Международная группа исследователей запустила проект Polymathic AI. Группа разрабатывает искусственный интеллект (ИИ) на базе ChatGPT.
Однако, если ChatGPT работает со словами и предложениями, то Polymathic Al будет учиться на числовых данных и физических симуляторах из разных научных областей, чтобы получить новые знания и помочь ученым в моделировании таких явлений, как гигантские звезды и климат Земли.
ChatGPT имеет известные ограничения по точности (например, чат-бот говорит, что 2 023 умножить на 1 234 — это 2 497 582, а не 2 496 382, что является правильным ответом). Polymathic AI же позволит избежать многих из этих "подводных камней" за счет того, что числа будут рассматриваться как реальные числа, а не как символы, такие как буквы и знаки препинания.
Команда, создающая Polymathic AI, состоит из экспертов различных институтов и дисциплин. Среди них — Фонд Саймонса и Институт Флэтайрон, Нью-Йоркский университет, Кембриджский университет, Принстонский университет и Национальная лаборатория Лоуренса Беркли. Это специалисты в области физики, астрофизики, математики, ИИ и нейронаук.
Polymathic AI была объявлена одновременно с публикацией соответствующих научных работ в репозитории с открытым доступом arXiv.org.
По словам Ширли Хо, директора проекта и руководителя группы в Центре вычислительной астрофизики Института Флэтайрона в Нью-Йорке, проект "полностью изменит подход к использованию ИИ и машинного обучения в науке".
Задача ученых заключается в том, чтобы создать модели ИИ, которые могут использовать информацию из различных источников по физике и астрофизике (а в перспективе, по словам его создателей, и по химии и геномике). В отличие от таких областей, как обработка естественного языка, здесь не существует стандартного представления, например, текста.
Модели, разработанные в рамках этой инициативы, могут быть использованы в качестве отправной точки и доработаны учеными для решения конкретных задач.
Компания Meta попыталась реализовать аналогичный проект, создав модель ИИ с открытым исходным кодом "Галактика", которая была оптимизирована для решения научных задач, но при обучении опиралась в основном на язык. Модель подверглась настолько жесткой критике со стороны других исследователей за генерируемую ею дезинформацию, что через несколько дней Meta удалила ее из сети.
