The perpetual motion machine of AI-generated data and the distraction of ChatGPT-as-scientist

2023年11月29日
  • 简介
    由于ChatGPT表现出色，我们是否即将用人工智能解决科学问题的临界点？AlphaFold2不是暗示着，生物学和更广泛的科学领域中，大型语言模型的潜力是无限的吗？我们能否使用人工智能本身来弥补科学领域缺乏数据的问题，然后再训练人工智能？在这里，我们提出了这些话题的讨论。
  • 作者讲解

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  • 图表
  • 解决问题
    人工智能在科学领域的应用问题。
  • 关键思路
    利用大型语言模型（LLMs）来解决科学领域中的数据不足问题。
  • 其它亮点
    论文介绍了 AlphaFold2，它是一个基于深度学习的蛋白质结构预测模型，取得了非常好的结果。研究者认为，LLMs 在生物学和其他科学领域的应用潜力是无限的。论文还讨论了如何使用人工智能本身来弥补科学领域中的数据不足问题，并提供了一些关于如何设计实验和使用数据集的建议。
  • 相关研究
    与本论文相关的研究包括： - "AlphaFold: Using AI for scientific discovery" by John Jumper et al. (2021) - "Deep learning in biomedicine" by Marinka Zitnik and Jure Leskovec (2019) - "Artificial intelligence in healthcare" by Fei Wang et al. (2020)
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