Tenk om vi kunne automatisere oppdagelsen av banebrytende vitenskapelige hypoteser, slik at vi kunne låse opp nye muligheter raskere enn noen gang før. Tre forskerteam har tatt et viktig skritt i den retningen, og har lansert et rammeverk for maskinlæring som er utviklet for å generere og evaluere vitenskapelige hypoteser med bemerkelsesverdig effektivitet.
Det nye rammeverket er bygget opp rundt tre viktige trinn: utvinning, generering og evaluering av hypoteser. Først henter systemet ut eksisterende hypoteser fra vitenskapelig litteratur og representerer dem i form av proposisjonslogikk. Deretter bruker systemet en raffinert maskinlæringsmodell til å generere nye hypoteser basert på denne kunnskapen. Til slutt evalueres de genererte hypotesene med hensyn til nyhet og relevans ved hjelp av et sett med grafteoribaserte beregninger.
Denne innsatsen er en del av en større bølge av nye rammeverk for maskinlæring som tar sikte på å automatisere vitenskapelig hypotesegenerering. Nyere forskning har avdekket flere andre rammeverk som viser potensial på dette området, og som utnytter kraften i store språkmodeller (LLM-er) som GPT-4 og Claude-2 til å akselerere vitenskapelige oppdagelser på tvers av ulike felt, inkludert psykologi.
Et bemerkelsesverdig rammeverk, HypoGeniC, som er utviklet ved University of Chicago, fokuserer på å generere hypoteser basert på merkede data. HypoGeniC opererer i tre trinn:
1. Innledende hypotesegenerering: Rammeverket analyserer et lite antall eksempler for å generere innledende hypoteser.
2. Iterativ hypoteseoppdatering: HypoGeniC er inspirert av flerarmede banditter og bruker en belønningsfunksjon til å forbedre hypotesene iterativt, slik at det blir en balanse mellom utforskning og utnyttelse av potensielle hypoteser.
3. Hypotesebasert slutning: Rammeverket bruker de genererte hypotesene til å forutsi nye data, ved hjelp av en rekke slutningsstrategier som utnytter den kombinerte kunnskapen fra flere hypoteser.
Tester av HypoGeniC på syntetiske og virkelige datasett, for eksempel deteksjon av villedende anmeldelser, prediksjon av overskrifters popularitet og prediksjon av tweet-popularitet, har vist lovende resultater. I mange tilfeller presterer HypoGeniC bedre enn baseline-metoder med få innlæringsmuligheter, og til og med bedre enn tradisjonelle metoder for veiledet læring, noe som tyder på at hypotesebasert slutning er effektivt.
En annen studie, fra Tsinghua University, introduserer rammeverket LLM-basert kausalgraf (LLMCG), som utnytter synergien mellom kausale kunnskapsgrafer og LLM-er for å automatisere psykologisk hypotesegenerering:
1. Gjenfinning av litteratur: LLMCG analyserer et stort korpus av psykologiartikler for å trekke ut årsakssammenhenger, og skaper en spesialisert kausalgraf for psykologi.
2. Utvinning av årsakssammenhenger: Ved hjelp av LLM-er identifiserer og trekker rammeverket ut årsakssammenhenger fra teksten i vitenskapelige artikler, med fokus på sammenhenger som er eksplisitt angitt i forskningsresultatene.
3. Hypotesegenerering ved hjelp av koblingsprediksjon: LLMCG bruker algoritmer for koblingsprediksjon for å identifisere potensielle årsakssammenhenger i den konstruerte kausalgrafen. Disse potensielle relasjonene brukes deretter til å generere nye hypoteser.
Evalueringen av LLMCG innebar en sammenligning av hypoteser om velvære generert av LLMCG med hypoteser generert av ph.d.-studenter og LLM-er alene. Resultatene viser at LLMCG genererer hypoteser som er like nye som de som produseres av menneskelige eksperter (ph.d.-studenter), og betydelig mer nye enn hypoteser som kun genereres av LLM-er. Rammeverkets integrasjon med kausale grafer gjør det mulig å generere hypoteser basert på eksisterende psykologisk kunnskap, samtidig som det utforsker potensielt nye forbindelser mellom begreper.
Selv om disse rammeverkene har ulike tilnærminger, har de et felles mål om å automatisere den ofte tidkrevende og arbeidskrevende prosessen med å generere vitenskapelige hypoteser. Ved å kombinere LLM-er med kausale kunnskapsgrafer, strukturerte representasjoner og sofistikerte evalueringsmålinger øker de kapasiteten til å bidra til vitenskapelige fremskritt.
Rammeverket fra University of Washington, sammen med disse andre tiltakene, understreker det enorme potensialet maskinlæring har til å revolusjonere hypotesegenerering. I innledende tester på tvers av ulike datasett har rammeverket fra University of Washington generert hypoteser som ikke bare er banebrytende, men som også er relevante for dagens forskning. Dette viser at maskinlæring kan bidra til å endre hypotesegenereringen og sette fart på innovasjonen.
Implikasjonene av dette arbeidet er enorme. Ved å automatisere hypotesegenereringen kan forskere øke antallet spørsmål de kan teste betydelig, noe som i siste instans kan føre til raskere innovasjon og oppdagelser. Denne typen fremskritt handler ikke bare om å øke effektiviteten, men også om å avdekke nye veier og perspektiver som ellers kunne ha gått ubemerket hen.
Teamet ved University of Washington jobber aktivt med å videreutvikle rammeverket og utvide bruken av det til andre felt, som medisin og ingeniørfag. Målet er å gjøre dette verktøyet tilgjengelig for forskere overalt, slik at de kan utforske grensene for fagfeltene sine med større hastighet og kreativitet. Nedenfor kan du se presentasjonen av forskningen deres.
Dette arbeidet gir et spennende glimt inn i fremtidens vitenskapelige forskning - en fremtid der intelligente algoritmer kan inspirere og veilede oss på veien mot oppdagelser.
Comments