グーグルのAIラボが、正直言って私をぞっとさせることをしました。彼らはGNoMEと呼ばれる素晴らしいニューラルネットワークを使って220万の新しい結晶構造を発見しました。これはタイプミスではありません - 科学者が手作業で見つけるのに8世紀かかるであろう数百万の新しい材料です。私はAIの進展を密接に追ってきましたが、これは驚くべきことです。彼らはこれらのクリスタルが電気自動車のバッテリーを革命的に変え、次世代コンピュータのための超伝導体を作り出す可能性があると主張しています。しかし、この技術が他に何を可能にするのか疑問に思っているのは私だけでしょうか?これらの発見を誰がコントロールしているのでしょうか?間違いなく一般の人々ではありません。検証プロセスは非常に制限されているように感じます - 彼らはこれらの何百万もの素材のうち、物理的に736しか作成していません。それは、3台の車を試乗して、全体の艦隊が走行可能だと宣言するようなものです。一部の研究者はGNoMEを「化学のためのChat CPT」と呼んでいますが、大規模言語モデルの幻覚問題を考えると、私にはあまり自信を与えてくれません。コーネル大学のカーラ・ゴメス氏は、科学的発見を「AIの次のフロンティア」と呼んでいますが、フロンティアは常に混沌として危険な場所でした。正直に言うと、この技術は材料科学の革新を劇的に加速させる可能性がある一方で、私たちがまだ想像もできない前例のないリスクを生み出すこともあります。私たちの現在の理解を超えた特性を持つ材料を発見したら、どうなるのでしょうか?その進展のスピードは恐ろしいものになりつつあります。最も懸念されるのは、これらの発見から誰が利益を得るのかということです。これらのツールを開発しているテクノロジー企業は、最も価値のあるアプリケーションを独占することは間違いなく、公衆は予期しない結果を負担することになります。私は見ているものに驚きと恐怖を同時に感じています。これは単なる科学的進歩ではなく、人類が物理的世界を発見し、対話する方法の根本的な変化です。#AI #ディープマインド #マテリアルサイエンス
ディープマインドのクリスタルディスカバリー:私は800年の科学が数ヶ月に圧縮されるのを目撃しました
グーグルのAIラボが、正直言って私をぞっとさせることをしました。彼らはGNoMEと呼ばれる素晴らしいニューラルネットワークを使って220万の新しい結晶構造を発見しました。これはタイプミスではありません - 科学者が手作業で見つけるのに8世紀かかるであろう数百万の新しい材料です。
私はAIの進展を密接に追ってきましたが、これは驚くべきことです。彼らはこれらのクリスタルが電気自動車のバッテリーを革命的に変え、次世代コンピュータのための超伝導体を作り出す可能性があると主張しています。しかし、この技術が他に何を可能にするのか疑問に思っているのは私だけでしょうか?これらの発見を誰がコントロールしているのでしょうか?間違いなく一般の人々ではありません。
検証プロセスは非常に制限されているように感じます - 彼らはこれらの何百万もの素材のうち、物理的に736しか作成していません。それは、3台の車を試乗して、全体の艦隊が走行可能だと宣言するようなものです。
一部の研究者はGNoMEを「化学のためのChat CPT」と呼んでいますが、大規模言語モデルの幻覚問題を考えると、私にはあまり自信を与えてくれません。コーネル大学のカーラ・ゴメス氏は、科学的発見を「AIの次のフロンティア」と呼んでいますが、フロンティアは常に混沌として危険な場所でした。
正直に言うと、この技術は材料科学の革新を劇的に加速させる可能性がある一方で、私たちがまだ想像もできない前例のないリスクを生み出すこともあります。私たちの現在の理解を超えた特性を持つ材料を発見したら、どうなるのでしょうか?その進展のスピードは恐ろしいものになりつつあります。
最も懸念されるのは、これらの発見から誰が利益を得るのかということです。これらのツールを開発しているテクノロジー企業は、最も価値のあるアプリケーションを独占することは間違いなく、公衆は予期しない結果を負担することになります。
私は見ているものに驚きと恐怖を同時に感じています。これは単なる科学的進歩ではなく、人類が物理的世界を発見し、対話する方法の根本的な変化です。
#AI #ディープマインド #マテリアルサイエンス