想象一下，使用人工智能來(lái)比較兩個(gè)看似毫無(wú)關(guān)聯(lián)的創(chuàng)作——生物組織和貝多芬的《第九交響曲》。乍一看，生命系統(tǒng)和音樂(lè)杰作似乎毫無(wú)關(guān)聯(lián)。然而，麻省理工學(xué)院McAfee工程學(xué)教授、土木與環(huán)境工程和機(jī)械工程教授Markus J. Buehler開(kāi)發(fā)的一種新穎的人工智能方法彌補(bǔ)了這一差距，揭示了復(fù)雜性和秩序的共同模式。

“通過(guò)將生成式人工智能與基于圖形的計(jì)算工具相結(jié)合，這種方法揭示了以前無(wú)法想象的全新想法、概念和設(shè)計(jì)。我們可以通過(guò)教導(dǎo)生成式人工智能對(duì)從未見(jiàn)過(guò)的想法、概念和設(shè)計(jì)做出新穎的預(yù)測(cè)來(lái)加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)?！?/p>

這項(xiàng)開(kāi)放獲取的研究發(fā)表在《機(jī)器學(xué)習(xí)：科學(xué)與技術(shù)》上，展示了一種集成生成知識(shí)提取、基于圖形的表示和多模態(tài)智能圖形推理的先進(jìn)人工智能方法。

這項(xiàng)研究使用受范疇論啟發(fā)的方法開(kāi)發(fā)的圖表作為核心機(jī)制，教導(dǎo)模型理解科學(xué)中的符號(hào)關(guān)系。范疇論是數(shù)學(xué)的一個(gè)分支，它研究抽象結(jié)構(gòu)及其之間的關(guān)系，通過(guò)關(guān)注對(duì)象及其相互作用而不是其具體內(nèi)容，為理解和統(tǒng)一不同的系統(tǒng)提供了一個(gè)框架。在范疇論中，系統(tǒng)被視為對(duì)象（可以是任何東西，從數(shù)字到更抽象的實(shí)體，如結(jié)構(gòu)或過(guò)程）和態(tài)射（定義這些對(duì)象之間關(guān)系的箭頭或函數(shù)）。通過(guò)使用這種方法，Buehler能夠教會(huì)人工智能模型系統(tǒng)推理復(fù)雜的科學(xué)概念和行為。通過(guò)態(tài)射引入的符號(hào)關(guān)系清楚表明，人工智能不僅僅是進(jìn)行類比，而且還在進(jìn)行更深層次的推理，將抽象結(jié)構(gòu)映射到不同的領(lǐng)域。

Buehler使用這種新方法分析了1000篇有關(guān)生物材料的科學(xué)論文，并將其轉(zhuǎn)化為圖形形式的知識(shí)圖譜。該圖譜揭示了不同信息之間的聯(lián)系，并能夠找到將許多概念聯(lián)系在一起的相關(guān)思想和關(guān)鍵點(diǎn)。

“真正有趣的是，圖譜遵循無(wú)標(biāo)度特性，具有高度連通性，可以有效用于圖推理。換句話說(shuō)，我們教人工智能系統(tǒng)思考基于圖譜的數(shù)據(jù)，以幫助它們構(gòu)建更好的世界表征模型，并增強(qiáng)思考和探索新想法的能力，從而實(shí)現(xiàn)發(fā)現(xiàn)?！?/p>