|
ИИ GPT-4 демонстрирует компетентность в химии
|
|
|
|
GPT-4, последняя версия системы искусственного интеллекта от OpenAI, разработчиков Chat-GPT, демонстрирует значительную полезность в решении химических задач, но все же имеет существенные недостатки. «Он обладает выдающимся пониманием химии, что позволяет предположить, что он может предсказывать и предлагать экспериментальные результаты способами, схожими с человеческими мыслительными процессами», — говорит химик Кан Хатакеяма-Сато из Токийского технологического института. Хатакеяма-Сато и его коллеги обсуждают исследование потенциала GPT-4 в химических исследованиях в журнале «Наука и технология передовых материалов: методы». GPT-4, что означает «Генераторный предварительно обученный трансформатор 4», принадлежит к категории систем искусственного интеллекта, известных как большие языковые модели. Они могут собирать и анализировать огромные объемы информации в поисках решений проблем, поставленных пользователями. Одним из преимуществ GPT-4 является то, что помимо текста он может использовать информацию в виде изображений.
|
|
|
Хотя конкретные наборы данных, используемые для обучения GPT-4, не были раскрыты его разработчиками, он явно усвоил значительный объем подробных знаний по химии. Чтобы проанализировать ее возможности, исследователи поставили перед системой ряд химических задач, ориентированных на органическую химию — химию соединений на основе углерода. Они охватывали базовую химическую теорию, обработку молекулярных данных, предсказание свойств химических веществ, результаты химических процессов и предложение новых химических процедур. Результаты расследования были разными, выявив как сильные стороны, так и существенные ограничения. GPT-4 продемонстрировал хорошее понимание общих знаний по органической химии на уровне учебника. Однако она была слабой, когда ставились задачи по специализированному содержанию или уникальным методам получения конкретных органических соединений. Он продемонстрировал лишь частичную эффективность в интерпретации химических структур и преобразовании их в стандартные обозначения. Одним из интересных достижений была его способность делать точные прогнозы свойств соединений, на которых он специально не обучался. В целом он смог превзойти некоторые существующие вычислительные алгоритмы, но не смог сравниться с другими.
|
|
|
|
«Результаты показывают, что GPT-4 может решать широкий спектр задач в химических исследованиях, начиная от знаний на уровне учебника и заканчивая решением неподготовленных задач и оптимизацией множества переменных», — говорит Хатакеяма-Сато. «Неизбежно, что его производительность во многом зависит от качества и количества обучающих данных, и есть много возможностей для улучшения его возможностей вывода». Исследователи подчеркивают, что их работа была лишь предварительным исследованием и что будущие исследования должны расширить сферу испытаний и глубже изучить эффективность GPT-4 в более разнообразных исследовательских сценариях. Они также надеются разработать свои собственные большие языковые модели, специализирующиеся на химии, и изучить их интеграцию с существующими методами. «Тем временем исследователям, безусловно, следует рассмотреть возможность применения GPT-4 для решения химических проблем, возможно, используя гибридные методы, включающие существующие специализированные методы», — заключает Хатакеяма-Сато.
|
|
|
|
Источник
|
