Автономная исследовательская платформа искусственного интеллекта Data-to-Paper демонстрирует потенциал ChatGPT в научном анализе
Отредактировано и проверено фактами
Коротко
Автономная исследовательская платформа искусственного интеллекта с преобразованием данных в бумагу демонстрирует возможности ChatGPT в области научного анализа.
Он использует большой набор данных CDC Health Survey для изучения различных тем исследований, создавая пять прозрачных и воспроизводимых документов.
Платформа взаимодействует с алгоритмическими агентами, обеспечивая воспроизводимость и участие человека в процессе.
Чтобы улучшить ваше взаимодействие с местным языком, иногда мы используем плагин автоматического перевода. Обратите внимание, что автоперевод может быть неточным, поэтому читайте оригинал статья для точной информации.
Недавно была представлена автономная исследовательская платформа искусственного интеллекта под названием Data-to-Paper, демонстрирующая широкие возможности ChatGPT в научном анализе. Благодаря новому подходу ChatGPT, хорошо зарекомендовавшая себя языковая модель, используется на этой платформе для автономного создания исследовательских работ на основе анализа данных.
Отредактировано и проверено фактами
Процесс начинается с подачи в модель ChatGPT большого набора данных CDC Health Survey и предоставления ей возможности независимо исследовать различные темы исследований. Через короткий промежуток времени система ИИ выбирает несколько направлений исследований, пишет коды анализа данных, интерпретирует полученные результаты и в конечном итоге создает пять прозрачных и воспроизводимых статей.
Особенностью «данных на бумаге» является упор на воспроизводимость. Сгенерированные документы не только представляют окончательные результаты, но также включают подробные технические шаги и коды анализа, используемые ChatGPT. Это гарантирует, что ученые-люди могут точно анализировать, отслеживать и воспроизводить весь процесс.
Платформа работает через сложное взаимодействие между ChatGPT и алгоритмические агенты, каждый из которых берет на себя разные роли, такие как «ученый», «рецензент», «кодировщик» и «освещенный рецензент». Эти агенты автономно проходят каноническую последовательность этапов исследования, от анализа данных до итоговой статьи.
Для решения потенциальных проблем, таких как галлюцинации, система имеет доступ к поисковым системам. Кроме того, используются автоматические проверки, перекрестные проверки между несколькими экземплярами ChatGPT и четко определенные задачи, чтобы свести к минимуму другие случаи галлюцинаций. Тем не менее, важно признать, что участие человеческого суждения и оценки по-прежнему имеет решающее значение для обеспечения качества результирующих документов.
Платформа «данные на бумагу» — это не новая языковая модель, а скорее оркестровка возможностей ChatGPT. Подобно другим структурированным автоматизированным подходам, таким как AutoGPT и LangChain, он использует потенциал ChatGPT посредством многоступенчатого процесса, ориентированного на сложные цели, в частности на анализ данных и написание статей.
Одна из основных целей «переноса данных на бумагу» — подчеркнуть потенциал ChatGPT в научной сфере, традиционно считающейся областью исключительно человеческого творчества и интеллекта. Вызывая дискуссии о сильных сторонах и влиянии на общество существующих и будущих языковых моделей, платформа призвана стимулировать новые взгляды на роль ученых-человеков в эту развивающуюся эпоху.
«Data-to-Paper» в настоящее время фокусируется на документах, которые включают статистические тесты наборов данных. Тем не менее, расширение его возможностей для проведения других типов исследований по анализу данных остается проблемой, демонстрируя, что важность человеческого участия и суждений в создании высококачественных исследовательских работ нельзя недооценивать.
Появление «данных на бумаге» побуждает нас задуматься о том, как мы можем использовать интерактивные системы, такие как «ученый-пилот». Такие системы могут справляться с рутинными научными задачами, позволяя ученым заниматься абстракцией более высокого уровня и решать более сложные вопросы и задачи. Несмотря на то, что есть области для улучшения, платформа, несомненно, открывает новые возможности для исследований и сотрудничества в научных исследованиях.
Подробнее об ИИ: