Dirbtinio intelekto tipai ir jų panaudojimas moksle

Straipsnyje nagrinėjama, kaip dirbtinis intelektas (DI) prisideda prie paties tyrimo proceso, ir pateikiami keli kontekstualizuoti pavyzdžiai, iliustruojantys aprašytų metodų taikymą. Straipsnio tikslas – informuoti apie gausias diskusijas mokslo ir mokslo politikos bendruomenėje, paaiškinant kai kurias sąvokas ir metodus, apimančius terminą „DI“.

Svarbiausi paėmimai

• Dirbtinis intelektas (DI) keičia mokslinę veiklą, neapsiribojant vien skaičiavimo pagalba: DI prisideda prie hipotezių generavimo ir tradicinių teorijos bei eksperimentavimo metodų išplėtimo.
• Dirbtinis intelektas nėra monolitinė technologija, bet apima paradigmų visumą, kurių kiekvieną apibrėžia skirtingi mokymosi, išvadų darymo ar žinių generavimo metodai, taikantys skirtingas sritis moksliniame kontekste.
• Daugybė skirtingų dirbtinio intelekto metodų sprendžia aprašomuosius, nuspėjamuosius, generatyvinius ir optimizavimo iššūkius moksle.
• Dirbtinis intelektas buvo pritaikytas medicinos, klimato mokslo, genomikos, socialinių mokslų ir kituose tyrimuose.
• Dirbtinio intelekto priklausomybė nuo duomenų reiškia, kad kompiuterių mokslas, matematika ir statistika susikerta su socialiniais klausimais, įskaitant etinius klausimus ir tyrimų sąžiningumą.

Dirbtinio intelekto tipai ir jų panaudojimas moksle

rugsėjo 2025

DOI: 10.24948 / 2025.09

parsisiųsti

Šis darbas atliktas gavus Tarptautinio plėtros tyrimų centro (IDRC) Otavoje, Kanadoje, dotaciją. Čia išreikštos nuomonės nebūtinai atspindi IDRC ar jo valdytojų tarybos nuomonę.