Auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierende Chatbots wie ChatGPT sollen künftig beim Brainstorming in der Nanowissenschaft helfen.
Kevin Yager vom Center for Functional Nanomaterials (CFN) am Brookhaven National Laboratory hat einen entsprechenden Chatbot entwickelt. Dieser verfügt durch die Nutzung einer Methode zum Abrufen von Dokumenten über Kenntnisse der Nanomaterialwissenschaft. Die Texte helfen dem KI-Modell, neue Terminologie und Definitionen zu verstehen. Dadurch kann er, so Yager, seine Argumentation auf vertrauenswürdige Fakten stützen.
Bot sucht seine Infos selbst
Um die natürliche menschliche Sprache nachzuahmen, werden KI-Modelle mit vorhandenen Texten trainiert, sodass sie die Struktur der Sprache erlernen, sich verschiedene Fakten merken und eine Art des Denkens entwickeln können. Anstatt das KI-Modell mühsam auf nanowissenschaftliche Texte umzuschulen, hat Yager ihm die Möglichkeit gegeben, relevante Informationen in einer Reihe von ausgesuchten Veröffentlichungen nachzuschlagen.
Die Bereitstellung einer Bibliothek relevanter Daten war nur die halbe Miete. Um diesen Text genau und effektiv nutzen zu können, müsste der Bot eine Möglichkeit haben, den richtigen Kontext zu entschlüsseln. „Eine Problem bei Sprachmodellen besteht darin, dass sie manchmal plausibel klingende, aber unwahre Dinge sagen oder schreiben. Das mussten wir für einen Chatbot lösen, der in der Forschung eingesetzt wird“, meint Yager. Bei einem Chatbot, der etwa Gedichte schreibt, sei das nicht so drängend. Sein Chatbot verfügt über einen Algorithmus, der Aussagen gewichtet, also auf ihre Bedeutung im Kontext einer akuten Fragestellung prüft. Erst wenn sie „hoch“ ist, wirft er sie in die Debatte.
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