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L'intelligenza artificiale predice i risultati della ricerca sulle neuroscienze meglio degli esperti
Ultima recensione: 03.07.2025
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Uno studio condotto da ricercatori dell'University College London (UCL) ha dimostrato che i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come GPT possono predire i risultati della ricerca in neuroscienze con una precisione superiore a quella degli esperti umani. Il lavoro, pubblicato su Nature Human Behaviour, dimostra come l'intelligenza artificiale addestrata su grandi set di dati testuali possa non solo estrarre informazioni, ma anche identificare modelli per prevedere i risultati scientifici.
Un nuovo approccio alle previsioni scientifiche
Secondo l'autore principale dello studio, il Dott. Ken Lo (UCL Psychology & Language Sciences), lo sviluppo di un'IA generativa come ChatGPT ha aperto ampie possibilità di generalizzazione ed estrazione di conoscenza. Tuttavia, anziché studiare la capacità dell'IA di analizzare informazioni passate, i ricercatori hanno deciso di verificare se l'IA potesse prevedere i risultati sperimentali futuri.
"Il progresso scientifico spesso implica tentativi ed errori, che richiedono tempo e risorse. Anche i ricercatori più esperti possono trascurare dettagli importanti nella letteratura scientifica. Il nostro lavoro dimostra che gli LLM possono individuare modelli e prevedere i risultati sperimentali", ha affermato il Dott. Lo.
BrainBench: intelligenza artificiale e test degli esperti
Per testare le capacità degli LLM, i ricercatori hanno creato uno strumento chiamato BrainBench, che include coppie di abstract scientifici tratti dalle neuroscienze:
- Un abstract contiene il risultato effettivo della ricerca.
- Il secondo è un risultato modificato ma plausibile, creato dagli esperti.
Sono stati testati 15 modelli linguistici e 171 esperti di neuroscienze per la loro capacità di distinguere i risultati reali da quelli falsi. I risultati sono stati impressionanti:
- L'intelligenza artificiale ha mostrato una precisione media dell'81%, mentre gli esperti hanno ottenuto solo il 63%.
- Anche gli specialisti con la più alta autovalutazione delle proprie conoscenze hanno raggiunto solo il 66%.
Modelli e prospettive migliorati
Gli scienziati hanno anche adattato l'LLM open source (una versione di Mistral), addestrandolo sulla letteratura scientifica in ambito neuroscientifico. Il modello risultante, chiamato BrainGPT, ha dimostrato un'accuratezza ancora maggiore: l'86%.
"Il nostro lavoro dimostra che l'intelligenza artificiale può diventare parte integrante del processo di progettazione sperimentale, rendendo non solo il lavoro più veloce, ma anche più efficiente", ha affermato il professor Bradley Love (UCL).
Opportunità e sfide
I ricercatori suggeriscono che il loro approccio possa essere adattato a diverse discipline scientifiche. Tuttavia, i risultati dello studio sollevano un interrogativo importante: la ricerca scientifica moderna è sufficientemente innovativa? L'elevata accuratezza dell'IA nelle previsioni suggerisce che molti risultati scientifici siano coerenti con i modelli esistenti.
"Stiamo sviluppando strumenti di intelligenza artificiale che aiuteranno gli scienziati a progettare esperimenti e a prevedere possibili risultati, accelerando le iterazioni e prendendo decisioni più consapevoli", ha aggiunto il dott. Lo.
Questa svolta nell'uso dell'intelligenza artificiale promette di accelerare la scoperta scientifica e di migliorare l'efficienza della ricerca in tutto il mondo.