Уявіть собі партнера з досліджень, який читав кожен науковий документ, який у вас є, невтомно мозковий штурм нових експериментів цілодобово. Google намагається перетворити це бачення в реальність за допомогою нової системи AI, розробленої для того, щоб діяти як “співавтор”.
Цей помічник, що працює на AI, може просіяти через величезні бібліотеки досліджень, запропонувати свіжі гіпотези та навіть окреслити плани експериментів-все у співпраці з людськими дослідниками. Останній інструмент Google, протестований в Стенфордському університеті та Імператорському коледжі Лондона, використовує передові міркування, щоб допомогти вченим синтезувати гори літератури та генерувати нові ідеї. Мета полягає в тому, щоб прискорити наукові прориви, створюючи сенс перевантаження інформацією та пропонуючи зрозуміти, що людина може пропустити.
Це “AI співавтіст“Як називає Google, це не фізичний робот у лабораторії, а складна програмна система. Він побудований на новітніх моделях AI Google (зокрема Модель Gemini 2.0) і відображає те, як думають вчені – від мозкового штурму до критики ідей. Замість того, щоб просто узагальнити відомі факти або шукати документи, система має на меті розкрити оригінальні знання та запропонувати справді нові гіпотези, засновані на існуючих доказах. Іншими словами, він не просто знаходить відповіді на запитання – це допомагає вигадувати нові запитання.
Google та його підрозділ AI Заглиблений надавали пріоритет наукових програм для ШІ, після демонстрації таких успіхів Альфафольдякий використовував AI для вирішення 50-річної головоломки білка. Завдяки співавтуванню AI вони сподіваються “прискорити тактову швидкість” відкриттів у полях від біомедицини до фізики.
AI співавтіст (Google)
Як працює співавталіст ШІ
Під капюшоном, співавтіст AI Google фактично складається з декількох спеціалізованих програм AI-вважайте їх як команду супер швидких досліджень, кожна з яких має певну роль. Ці AI агенти Працюйте разом у трубопроводі, який імітує науковий метод: один створює ідеї, інші критикують та вдосконалюють їх, а найкращі ідеї передаються вченому людини.
За даними дослідницької групи Google, ось як розгортається процес:
- Агент покоління – міни відповідних досліджень та синтезують існуючі висновки, щоб запропонувати нові шляхи або гіпотези.
- Рефлексія – Виступає як рецензент, перевіряючи точність, якість та новизну запропонованих гіпотез та витримання недоліків.
- Рейтинг – проводить «турнір» ідей, фактично змагаючись гіпотези в імітованих дебатах, а потім класифікує їх на основі яких здається найбільш перспективним.
- Агент близькості – Групи подібні гіпотези разом та усувають дублікат, щоб дослідник не переглядав повторювані ідеї.
- Агент еволюції -Приймає високопосадові гіпотези та вдосконалює їх далі, використовуючи аналогії або спрощуючи поняття для чіткості для поліпшення пропозицій.
- Мета-огляд агента – Нарешті складає найкращі ідеї у узгодженій дослідницькій пропозиції або огляді для вченого людини.
Принципово важливо, що людський вчений залишається в циклі на кожному етапі. Співзахисник AI не працює ізольовано і не приймає остаточних рішень. Дослідники починають з годування в дослідницькій меті чи питанням природною мовою – наприклад, метою знайти нові стратегії лікування певної хвороби – разом з будь -якими відповідними обмеженнями або початковими ідеями, які вони мають. Потім система AI проходить цикл вище, щоб створити пропозиції. Вчений може надати зворотній зв’язок або відрегулювати параметри, а AI знову буде повторювати.
Google побудував систему “створеною для співпраці”, тобто вчені можуть вставити власні насіннєві ідеї чи критику під час процесу ШІ. AI може навіть використовувати зовнішні інструменти, такі як веб-пошук та інші спеціалізовані моделі, щоб подвійно перевірити факти або збирати дані, як це працює, гарантуючи, що його гіпотези ґрунтуються на актуальній інформації.
AI спільно-науковці (Google)
Швидший шлях до проривів
Аутсорсифікувавши деякі з дослідницьких робіт – вичерпні огляди літератури та початковий мозковий штурм – на нестабільну машину, вчені сподіваються різко прискорити відкриття. Співзахисник AI може читати набагато більше робіт, ніж будь-яка людина, і він ніколи не закінчується свіжими комбінаціями ідей, щоб спробувати.
“Він має потенціал для прискорення зусиль вчених щодо вирішення грандіозних викликів у науці та медицині”, – дослідники проекту написав у статті. Ранні результати обнадійливі. В одному випробуванні, орієнтованому на фіброз печінки (рубці печінки), Google повідомив, що кожен підхід, який пропонував співавтор AI, показав перспективну здатність інгібувати драйверів захворювання. Насправді рекомендації AI в цьому експерименті не були пострілами в темряві – вони узгоджувались з тим, що експерти вважають правдоподібними втручаннями.
Більше того, система продемонструвала здатність вдосконалювати рішення, що пригновуються людиною, з часом. За словами Google, AI продовжував вдосконалювати та оптимізувати рішення, які спочатку запропонували експерти, що свідчить про те, що він може навчитися та додавати додаткову цінність поза людським досвідом з кожною ітерацією.
Ще одним чудовим тестом стосувався терниста проблема антибіотичної стійкості. Дослідники доручили ШІ пояснити, як певний генетичний елемент допомагає бактеріям поширювати їхні речовини, стійкі до наркотиків. Невідомий для AI, окрема наукова команда (у ще не опублікованому дослідженні) вже виявила механізм. AI отримала лише основну довідкову інформацію та пару відповідних робіт, а потім залишилися на власні пристрої. Протягом двох днів він дійшов до тієї ж гіпотези, яку мали людські вчені.
“Цей висновок був експериментально затверджений у незалежному дослідницькому дослідженні, яке було невідомо співавтесту під час генерації гіпотез”,-зазначили автори. Іншими словами, AI вдалося самостійно відкрити ключове розуміння, показуючи, що він може з’єднати крапки таким чином, що конкурує з людською інтуїцією – принаймні у випадках, коли існує достатньо даних.
Наслідки такої швидкості та міждисциплінарного охоплення величезні. Прориви часто трапляються, коли зіткнуться розуміння різних полів, але жодна людина не може бути експертом у всьому. ШІ, який поглинув знання в генетиці, хімії, медицині та багато іншого, може запропонувати ідеї, які можуть не помітити фахівці людини. Підрозділ Deepmind Google вже довів, наскільки трансформаційний ШІ в науці може бути з Alphafold, який передбачив 3D -структури білків і був визнаний головним стрибком вперед для біології. Це досягнення, яке прискорило відкриття наркотиків та розвиток вакцини, навіть заслужило команду DeepMind частку найвищих відзнак (включаючи визнання, пов’язане з Нобелівською премією).
Новий співавтор AI має на меті принести подібні стрибки до повсякденного дослідницького мозкового штурму. Поки перші програми були в біомедицині, система в принципі може бути застосована до будь-якої наукової сфери-від фізики до екологічної науки-оскільки метод генерування та перевірки гіпотез є дисципліно-агностичним. Дослідники можуть використовувати його для полювання на нові матеріали, вивчення кліматичних рішень або відкриття нових математичних теорем. У кожному випадку обіцянка однакова: швидший шлях від запитання до розуміння, потенційно стиснення років випробувань і помилок у набагато коротший часовий проміжок.
