Google wprowadził asystenta badawczego napędzanego AI zaprojektowaną do generowania hipotez naukowych-czasów przed ludzkimi naukowcy nawet opublikowali swoje ustalenia.
System, opisany jako współistniejący AI, został przetestowany w Imperial College London, Stanford University i Houston Methodist Hospital. W wielu przypadkach dokładnie zidentyfikował ścieżki badawcze, które później pasowały do niepublikowanych odkryć naukowych.
W przeciwieństwie do konwencjonalnych modeli AI, które koncentrują się na pobieraniu i podsumowaniu informacji, system ocenia ogromną ilość literatury naukowej, wykrywa luki w wiedzy, a potencjalne obszary do dalszego badania.
Podejście Google nie polega na zastąpieniu badaczy, ale zwiększeniu ich zdolności do szybszego identyfikowania znaczących odkryć.
Projekt został oficjalnie ogłoszony w , gdzie firma a-decyntist, w jaki sposób firma była instruktażą, w jaki sposób firma była firma, w jaki sposób firma była instruktażą, w jaki sposób firma była firma. Opracowany w celu wspierania badaczy w usprawnieniu wczesnych stadiów badań naukowych.
W jaki sposób AI-Stoutents działa Google
Google Co-Scientist, jest zbudowany jako system wielokrotnie, który ma na celu wygenerowanie, ocenę i dopracowanie hipotez naukowych-rozpowszechnianie podejścia ludzkiego podejścia. W przeciwieństwie do standardowych modeli AI, które po prostu pobierają informacje, system ten ma na celu proponowanie nowych kierunków badań, poparte literaturą naukową, analizą danych i zautomatyzowanego rozumowania.
Według Google, AI Co-Stouth działa poprzez koordynację wielu wyspecjalizowanych czynników, każdy wypełnia inną rolę w procesie rozumowania naukowego. Agenci, wszyscy pracują razem w cyklu iteracyjnym w celu udoskonalenia hipotez badawczych i podejść eksperymentalnych
Obraz: Google
„Biorąc pod uwagę cel badawczy naukowca, który został określony w języku naturalnym, ai kolicjant ma na celu generowanie nowych hipotez badawczych, szczegółowego przeglądu badań, i protokołu eksperymentalnego. Refleksja, ranking, ewolucja, bliskość i meta-recenzja-które są inspirowane samą metodą naukową. Agenci te wykorzystują zautomatyzowane informacje zwrotne do iteracyjnie generują, oceniają i udoskonalają hipotezy, co powoduje samodoskonalenia cyklu coraz wysokiej jakości i nowych wyników. „
System również nie jest statyczny-nieustannie dostosowuje się, gdy naukowcy dostarczają sprzężenie zwrotne i udoskonalanie ich pomysłów. Naukowcy mogą wchodzić w interakcje z AI, wprowadzając własną hipotezę, dostosowując parametę i analizuje i analizuje analiza i analizuje opinie i analizować opinie i analizować i analizować analiza i analiza analizy i analizować. Sugestie wygenerowane przez AI.
Image: Google
AI-Storents integruje się ze specjalistycznymi modelami AI, takimi jak Alphafold, aby ulepszyć badania biologiczne i odkrywanie leków. Proces „ewolucji” poprawy jakości.
Agentic Natura systemu ułatwia rekurencyjną samokrytykę, w tym zastosowanie narzędzia do informacji zwrotnej do udoskonalenia hipotez i propozycji. „
Hipotezy generowane przez AI AI pasują do niepublikowanych badań
Jeden z najbardziej wyposażonych testów AI Google AI-Scyntureist zajął miejsce na studiach, gdzie studiowali Londyon, gdzie studiowali, gdzie studiowali Londynu, gdzie nauczali naukowe, gdzie studiowali londy. Bakteryjne mechanizm transferu genów powiązany z odpornością na środki przeciwdrobnoustrojowe. src=”data: image/svg+xml; nitro-empty-id=mtcxotoxmJA2-1; base64, phn2zyB2awv3qm94psiwidagmtaynca1Mzuiih DPZHROPSIXMDI0IIBOZWLNAHQQIC9IJUZNSIGEG1SBNM9IMH0DHA6LY93D3CUDZUB3JNLZIWMDAVC3ZNIJ48L3N2ZZ4=”> OWAJA AI współistniejącego odkrycia nowatorskiego mechanizmu przenoszenia genów. (Zdjęcie: Google)
Podobny test w Stanford skupił się na zwłóknieniu wątroby, stanu, w którym tkanka bliznowa buduje się w wątrobie. AI Google przeanalizowało dane farmaceutyczne w celu zidentyfikowania istniejących leków, które mogą zostać zmienione jako leczenie.
System zasugerował dwie kategorie leków i dostarczył listę dowodów potwierdzających, odzwierciedlając naukowców ścieżki badawczej w Stanford. Choroba zakaźna i inicjatywa Fleming, która była częścią zespołu stojącego za nowatorskim badaniem mechanizmu transferu genów, powiedziano czasy finansowe. AI-Scientist jest ustrukturyzowany jako system wielokrotnie agencyjny. Strategia
AI współnażyciel nie jest izolowanym eksperymentem, ale częścią szerszych wysiłków Google w celu zintegrowania AI z badaniami naukowymi. Dział DeepMind firmy prowadził badania biologiczne oparte na AI, w szczególności poprzez Alphafold 3.
Alphafold 3 miał już znaczący wpływ na biologię, pomagając badaczom zidentyfikować interakcje molekularne kluczowe dla odkrywania leków. Google zintegrował niektóre z swoich wglądu w narzędzie AI Co-Scientist, umożliwiając mu analizę procesów biologicznych z większą dokładnością.
Google współpracuje również z Biontech w celu opracowania asystentów laboratoryjnych zasilanych AI, którzy automatyzują procesy badawcze na wczesnym etapie. Projekty te odzwierciedlają rosnący trend, w którym sztuczna inteligencja jest używana nie tylko do generowania hipotez, ale także do praktycznych zastosowań w biotechnologii i odkrywaniu leków.
Inni asystenci badawczymi opartymi na AI, pojawiają się
Google nie jest jedyną firmą pracującą nad asystentami naukowymi naukowymi AI. Kilku konkurentów opracowuje systemy mające na celu usprawnienie odkrywania wiedzy, z różnymi podejściami i celami.
W grudniu Google zaprezentował nowy agent AI badań o nazwie Deep Research, który od tego czasu został szybko skopiowany na podobne produkty przez inne wiodące firmy AI.
Głębokie badania wykorzystują Badania GEMINI AI firmy Długie. Raporty.
Zamiast oczekiwać, że użytkownicy będą przesiewać przez różne źródła, głębokie badania mają na celu uproszczenie tego procesu, służąc jako proaktywny partner, który gromadzi, organizuje i dostarcza wgląd w spójne badania.
Wcześniej w tym miesiącu, OpenAi, a następnie z własnym trybem badań, nowym asystentem badań AI-zasilającego AI, który w opatrzył się, aby przeprowadzić Użytkowniki, aby utrzymać się w wielu aspektach, a także inwestować w jego własny sposób, inwestują. Zamiast otrzymywać natychmiastowe odpowiedzi generowane przez AI.
Wkrótce potem zakłopotanie AI również wprowadziło konkurencyjne narzędzie głębokiego badań, które ma na celu udoskonalenie syntezie wiedzy wspomaganej AI, pozycjonowanie zarówno pod względem standardowego, i openai.
Zwiększająca liczba badań zasilanych AI. W przypadku Google, Openai i zakłopotania, które opracowują konkurencyjne modele, dziedzina zmierza w kierunku przyszłości, w której eksploracja naukowa jest mocno powiększona przez sztuczną inteligencję.
Rola AI w odkryciu naukowym: szanse lub wyzwanie?
, ponieważ AI odgrywa rosnącą rolę w badaniach naukowych, podnosi to zarówno podekscytowanie, jak i troska. Z jednej strony zdolność do szybkiego generowania i rankingu hipotez może przyspieszyć odkrycia, skrócić czas badań i pozwolić naukowcom skoncentrować się na rozwoju koncepcyjnym. Z drugiej strony, technologia stanowi również ryzyko pod względem wiarygodności, obaw etycznych i potencjalnych błędów w eksploracji naukowej.
Współpracowanie. AI może analizować dane i identyfikować wzorce, ale jej hipotezy nadal wymagają nadzoru ludzkiego i weryfikacji eksperymentalnej. Bez odpowiednich kontroli istnieje ryzyko, że ścieżki badawcze generowane przez AI mogą wprowadzić fałszywe korelacje lub głównych badaczy w nieproduktywnych kierunkach.
Kolejnym wyzwaniem jest dane szkoleniowe, na których polegają systemy AI. Jeżeli model jest przeszkolony przede wszystkim w zakresie badań z ograniczonego zestawu instytucji lub regionów geograficznych, może wzmocnić istniejące uprzedzenia, jednocześnie pomijając alternatywne perspektywy badań.
Obawy dotyczące stronniczości w modelach uczenia maszynowego są dobrze udokumentowane, a te same ryzyko dotyczy badań naukowych AI. Innym możliwym problemem jest brak zrozumienia narzędzi AI dotyczących ważności opublikowanych artykułów badawczych. Muszą polegać na liczbie cytatów jako pomiaru wskaźnika ważności i jakości.
Przyszłość badań AI-ADSITED
W przypadku firm takich jak Google, OpenAI i XAI mocno inwestują w narzędzia badawcze napędzane AI, dziedzina szybko się rozwija. Współistotny Google reprezentuje przejście od AI po prostu odzyskiwania informacji do aktywnego angażowania się w generowanie i udoskonalenie hipotez.
Inne obszary nauki również odnotowują znaczący postęp w badaniach wspomaganych przez AI. Prace Google Deepmind nad alfageometrią napędzaną sztuczną inteligencją wykazały, że modele AI mogą przewyższyć ludzkich matematyków w rozwiązywaniu problemów, stawiając pytania o to, w jaki sposób sztuczna inteligencja może przyczynić się do nauki teoretycznej poza biologią i chemiczną.
W tym samym czasie firmy takie jak Biontech rozwijają modele AI szczegółowo wyznaczone dla narkotyków i opracowywanie próżni. Rosnące stosowanie sztucznej inteligencji w biotechnologii i farmaceutycznych sygnalizuje przejście na automatyzację w obszarach, które kiedyś wymagały głównie ludzkiej wiedzy. To, czy sztuczna inteligencja odegra kluczową rolę w formułowaniu przyszłych przełomów, pozostaje otwartym pytaniem, ale jego zdolność do pomagania, udoskonalania i przyspieszenia badań staje się coraz bardziej jasne.