Google đã giới thiệu một trợ lý nghiên cứu do AI cung cấp được thiết kế để tạo ra các giả thuyết khoa học đôi khi trước khi các nhà nghiên cứu của con người thậm chí công bố những phát hiện của họ. Trong nhiều trường hợp, nó đã xác định chính xác các con đường nghiên cứu mà sau đó phù hợp với những khám phá khoa học chưa được công bố. src=”Dữ liệu: Image/SVG+XML; kiihdpzhropsixmdi0iiBozwlnahq9ijq4osigeg1sbnm9iMh0dha6ly93d3cudzmub3jnlziwmdavc3znij48l3n2zz4=”>
Cách tiếp cận của Google không phải là về việc thay thế các nhà nghiên cứu mà tăng cường khả năng xác định những khám phá có ý nghĩa nhanh hơn. đã được phát triển để hỗ trợ các nhà nghiên cứu trong việc hợp lý hóa các giai đoạn đầu của điều tra khoa học. Không giống như các mô hình AI tiêu chuẩn chỉ cần truy xuất thông tin, hệ thống này được thiết kế để đề xuất các hướng nghiên cứu mới, được hỗ trợ bởi tài liệu khoa học, phân tích dữ liệu và lý luận tự động. Các tác nhân đánh giá meta, tất cả làm việc cùng nhau trong một chu kỳ lặp lại để tinh chỉnh các giả thuyết nghiên cứu và phương pháp thử nghiệm
Hình ảnh: Google
Hồi đưa ra một mục tiêu nghiên cứu của nhà khoa học đã được chỉ định trong ngôn ngữ tự nhiên Các đại lý, sự phát triển, phản ánh, xếp hạng, tiến hóa, sự gần gũi và đánh giá meta, được lấy cảm hứng từ chính phương pháp khoa học. Các tác nhân này sử dụng phản hồi tự động để lặp đi lặp lại, đánh giá và tinh chỉnh các giả thuyết, dẫn đến một chu kỳ tự cải thiện của các đầu ra mới và chất lượng cao.”Các đề xuất do AI tạo ra.
Nhà đồng khoa AI không phải là một thí nghiệm bị cô lập mà là một phần trong những nỗ lực rộng lớn hơn của Google để tích hợp AI vào nghiên cứu khoa học. Bộ phận của công ty Deep Deep đã dẫn đầu nghiên cứu sinh học điều khiển AI, đáng chú ý nhất là thông qua Alphafold 3. Google đã tích hợp một số hiểu biết của mình vào công cụ đồng khoa AI, cho phép nó phân tích các quy trình sinh học với độ chính xác cao hơn. Các dự án này phản ánh một xu hướng đang phát triển trong đó AI được sử dụng không chỉ để tạo giả thuyết, mà còn cho các ứng dụng thực tế trong công nghệ sinh học và khám phá thuốc. Một số đối thủ đang phát triển các hệ thống nhằm mục đích hợp lý hóa khám phá kiến thức, với các cách tiếp cận và mục tiêu khác nhau. Các báo cáo. Các cuộc điều tra thay vì nhận các phản hồi do AI tạo ra ngay lập tức. Với Google, Openai và Perplexity AI đều phát triển các mô hình cạnh tranh, lĩnh vực này đang tiến tới một tương lai nơi thăm dò khoa học được tăng cường mạnh mẽ bởi trí tuệ nhân tạo. Một mặt, khả năng tạo ra các giả thuyết nhanh chóng và xếp hạng có thể tăng tốc những khám phá, giảm thời gian nghiên cứu và cho phép các nhà khoa học tập trung vào phát triển khái niệm. AI có thể phân tích dữ liệu và xác định các mẫu, nhưng các giả thuyết của nó vẫn yêu cầu sự giám sát của con người và xác minh thử nghiệm. Nếu không có sự kiểm soát thích hợp, có nguy cơ các con đường nghiên cứu do AI tạo ra có thể đưa ra các mối tương quan sai hoặc các nhà nghiên cứu dẫn đầu theo các hướng không hiệu quả.
Một thách thức khác liên quan đến dữ liệu đào tạo mà các hệ thống AI dựa vào. Nếu một mô hình chủ yếu được đào tạo về các nghiên cứu từ một tập hợp các tổ chức hoặc khu vực địa lý hạn chế, nó có thể củng cố các thành kiến hiện có trong khi nhìn ra các quan điểm nghiên cứu thay thế. Một vấn đề khác có thể là sự thiếu hiểu biết về các công cụ AI liên quan đến tính hợp lệ của các tài liệu nghiên cứu được công bố. Họ phải dựa vào số lượng trích dẫn như là một thước đo ủy quyền về tầm quan trọng và chất lượng. Nhà đồng khoa AI Google AI đại diện cho sự thay đổi từ AI chỉ đơn giản là lấy thông tin để tích cực tham gia vào việc tạo và sàng lọc giả thuyết. Google DeepMind, hoạt động trên Alphageometry do AI cung cấp đã chỉ ra rằng các mô hình AI có thể vượt trội hơn các nhà toán học của con người trong việc giải quyết vấn đề, đặt ra câu hỏi về cách AI có thể đóng góp cho khoa học lý thuyết ngoài sinh học và hóa học. Việc sử dụng AI ngày càng tăng trong công nghệ sinh học và dược phẩm báo hiệu sự chuyển đổi sang tự động hóa ở các lĩnh vực từng yêu cầu chủ yếu là chuyên môn của con người. Liệu AI sẽ đóng vai trò trung tâm trong việc xây dựng các đột phá trong tương lai hay không vẫn là một câu hỏi mở, nhưng khả năng hỗ trợ, tinh chỉnh và tăng tốc của nó đang ngày càng rõ ràng.