„AI учен“, създаден да провежда собствени експерименти. Какво ще означава това за научните открития?
Изследователи от Sakana.AI са разработили модел на изкуствен интелект (AI), който може да е в състояние да автоматизира целия процес на научно изследване.
„Ученият с изкуствен интелект“ може да идентифицира проблем, да разработи хипотези, да реализира идеи, да провежда експерименти, да анализира резултатите и да пише доклади.
Изследователите също така включиха вторичен езиков модел за партньорска проверка и оценка на качеството на тези доклади и валидиране на констатациите.
„Ние някак мислим за това като за вид GPT-1 момент за генеративни научни открития“, каза Робърт Ланге, изследовател и член-основател на Sakana.AI, пред Euronews Next, добавяйки, че подобно на ранните етапи на ИИ в други области, истинският потенциал на науката едва започва да се реализира.
Интегриране на AI в научни изследвания
Интегрирането на AI в науката е изправено пред някои ограничения поради сложността на областта и продължаващите проблеми с тези инструменти, като халюцинации и въпроси относно собствеността.
И все пак влиянието му в науката може вече да е по-разпространено, отколкото мнозина осъзнават, често използвано без ясно разкриване от изследователите.
По-рано тази година проучване, което анализира моделите на писане и употребата на конкретна дума в академични статии след пускането на вече добре познатия AI chatbot, ChatGPT, изчисли, че около 60 000 научни статии може да са били подобрени или полирани с помощта на AI инструменти.
Въпреки че използването на AI в научните изследвания може да породи някои етични опасения, то може също така да предостави възможност за нов напредък в областта, когато се прави правилно, като Европейската комисия казва, че AI може да действа като „катализатор за научни пробиви и ключов инструмент в научния процес“.
Проектът AI Scientist все още е в начален етап, като изследователите публикуваха статия в предпечатна версия миналия месец и системата има някои забележителни ограничения.
Някои от недостатъците, както са описани подробно от изследователите, включват неправилно прилагане на идеи, несправедливи сравнения с базовите линии и критични грешки при писане и оценка на резултатите.
Все пак Ланге вижда тези проблеми като решаващи стъпала и очаква, че моделът на ИИ ще се подобри значително с повече ресурси и време.
„Когато мислите за историята на моделите за машинно обучение, като модели за генериране на изображения, чатботове в момента, също и модели за текст към видео, те често започват с някои недостатъци и някои може би изображения, които се генерират, които не са супер визуално приятно", каза Ланге.
„Но с времето, когато влагаме повече колективни ресурси като общност, те стават много по-мощни и много по-способни“, добави той.
Инструмент за подпомагане на учените, а не за тяхното заместване
Ученият с изкуствен интелект, когато беше тестван, показваше на моменти известна степен на автономност, като проявяваше поведение, което имитира действията на човешки изследователи, като например предприемане на допълнителни неочаквани стъпки, за да се гарантира успех.
Например, вместо да оптимизира своя код, за да работи по-бързо, когато експериментът отне повече от очакваното, той се опита да промени настройките си, за да удължи срока.
Все пак AI Scientist не е предназначен да замени човешките изследователи, а да допълни тяхната работа, казват създателите му.
„Мисля, че с много от инструментите на AI се надяваме, че те няма да заменят хората изцяло, а по-скоро ще направят възможно хората да работят на нивото на абстракция, върху което искат да работят и на което наистина се намират , наистина страхотно", каза Ланге.
Освен това той обясни, че предвид настоящите ограничения на AI моделите, човешката проверка все още е важна, за да се гарантира точността и надеждността на генерираните от AI изследвания. Те също ще останат от съществено значение в области като партньорска проверка и определяне на насоки за изследване, каза той.
Етично използване на AI в науката
С напредването на интегрирането на AI в научните изследвания Ланге подчертава, че е необходима прозрачност.
Един от начините да направите това е да добавите водни знаци към документи, генерирани от AI, което може да гарантира, че приносът на AI се разкрива открито.
„Аз съм голям привърженик на това да се уверя, че всички тези неща са разработени колективно, както и итеративно, така че да можем да сме сигурни, че те са безопасно разгърнати“, каза Ланге.
Наличието на отворен код за моделите и прозрачността по отношение на тяхното развитие също може да подпомогне етичната употреба на тези AI системи в науката.
„Смятаме, че моделите с отворен код могат да добавят много към тази дискусия. Така че основно, по линия на демократизацията, мисля, че като се има предвид, че този процес е толкова евтин, всеки може да се включи и трябва да се включи отрано,“ Ланге каза.
Той добави, че се надява проектът AI Scientist да предизвика по-широк разговор за бъдещето на научните изследвания и къде AI се вписва в тях.
„Надяваме се, че този документ може или този проект може да предизвика голяма дискусия в общността за това как да се води наука през следващите години напред, а също, може би в по-широк мащаб, за това какъв научен принос всъщност е, в основата си е ".
Тагове
Харесвате това, което правим?
Станете част от общността на BG Firmi във Viber
