Традиционно научные исследования были медленным и тщательным процессом. Учёные тратят годы на проверку идей и проведение экспериментов. Они читают тысячи статей и пытаются связать разрозненные фрагменты знаний. Этот подход работал долгое время, но обычно занимал годы.
Сегодня мир сталкивается с неотложными проблемами, такими как изменение климата и болезни, которые требуют более быстрых ответов. Microsoft считает, что искусственный интеллект может помочь решить эту проблему. На Build 2025 Microsoft представила Microsoft Discovery — новую платформу, которая использует агентов искусственного интеллекта для ускорения исследований и разработок.
Проблемы в современных научных исследованиях
Традиционные исследования и разработки сталкиваются с несколькими проблемами, которые сохраняются десятилетиями. Научные знания обширны и разбросаны по многим статьям, базам данных и репозиториям. Соединение идей из разных областей требует специальных знаний и много времени.
Исследовательские проекты включают множество этапов, таких как обзор литературы, формирование гипотез, разработка экспериментов, анализ данных и уточнение результатов. Каждый этап требует разных навыков и инструментов, что затрудняет поддержание стабильного и последовательного прогресса.
Кроме того, исследования — это итеративный процесс. Научное знание растёт за счёт доказательств, обсуждений с коллегами и постоянного совершенствования. Этот итеративный характер создаёт значительные временные задержки между первоначальными идеями и практическими приложениями.
Из-за этих проблем существует растущий разрыв между скоростью развития науки и скоростью, с которой нам нужны решения для таких проблем, как изменение климата и болезни. Эти неотложные проблемы требуют более быстрых инноваций, чем может обеспечить традиционное исследование.
Microsoft Discovery: ускорение исследований и разработок с помощью агентов искусственного интеллекта
Microsoft Discovery — это новая корпоративная платформа, созданная для научных исследований. Она позволяет агентам искусственного интеллекта работать с учёными-людьми, генерируя гипотезы, анализируя данные и проводя эксперименты.
Платформа построена на Azure, которая обеспечивает вычислительную мощность, необходимую для моделирования и анализа данных.
Платформа решает исследовательские задачи с помощью трёх ключевых функций:
1. Графовое логическое мышление: соединяет информацию из разных областей и публикаций.
2. Специализированные агенты искусственного интеллекта: могут сосредоточиться на конкретных исследовательских задачах, координируя свои действия с другими агентами.
3. Итеративный цикл обучения: адаптирует исследовательские стратегии на основе результатов и открытий.
Что отличает Microsoft Discovery от других инструментов искусственного интеллекта, так это поддержка всего исследовательского процесса. Вместо того чтобы помогать только с одной частью исследования, платформа поддерживает учёных от начала идеи до конечных результатов.
Графовый механизм знаний
Традиционные поисковые системы находят документы, сопоставляя ключевые слова. Хотя этот подход эффективен, он часто упускает более глубокие связи внутри научных знаний.
Microsoft Discovery использует графовый механизм знаний, который отображает отношения между данными как из внутренних, так и из внешних научных источников. Эта система может понимать противоречивые теории, различные результаты экспериментов и предположения в разных областях.
Механизм знаний также показывает, как он приходит к выводам. Он отслеживает источники и шаги рассуждений, чтобы исследователи могли проверить логику ИИ. Эта прозрачность важна, поскольку учёным необходимо понимать, как делаются выводы, а не только ответы.
Роль агентов искусственного интеллекта в Microsoft Discovery
Агент — это тип искусственного интеллекта, который может действовать независимо для выполнения задач. В отличие от обычного ИИ, который только помогает людям, следуя инструкциям, агенты принимают решения, планируют действия и решают задачи самостоятельно.
Вместо использования одной большой системы ИИ, Microsoft Discovery использует множество специализированных агентов, которые сосредоточены на разных исследовательских задачах и координируют свои действия друг с другом. Этот подход имитирует работу человеческих исследовательских групп, где эксперты с разными навыками работают вместе и делятся знаниями.
Платформа позволяет исследователям создавать пользовательских агентов, которые соответствуют их специализированным требованиям. Исследователи могут указать эти требования на естественном языке, не имея при этом навыков программирования. Агенты также могут предложить, какие инструменты или модели следует использовать и как они должны сотрудничать с другими агентами.
Microsoft Copilot играет центральную роль в этом сотрудничестве. Он действует как научный помощник ИИ, который координирует работу специализированных агентов на основе подсказок исследователей. Copilot понимает доступные инструменты, модели и базы знаний на платформе и может настроить полные рабочие процессы, охватывающие весь процесс открытия.
Реальное воздействие
Истинное испытание любой исследовательской платформы заключается в её реальной ценности. Исследователи Microsoft нашли новый хладагент для центров обработки данных без вредных химических веществ PFAS примерно за 200 часов. Эта работа обычно занимает месяцы или годы.
Находка нового хладагента может помочь снизить вред окружающей среде в сфере технологий. Поиск и тестирование новых формул за недели вместо лет может ускорить переход к более чистым центрам обработки данных.
Microsoft Discovery также используется в других областях. Например, Тихоокеанская северо-западная национальная лаборатория использует её для создания моделей машинного обучения для химических разделений, необходимых в ядерной науке.
Будущее научных исследований
Microsoft Discovery меняет представление о том, как проводятся исследования. Вместо того чтобы работать в одиночку с ограниченными инструментами, учёные могут сотрудничать с агентами искусственного интеллекта, которые обрабатывают большие объёмы информации, находят закономерности в разных областях и меняют методы на основе результатов.
Модульная конструкция платформы позволяет ей расти с новыми моделями ИИ и инструментами предметной области без изменения текущих рабочих процессов. Она оставляет учёным-людям контроль, усиливая их творческий потенциал и интуицию, одновременно выполняя тяжёлую вычислительную работу.
Вызовы и соображения
Хотя потенциал агентов искусственного интеллекта в научных исследованиях значителен, остаётся несколько проблем. Обеспечение точности гипотез ИИ требует тщательной проверки. Прозрачность рассуждений ИИ важна для завоевания доверия учёных. Интеграция платформы в существующие исследовательские системы может быть сложной.
Организации должны адаптировать процессы для использования агентов, соблюдая при этом правила и стандарты. Распространение передовых исследовательских инструментов поднимает вопросы о защите интеллектуальной собственности и конкуренции.
Суть
Microsoft Discovery предлагает новый способ проведения исследований. Она позволяет агентам искусственного интеллекта работать с учёными-людьми, ускоряя открытия и инновации. Ранние успехи, такие как открытие хладагента, и интерес со стороны крупных компаний свидетельствуют о том, что агенты искусственного интеллекта могут изменить методы работы в области исследований и разработок в разных отраслях.
Сокращая время исследований с лет до недель или месяцев, платформы вроде Microsoft Discovery могут помочь решить глобальные проблемы, такие как изменение климата и болезни, быстрее. Ключевым моментом является баланс между мощью ИИ и надзором со стороны человека, чтобы технологии поддерживали, а не заменяли человеческое творчество и принятие решений.