Несколько исследователей, рассмотрев прогресс в науке за последние 50 лет, пришли к тревожному выводу: научная продуктивность снижается. Для совершения открытий, которые раньше делались быстрее и дешевле, теперь требуется больше времени, финансирования и работы больших коллективов.
Одним из объяснений замедления является то, что по мере усложнения и специализации исследований учёные тратят всё больше времени на просмотр публикаций, разработку сложных экспериментов и анализ данных.
Лаборатория FutureHouse и ИИ
Финансируемая благотворительным фондом исследовательская лаборатория FutureHouse стремится ускорить научные исследования с помощью платформы ИИ, предназначенной для автоматизации многих критически важных шагов на пути к научным открытиям. Платформа состоит из ряда агентов ИИ, специализирующихся на задачах, включая поиск информации, синтез информации, проектирование химического синтеза и анализ данных.
Основатели FutureHouse Сэм Родригес (PhD ’19) и Эндрю Уайт считают, что, предоставив каждому учёному доступ к своим агентам ИИ, они могут преодолеть самые серьёзные узкие места в науке и помочь решить некоторые из наиболее насущных проблем человечества.
«Естественный язык — это настоящий язык науки», — говорит Родригес. «Другие люди создают базовые модели для биологии, где модели машинного обучения говорят на языке ДНК или белков, и это мощно. Но открытия не представлены в ДНК или белках. Единственный способ, которым мы знаем, как представлять открытия, выдвигать гипотезы и рассуждать, — это естественный язык».
Поиск больших проблем
В рамках своей докторской диссертации в MIT Родригес стремился понять внутреннюю работу мозга в лаборатории профессора Эда Бойдена.
«Вся идея FutureHouse была вдохновлена впечатлением, которое я получил во время своей докторской работы в MIT, что даже если бы у нас была вся информация, необходимая для понимания того, как работает мозг, мы бы этого не знали, потому что ни у кого нет времени прочитать всю литературу, — объясняет Родригес. — Даже если бы они могли всё это прочитать, они не смогли бы собрать всё это в всеобъемлющую теорию. Это было основополагающим элементом головоломки FutureHouse».
Родригес написал о необходимости новых видов крупных научных коллабораций в качестве последней главы своей докторской диссертации в 2019 году. После окончания учёбы он некоторое время руководил лабораторией в Институте Фрэнсиса Крика в Лондоне, но обнаружил, что его тянет к широким научным проблемам, которые ни одна лаборатория не может решить.
«Я был заинтересован в том, как автоматизировать или масштабировать науку и какие виды новых организационных структур или технологий повысят научную продуктивность», — говорит Родригес.
Когда в ноябре 2022 года был выпущен Chat-GPT 3.5, Родригес увидел путь к более мощным моделям, которые могли бы генерировать научные идеи самостоятельно. Примерно в то же время он познакомился с Эндрю Уайтом, химиком-вычислителем из Университета Рочестера, который получил ранний доступ к Chat-GPT 4. Уайт создал первого крупного языкового агента для науки, и исследователи объединили усилия, чтобы основать FutureHouse.
Агенты для всех
Сегодня любой желающий может получить доступ к агентам FutureHouse на платформе platform.futurehouse.org. Запуск платформы вызвал ажиотаж в отрасли, и начали появляться истории об учёных, использующих агентов для ускорения исследований.
Один из учёных FutureHouse использовал агентов для выявления гена, который может быть связан с синдромом поликистозных яичников, и выдвинул новую гипотезу лечения этого заболевания. Другой исследователь из Национальной лаборатории Лоуренса в Беркли использовал Crow для создания ИИ-помощника, способного искать в базе данных исследований PubMed информацию, связанную с болезнью Альцгеймера.
Учёные из другого исследовательского учреждения использовали агентов для проведения систематических обзоров генов, имеющих отношение к болезни Паркинсона, обнаружив, что агенты FutureHouse работают лучше, чем общие агенты.
Родригес говорит, что учёные, которые думают об агентах не как о Google Scholar, а как об умных помощниках-учёных, получают от платформы максимальную отдачу.
«Люди, которые ищут спекуляции, как правило, получают больше пользы от Chat-GPT для глубоких исследований, в то время как люди, которые ищут действительно достоверные обзоры литературы, получают больше от наших агентов», — объясняет Родригес.
Родригес также считает, что FutureHouse скоро достигнет точки, когда его агенты смогут использовать необработанные данные из исследовательских работ для проверки воспроизводимости своих результатов и проверки выводов.
В долгосрочной перспективе, чтобы научный прогресс продолжался, по словам Родригеса, FutureHouse работает над тем, чтобы встроить своих агентов в неявные знания, чтобы они могли выполнять более сложные анализы, а также дать агентам возможность использовать вычислительные инструменты для проверки гипотез.
«Было сделано так много достижений в области базовых моделей для науки и языковых моделей для белков и ДНК, что теперь нам нужно предоставить нашим агентам доступ к этим моделям и всем другим инструментам, которые люди обычно используют в науке», — говорит Родригес. «Создание инфраструктуры, позволяющей агентам использовать более специализированные инструменты для науки, будет иметь решающее значение».
1. Какие проблемы в современной науке стремится решить лаборатория FutureHouse с помощью ИИ?
Лаборатория FutureHouse стремится ускорить научные исследования и преодолеть узкие места в науке, автоматизировав многие критически важные шаги на пути к научным открытиям. Исследователи хотят помочь учёным в решении сложных задач, таких как поиск информации, синтез информации, проектирование химического синтеза и анализ данных.
2. Какие примеры использования агентов ИИ в научных исследованиях приведены в статье?
В статье приведены примеры использования агентов ИИ для выявления гена, связанного с синдромом поликистозных яичников, для создания ИИ-помощника, способного искать в базе данных исследований PubMed информацию, связанную с болезнью Альцгеймера, а также для проведения систематических обзоров генов, имеющих отношение к болезни Паркинсона.
3. Как Сэм Родригес видит будущее агентов ИИ в науке?
Сэм Родригес считает, что в будущем агенты ИИ смогут использовать необработанные данные из исследовательских работ для проверки воспроизводимости своих результатов и проверки выводов. Также FutureHouse работает над тем, чтобы встроить своих агентов в неявные знания, чтобы они могли выполнять более сложные анализы, и дать агентам возможность использовать вычислительные инструменты для проверки гипотез.
4. Какие преимущества даёт использование агентов ИИ учёным по сравнению с традиционными методами поиска информации?
Учёные, которые используют агентов ИИ, получают от платформы максимальную отдачу, особенно те, кто думает об агентах как об умных помощниках-учёных. Агенты ИИ могут помочь учёным в поиске достоверной информации, проведении сложных анализов и проверке гипотез, что ускоряет процесс научных исследований.
5. Какие перспективы открывает использование ИИ в научных исследованиях по мнению Сэма Родригеса?
По мнению Сэма Родригеса, использование ИИ в научных исследованиях открывает перспективы для ускорения научных открытий, преодоления узких мест в науке и решения наиболее насущных проблем человечества. FutureHouse стремится предоставить учёным доступ к мощным инструментам, которые помогут им в их работе.