Компанія Google випустила помічника зі штучним інтелектом AI co-scientist на базі Gemini 2.0, який допоможе вченим у розробці нових гіпотез і дослідницьких пропозицій. Науковий прогрес призводить до того, що розширення наукових горизонтів вимагає широкого спектра знань і глибини розуміння різних галузей. Наприклад, Еммануель Шарпантьє та Дженніфер Дудна отримали Нобелівську премію з хімії 2020 року за роботу над CRISPR, яка об'єднує експертні знання в діапазоні від мікробіології до генетики та молекулярної біології.
Новий AI co-scientist від Google допоможе в таких дослідженнях, надаючи інструменти вивчення та резюмування спеціалізованої літератури для глибокого дослідження. А також цей помічник може генерувати нові теорії та припущення, спираючись на минулі докази та дані, керуючись конкретними дослідницькими цілями. Це можливо завдяки складній системі з безліччю ШІ-агентів і здатності Gemini 2.0 до міркувань і планування.
Науковці ставитимуть цілі, описуватимуть завдання природною мовою, а помічник у поєднанні зі спеціалізованими агентами проводитиме дослідження і висуватиме гіпотези. Безпосередньо ШІ-агенти Generation, Reflection, Ranking, Evolution, Proximity і Meta-review натхненні науковим методом. Агенти використовують автоматизований зворотний зв'язок для ітеративної генерації, оцінювання та уточнення гіпотез для вдосконалення з кожним циклом і видачі якісніших результатів.
Вчені можуть взаємодіяти з системою різними способами, безпосередньо надаючи свої ідеї для дослідження або через зворотний зв'язок за згенерованими результатами природною мовою. AI co-scientist також використовує інструменти вебпошуку і спеціалізовані моделі для отримання додаткових даних для обґрунтування і якості гіпотез. Система використовує масштабовані обчислення під час тестування, а ключові етапи розроблення гіпотез проходять через внутрішні «дебати» і порівняння гіпотез для «еволюції» і підвищення якості результату. Самовдосконалення системи засноване на метриці Elo rating.
Щоб оцінити практичну корисність AI co-scientist і його системи прогнозування, було проведено лабораторні дослідження, які мали перевірити гіпотези у сфері біомедицини. ШІ довів корисність, спрощуючи роботу з даними та вказуючи на деякі важливі моменти в дослідженнях. Певні прогнози також були підтверджені на практиці під час лабораторних досліджень.
Google закликає зацікавлені організації та науковців приєднуватися до програми тестування наукового помічника.