Большая языковая модель может многое: читать литературу, писать и рецензировать статьи. Но пока её применение ограничено. Можно ли полностью автоматизировать науку? Команда исследователей машинного обучения попробовала это сделать. AI Scientist — один из проектов по созданию ИИ-агентов, автоматизирующих часть научного процесса. AI Scientist выполняет полный цикл исследований: от чтения литературы до написания статьи. Он также оценивает свои результаты и частично заменяет рецензентов. AI Scientist разработан командой Sakana AI, академическими лабораториями Канады и Великобритании. Соавтор проекта Конг Лу, исследователь машинного обучения из Университета Британской Колумбии в Ванкувере (Канада), отметил, что ранее никто не объединял всё научное сообщество в одной системе. Результаты работы были опубликованы на сервере препринтов arXiv в этом месяце. Специалист по вычислительной социологии из Университета Вашингтона в Сиэтле Джевин Уэст высоко оценил работу и предложил использовать предложенные идеи для развития науки. Пока результаты не впечатляют, ведь система может проводить исследования только в машинном обучении. AI Scientist не хватает возможности проводить лабораторные работы, что большинство учёных считают важнейшей частью научной деятельности.
Автоматизированные экспериментыВ основе AI Scientist лежит большая языковая модель (LLM). Она начинает с поиска похожих работ в литературе, используя в качестве шаблона статью, описывающую алгоритм машинного обучения. Затем команда применила технику эволюционных вычислений, которая предполагает поэтапное внесение небольших случайных изменений в алгоритм и выбор тех, которые обеспечивают повышение эффективности.
Авторы признают, что работы, подготовленные AI Scientists, содержат лишь постепенные разработки. Некоторые исследователи высказались в социальных сетях о том, что они бы отклонили такие работы. Уэст также считает, что авторы недостаточно раскрывают, как исследователи узнают о текущем состоянии дел в своей области. Большую часть знаний учёные получают из других форм коммуникации, таких как посещение конференций или общение с коллегами. Уэст подчёркивает, что наука — это не только изучение литературы, но и живое общение. Шахан Мемон, коллега Уэста, согласен с ним. Они оба хвалят авторов за то, что те сделали код и результаты полностью открытыми. Это позволило проанализировать работу AI Scientist. Например, они заметили «предвзятость к популярности» при выборе более ранних работ для цитирования — авторы предпочитают источники с высоким уровнем цитируемости. Мемон и Уэст хотят проверить, насколько релевантен был выбор AI Scientist. Повторяющиеся задачиУчёные давно пытаются автоматизировать работу исследователей. Мечта об автоматизации научных открытий так же стара, как и сам искусственный интеллект. Ещё с 1950-х годов учёные работают над этой задачей. Например, уже десять лет назад автоматический статистик мог анализировать данные и писать статьи. А Седер и его коллеги даже автоматизировали некоторые лабораторные работы: их «робот-химик» может синтезировать новые материалы и проводить эксперименты.
Седер уверен, что даже если искусственный интеллект в ближайшее время не сможет выполнять творческую работу, он всё равно поможет автоматизировать многие аспекты исследований. Седер отмечает, что анализ данных — это большая часть работы учёных, но она не требует творческого подхода. Лу получил похожие отзывы от других исследователей. Многие учёные говорят: «У меня есть 100 идей, на которые у меня нет времени. Пусть ими займётся AI Scientist». Лу считает, что для расширения возможностей AI Scientist потребуется использовать методы, отличные от языковых моделей. Google Deep Mind успешно сочетал LLM с техниками «символического» ИИ, которые встраивают логические правила в систему.
Он сравнивает эту итерацию с GPT-1 — ранней моделью большого языка, созданной компанией OpenAI. Уэст говорит, что результаты исследования способствуют дискуссии, которая сейчас важна для многих учёных. Он отмечает, что его коллеги из разных научных областей пытаются понять, как ИИ повлияет на их работу. Это заставляет задуматься о науке в XXI веке: какой она может быть, какая она есть и какой она не является. Результаты опубликованы в Nature. 02.09.2024 |
Net&IT
Rice: Полидактилия и другие странности анатомии от ИИ останутся в прошлом | |
Генеративный искусственный интеллект часто оши... |
IEEE TSP: Низкоорбитальные спутники можно сделать высокопроизводительными | |
Спутники на низкой орбите смогут обеспечи... |
Выпускница ЛЭТИ разработала ПО для подбора сотрудников в соцсетях | |
Приложение на основе нейросети поможет из... |
FBINF: Искать триггеры рака стало проще — на помощь пришел компьютерный алгоритм | |
Компьютерный алгоритм помогает находить генети... |
Разработан метод улучшения изображения, полученного при низкой освещенности | |
С развитием интеллектуальной эры все ... |
Nature Machine Intelligence: Генеративный ИИ берется за прогнозы в онкологии | |
Учёные из университетов Лозанны и Бе... |
Разработчик рассказал, когда искусственный интеллект превзойдет человеческий | |
Аналитик Эйтан Майкл Азофф считает, что л... |
JID: Новый анализ волос с помощью ИИ улучшит исследование здоровья | |
Новое приложение с искусственным интеллек... |
В ЛЭТИ разработали ПО для поисковых и спасательных дронов с компьютерным зрением | |
Учёные разрабатывают ПО, которое позволит дрон... |
В Киберателье УГНТУ создали «умную» одежду для работников нефтегазовой отрасли | |
Куртки с датчиками, изготовленные в ... |
В МТУСИ предложили усовершенствовать процессы SAST | |
Миллионы людей по всему миру ежедневно по... |
Radiology: ChatGPT не справился с интерпретацией радиологических снимков | |
Исследователи выяснили, что ChatGPT-4 Vis... |
Лабораторию цифровых двойников геосистем открыли в СПбГУТ | |
В Санкт-Петербургском университете телекоммуни... |
PNAS: Появилось новое решение одной из 10 самых известных проблем в информатике | |
Когда вы вызываете машину через приложени... |
Nature: Эксперимент провалился — ИИ не способен проводить лабораторные работы | |
Большая языковая модель может многое: читать л... |
IJHCS: Пожилые хуже справляются с простыми задачами на компьютере | |
Исследование показало, что интеллект игра... |
MIT: Данным для обучения больших языковых моделей часто не хватает прозрачности | |
Исследователи создали простой инструмент, кото... |
Раскрыт потенциал связи 6G с помощью нового поляризационного мультиплексора | |
Терагерцовая связь — это новый... |
ИИ помогает контролировать землепользование и пресекать самострой в Москве | |
С начала года в столице с помощью ци... |
Autism: Игра Dungeons & Dragons помогает аутистам обрести уверенность в себе | |
Dungeons and Dragons — популярная р... |
Nature: Лестничные молекулы улучшают проводимость в молекулярных соединениях | |
Размеры электронных устройств становятся всё&n... |
MIT: Создан алгоритм квантового компьютера для взлома криптосистемы RSA | |
Исследователи предлагают новый способ создания... |
Science: ИИ решает одну из самых сложных задач в квантовой химии | |
Учёные из Имперского колледжа Лондона и&n... |
CRPS: Гидрогель научили играть в пинг-понг, и он делает это как живой | |
Команда под руководством доктора Йошикацу... |
European Radiology: ИИ может заменить ординатора, но не опытного врача | |
В радиологии для интерпретации результато... |
Магистрант МАИ обучил нейронную сеть оптимизировать производство | |
Студент МАИ Семён Беляев предложил способ... |
Nature Reviews Materials: В поиске полимера будущего поможет ИИ | |
Нейлон, тефлон, кевлар — это л... |
Цифровой полигон МФТИ ускорит разработку БПЛА в России | |
Сотрудники передовой инженерной школы МФТИ пре... |
За 4 месяца модель ИИ научили исследовать урожайность полей | |
Модель искусственного интеллекта, созданная вы... |
NPJ Digital medicine: Мобильные приложения действительно держат нас в тонусе | |
Мобильные приложения, веб-сайты и текстов... |