ИИ аспирант щурмува бастионите на научния свят
Нов ИИ модел организира опити и написа впечатляващи публикации, само че би трябвало ли да му се има вяра?
Международен екип от откриватели е основал система, която може независимо да организира научни опити. Този „ ИИ академик “ (AI Scientist), както са го нарекли разработчиците, показва познания и умения, сравними с тези на новак аспирант.
Конг Лу от Университета на Британска Колумбия, който е началник на плана, споделя за непредвидените резултати от опита. Според него системата е показала изненадваща креативност при генерирането на научни хипотези. Въпреки това, сходно на млад откривател, множеството от концепциите са се оказали нежизнеспособни. При основаването на модела разработчиците са се сблъскали с редица проблеми. ИИ изпитвал усложнения при писането на поредни научни публикации и от време на време интерпретирал неправилно резултатите.
Особена угриженост провокира склонността на системата да „ халюцинира “ – да генерира погрешна информация. Въпреки ясните указания да употребява единствено тествани данни, ИИ въпреки всичко си измисля обстоятелства. Изследователите правят оценка честотата на сходни случаи на по-малко от 10%, само че даже и това число се смята за недопустимо, когато става дума за научна работа.
Проектът сплотява напъните на учени и експерти от основания в Токио стартъп Sakana AI. Екипът разгласява предварителните резултати от проучването на сървъра на ArXiv. В публикацията те нарекоха своето създание „ начало на нова епоха в научните открития “ и „ първата цялостна система за изцяло автоматизирани научни проучвания “.
Идеята за потребление на изкуствен интелект за научни проучвания не е нова: тя датира от 2020 година, когато Гугъл DeepMind показа AlphaFold – система, която изуми биолозите със способността си да предвижда 3D протеиновите структури с невиждана акуратност. Оттогава насам наклонността е възприета от редица огромни корпорации.
Изследователите тестват опциите на своята система в региона на компютърните науки. ИИ е изучавал огромните езикови модели, залегнали в основата на чатботове като ChatGPT, както и дифузионни модели, употребявани в генератори на изображения като DALL-E.
Процесът на работа на един академик в региона на ИИ включва няколко стъпки. Първо, системата генерира хипотези, като ги прави оценка по критериите интерес, оригиналност и изпълнимост. След това тя ревизира оригиналността на концепциите посредством базата данни Semantic Scholar. След това изкуственият разсъдък употребява асистента за планиране Aider, с цел да организира опити и да записва резултатите. Въз основа на данните системата може да генерира хрумвания за следващи опити, което ѝ разрешава да насочи проучването в вярната посока.
На идващия стадий моделът написва научна публикация, следвайки образец, основан на условията на научните конференции. Поради компликацията да се сътвори цялостен текст от девет страници, откривателите са разделили процеса на доста стъпки. Програмата написа един по един разделите, като ги ревизира за повторения и несъгласия. След това тя се връща към Semantic Scholar, с цел да откри цитати и да сформира книгопис.
Интересна функционалност е вграденият модул за обзор. Той прави оценка генерираните публикации, като употребява критерии, сходни на условията на водещата конференция по изкуствен интелект NeurIPS. Според Лу този модул се оказва даже по-строг от човешките рецензенти.
Въпреки впечатляващите резултати, планът провокира рецензии от страна на някои учени. Така да вземем за пример Дженифър Листгартън, професор по компютърна биология в Калифорнийския университет в Бъркли, акцентира, че за разлика от обработката на естествения език и компютърното зрение множеството научни области не разполагат с задоволително данни за образование на сходни ИИ модели.
Антропологът Лиза Месери от Йейлския университет и психологът М. Д. Крокет от Принстън предизвестиха да не се увличаме прекалено много по концепцията за „ самостоятелни откриватели на ИИ “. Те се притесняват, че това може да стесни кръга от научни въпроси до такива, подобаващи за ИИ, и да лиши науката от разнообразието от гледни точки, належащо за същински нововъведения.
От друга страна, Тарек Безолд, водещ академик в SonyAI, счита плана за значима стъпка напред. Той има вяра, че създаването може да бъде един от първите прототипи, които да показват капацитета на използването на ИИ в научните открития. Екипът на Лу възнамерява да продължи да усъвършенства своя ИИ академик. Според откривателите сходни принадлежности ще бъдат изключително потребни в ранните стадии на изследователските планове, помагайки на учените да правят оценка другите посоки на работа.
