Прогресс замедляется, и машины создают гипотезы быстрее, чем вы можете мигать.
Команда ученых из Стэнфордского университета представила принципиально новый подход к организации исследований: виртуальная лаборатория, контролируемая искусственным интеллектом. Эта система воспроизводит структуру полноценной научной команды, включая главного исследователя — Менеджер виртуального проекта и специализированные агенты, каждый из которых отвечает за определенную область знанийS Впервые моделирование научного процесса осуществляется не как автоматизация отдельных задач, а как полную интеллектуальную среду, способную генерировать гипотезы, формировать команды, рассматривая критические предложения и переход к экспериментальной проверке.
Архитектура лаборатории вдохновлена настоящей биомедицинской исследовательской группой в Стэнфордской медицинской школе. По словам менеджера проекта, доцента Джеймса Зоу, разработка основана на SO -названии. Языковые модели на основе сельского хозяйства, основанные на интеллекте, которые не только обмениваются информацией с пользователем, но и взаимодействуют друг с другом, координируют свои действия и принимают свои решения самостоятельно. Этот формат сотрудничества позволяет преодолеть один из основных барьеров современной науки — необходимость постоянной междисциплинарной координации.
В качестве демонстрации возможностей виртуальной лаборатории исследователи инструктируют систему разработать альтернативный подход к созданию вакцины против Covid-19. СВ течение нескольких дней команда предположила, что они будут использоваться не классическими антителами, а нанотерами компактные фрагменты белка, которые сохраняют их способность связываться с вирусными структурамиS Этот выбор был мотивирован тем фактом, что меньший размер молекулы значительно упрощает его моделирование и структурный дизайн, что имеет решающее значение при использовании алгоритмов машинного обучения.
Экспериментальная проверкаПроводил командой Biohub Chan Zuckerberg, возглавляемой Джоном Пак, показала, что предлагаемое конструкция ИИ была прочно сформирована в лабораторных условиях, эффективно взаимодействовало с белком SARS-COV-2 и демонстрирует высокую селективность. Кроме того, Nannials оказались универсальными: они прочно связаны с новыми штаммами коронавируса и оригинальным вариантом Aman, который показывает перспективу создания широкой вакцины против спектра.
Виртуальная команда начинает свою работу с данной научной проблемы, сформулированной человеком. Затем «Главный исследователь искусственного интеллекта» — центральный координационный агент — определяет необходимые руководящие принципы и создает подчиненные агенты: биоинформатику, иммунолог, специалист по машинному обучению и обязательный критик, задача которых состоит в том, чтобы подвергать сомнению предложения других участников и указать логические и методологические слабости. Этот перекрывающийся контроль сводит к минимуму риск логических сбоев, которые подвержены большим языковым моделям.
В дополнение к общению на естественном языке, агенты используют специализированные инструменты, в том числе альфафод модель для прогнозирования белковых структур. По мере развития проекта агенты могут независимо требовать доступа к новым инструментам, которые затем интегрируются в систему. В отличие от традиционных научных семинаров, дискуссии в виртуальной среде занимают секунды и проводятся параллельно, без ограничений вовремя из -за физической усталости участников или необходимости логистической координации.
Участие человека минимально: как подчеркивает Zou, вмешательство ограничено 1% от общего числа решений. Исследователь намеренно избегает директивного контроля подчиненных ИИ, позволяя им думать необычно. Вся история взаимодействий — диалоги, решения, возражения — записывается, что позволяет контролировать проект и вносить коррективы, если это необходимо. В то же время финансовый контроль остается единственным постоянным ограничением, наложенным извне: алгоритмы не могут предлагать решения, которые не реализованы в физической лаборатории.
Следующим шагом является интеграция экспериментальных данных, полученных в реальном мире обратно в виртуальную лабораторию. Это позволяет уточнить параметры модели, исправить гипотезы и проводить повторные исследования исследований с полной системой обратной связи между цифровой командой и традиционными биомедицинскими методами валидации.
Потенциальные приложения этой платформы далеко за пределами борьбы с коронавирусом. Согласно AI AI, команда уже использовалась для ретроспективного анализа опубликованных научных данных, включая переоценку более ранних выводов. Благодаря возможности анализа сложных наборов биомедицинских данных, виртуальные агенты смогли обнаружить корреляции и модели, которые не задокументированы в оригинальных публикациях.
В будущем виртуальные лаборатории могут стать основным инструментом в исследованиях, обеспечивая не только ускорение процессов, но и достичь качественно нового уровня междисциплинарного анализа. ИИ не заменяет людей, но становится партнером, способным предлагать гипотезы, для которых живые исследователи не будут иметь времени или ресурсов.
Таким образом, работа ZA и его коллег-это не просто демонстрация возможностей сельскохозяйственных языковых моделей, но и практический шаг к созданию автономных интеллектуальных систем исследований, способных не просто выполнять команды, но и предлагать оригинальные научные решения. Это новая парадигма, в которой искусственный интеллект становится активным участником научного прогресса.
