Изследователи от Google създоха AI Co-Scientist - Част 1

Имате да споделите нещо забележително на събитието Google Здраве и то е AI Co-Scientist. Как изглежда, какво е усещането, ако искате да правите проучване?

Каролайн, идеята е, че сме изградили система, която работи заедно с учените. Например, петък следобед е. Аз съм в лабораторията си, имам идеи, които искам да проуча, но имам две деца вкъщи. Мога да задам цел за проучване в системата, да проверя идеите, които тя създава и еволюцията им във времето, и до понеделник сутринта ще имам куп различни подходи, които мога да използвам за изследването си.

Как става това това технически? Какво се случва през този уикенд, който прекарвате с децата си, но можете да извличате научни открития?

Това е мултиагентен модел. Имаме един агент, който генерира различни идеи и нещо като дете, с което имате отворена възможност да създавате различни неща. С течение на времето и опита, използваме бази данни и инструменти за усъвършенстване, а след това използваме конкуренцията, за да подобрим нещата. Класираме и прекласираме с течение на времето. Чрез тази еволюция създаваме много различни идеи, които потенциално бих могла да проучвам в моите изследвания.

Вече започнахте да показвате как предложените хипотези дават плодове за определени организации. Разкажете ни как, например, Imperial College го използва вече?

Това е един от любимите ми примери. Опитахме да проучим антимикробни изследвания и нашата система ни насочи към документи, за да можем да се свържем с изследователи и да попитаме дали това е добра идея? И така направихме това с Хосе и Тиаго. И когато се свързахме с тях, те разглеждаха един и същ проблем паралелно. Нещо, което изчислихме за два дни, те са учили в продължение на много години. Двете системи паралелно стигнаха до същият резултат.

В крайна сметка, беше казано много за това как генеративния ИИ може да даде много на здравеопазването, на изследванията, за лечението на болести. Това ли е реалността, която в момента мислите, че може да помогне AI Co-Scientist?

В ранните етапи на проекта сме. В доклада показваме тези три примера. Имаме доказателства в тази посока и очакваме с нетърпение да покажем повече възможности, докато разширяваме работата.