新しいAI Googleは、研究者向けの仮説を生成します

過去数年にわたり、Googleはすべての可能な製品とイニシアチブに対する生成的な人工知能に着手しました。 Googleには、検索結果、アプリケーションとの対話、携帯電話のデータ分析を要約するロボットがあります。また、生成AIシステムの出力は、実際の知識が欠けているにもかかわらず、驚くほど良好な場合があります。しかし、彼らは科学をすることができますか？

Google Researchは現在、AIを科学者の「共同科学者」に変えるために釣りをしています。同社は、生物医学研究の新しい仮説と分野を目指しているとされる生物医学科学者に焦点を当てた複数のGemini 2.0エージェントを備えた新しいAIシステムを持っています。しかし、Google AIの共同科学者は素晴らしいチャットで縮小しています。

Googleのコラボレーターを使用した肉と血の科学者は、研究の目的、アイデア、過去の研究へのリンクに参加し、ロボットが可能な研究旅行を生成できるようにします。一般的な科学者AIには、出力を改善するために入力データとインターネットソースへのアクセスを吐き出す相互接続モデルがいくつか含まれています。ツール内では、さまざまなエージェントが互いに呼び出して、Gemini Flash ThinkingやOpenii O3などの新しい一連のAIモデルに似た「改善ループ」を作成します。

これは依然としてジェミニなどのAIの生成的システムであるため、実際には新しいアイデアや知識はありません。ただし、既存のデータから外挿して、適切な設計を提出する可能性があります。プロセスの終わりに、Google AIの研究提案と仮説を吐き出します。人間の科学者は、チャットボットインターフェイスについてロボットに話すこともできます。

AI COワーカーは、非常に技術的な形式のブレーンストーミングと考えることができます。同様に、消費者の人工知能モデル以外の計画のためのアイデアを跳ね返すことができます。科学者は、この目的のために特別に調整されたAIを使用して新しい科学的研究を想像することができます。

AI科学テスト

今日の人気のあるAIシステムには、よく知られている精密な問題があります。生成AIには常にあります 何か たとえば、モデルに適切なトレーニングデータまたはモデルの重みが有用である場合でも、複数のAIモデルを使用して事実をチェックすることは奇跡を実行できません。一般的な科学者AIは内部評価を実行し、Googleは、自己評価の評価はより大きな科学的精度と相関していると述べています。

内なる指標は一つのことですが、本当の科学者はどう思いますか？ Googleはロボットの提案を評価することになっており、他の、あまり専門的ではないAIエージェントシステムよりも高いAIの同僚を評価したと言われています。また、専門家は、AIの科学者が標準的なAIモデルと比較して、影響とニュースの可能性を高める可能性を示したことに同意しました。

これは、AIの提案が良いことを意味するものではありません。ただし、Googleはいくつかの大学に関連して、研究室でAIの研究提案をテストしています。たとえば、AIは、急性骨髄性白血病および臨床検査の治療のために特定の薬物を再調整することを提案したことが、それが実行可能な考えであることを示しました。スタンフォード大学での研究では、肝臓線維症の治療に関するAI間の協力の概念は、さらなる研究に値することも示されています。

これは間違いなく説得力のある仕事ですが、このシステムを「科学者」と呼ぶことは、おそらく少し壮観です。 AIの指導者たちの主張にもかかわらず、私たちは生きていること、機械のことを考えているという危機にonしているにもかかわらず、AIは科学を一人でやることができません。ただし、これはAI共同科学者が役に立たないという意味ではありません。 Googleの新しいAIは、たとえ実際の知識を理解したり提供したりしなくても、人々が広範なデータと研究ファイルを解釈し、文脈化するのに役立つ可能性があります。

Googleは、より多くの科学者が、実際の研究に役立つことを期待して、このAIシステムを操作したいと考えています。関心のある科学者や組織は、既存の機器に統合できるUIおよびAPIアソシエイトへのアクセスを提供する信頼できるテスタープログラムの一部に適用される場合があります。