AI Scientist: новая нейросеть пишет научные труды по $15
Стартап Sakana AI в коллаборации с исследователями из Университета Британской Колумбии и Оксфорда представил профессиональному сообществу нейросеть AI Scientist. Этот ИИ-инструмент обеспечивает проведение научных исследований под ключ.
AI Scientist: как это работает
Способность проводить научные исследования и открывать новые горизонты науки является одной из основных задач, которые сегодня стоят перед искусственным интеллектом. Руководствуясь этим убеждением, команда стартапа Sakana AI начала работу над первым в мире AI Scientist [прим. ред. — ИИ-ученый].Как рассказывают в проекте, ранее инновационные ИИ-модели уже использовались учеными в качестве вспомогательных инструментов для исследователей. Но речь шла о помощи лишь на отдельных этапах научного процесса (например, в ходе мозгового штурма или для написания кода). Напротив, AI Scientist — «первый комплексный инструмент, который дает возможность делать научные открытия полностью автоматизировано. Он позволяет передовым LLM проводить исследования независимо и делиться результатами».
Теперь AI Scientist умеет то же, что и квалифицированный «белковый» ученый, а именно:
- продуцирует новые научные идеи;
- кодит;
- экспериментирует;
- иллюстрирует полученные результаты;
- систематизирует сделанные выводы;
- оформляет проделанную работу как научную публикацию;
- самостоятельно ее рецензирует.
Умения AI Scientist стартаперы решили применить в нескольких областях такой науки, как машинное обучение. Тут придется немного углубиться в терминологию. Если очень упрощенно, то под машинным обучением (раньше называли «самообучающиеся компьютеры») подразумевается процесс создания алгоритмов и моделей, с помощью которых компьютеры учатся решать задачи самостоятельно.
На пробу AI Scientist написал три научные работы в сфере:
- диффузионного моделирования (речь о разновидности статистических моделей, предназначенных для генерации / синтеза данных; применяются, например, в генерации изображений на основе текстовых описаний);
- языковой модели на основе трансформера (модель-трансформер — нейронная сеть, которая изучает естественный язык, его контекст и значение, отслеживает взаимосвязи в последовательных данных, например в словах, составляющих одно предложение);
- динамического обучения (при таком виде взаимодействия с машиной вы обучаете модель часто или непрерывно).
Однако стартаперы отмечают:
Каждая идея реализуется и дорабатывается до полноценной статьи по скромной цене менее $15, что иллюстрирует потенциал нашей работы, который может быть использован для демократизации исследований и значительного ускорения научного прогресса.
При этом, по оценке автоматизированного рецензента, созданные нейронкой научные статьи даже превышают порог принятия на ведущей конференции по машинному обучению.
Плюсы
Плюсы такого проекта очевидны, и о них с охотой говорят исследователи из Sakana AI. В проекте AI Scientist называют не иначе как началом новой эры научных открытий в области машинного обучения (как минимум).И действительно, идея выглядит грандиозно и логично: искусственный интеллект, обученный исследовать и преобразовывать самого себя, будет делать это намного быстрее и эффективнее человеческой лаборатории. «Это приближает нас к миру, где бесконечное доступное творчество и инновации будут выпущены на волю для решения самых сложных мировых проблем», — с некоторой долей пафоса резюмируют в Sakana AI.
И в подтверждение поддержки научного сообщества и бескорыстности своих намерений выкладывают код AI Scientist в открытом доступе.
Кстати, согласно недавнему отчету Всемирного экономического форума, нейронные сети, «специализирующиеся» на научных исследованиях, вошли в топ-10 самых перспективных технологий 2024 года.
ИИ имеет потенциал для преобразования каждой научной дисциплины и многих аспектов того, как мы ведем науку,— говорят в ВЭФ.
…и минусы
Самый жирный минус AI Scientist лежит, как нетрудно догадаться, в финансовой плоскости. Тот факт, что нейронка выдает полноценное исследование практически бесплатно, по сути обесценивает труд ученых-людей. Как привлекать значительное финансирование для научного исследования, которое проводится по старинке, если ученый-бот готов сделать его всего за $15?И чем, собственно, будут заниматься ученые-люди при наличии эффективных и дешевых нейронок-ученых? Ведь речь не только о проекте Sakana AI: очевидно, что со временем идею подхватят и разовьют другие стартапы. При этом ИИ, безусловно, сильнее человека в обработке огромных объемов данных и выявлении закономерностей. Вероятно, ИИ побеждает человека и в вопросах креативности: по меньшей мере бот продуцирует возможные идеи для исследований быстрее, чем человек.
В то же время AI Scientist не слишком разбирается в вопросах этики. Неподвластна машинному мозгу и человеческая интуиция, которая сыграла несомненную роль в истории науки. Возможно, человек оставит за собой выбор направления, в котором развивается научная мысль, или будет определять стратегические цели научной деятельности. А ученый-бот как послушный исполнитель сможет реализовать задумки людей-ученых.
«Сегодня возможности AI Scientist, которые в дальнейшем будут только улучшаться, подтверждают: сообществу машинного обучения необходимо немедленно уделить первостепенное внимание изучению того, как настраивать такие системы для проведения безопасных исследований, которые будут соответствовать нашим ценностям», — призывают в Sakana AI.
Ранее мы уже писали о перспективных разработках стартапа — сравнительно небольших моделях ИИ, архитектуру которых Sakana AI подсмотрел у сообществ рыб и пчел.
