FutureHouse, некоммерческая организация Eric Schmidt, которая стремится создать «Ученый ИИ» в течение следующего десятилетия, запустила свой первый крупный продукт: платформу и API с инструментами с AI, предназначенными для поддержки научной работы.
Многие, многие стартапы участвуют в гонках для разработки инструментов исследования ИИ для научной области, некоторые из которых имеют огромное количество финансирования ВК. Технические гиганты тоже кажутся оптимистичными по искусственному интеллекту для науки. Ранее в этом году Google представила «AI Co-Seceedist», AI, который, по словам компании, может помочь ученым в создании гипотез и экспериментальных планов исследований.
Генеральные директора компаний AI Open и Anpropic утверждали, что инструменты искусственного интеллекта могут массово ускорить научные открытия, особенно в медицине. Но многие исследователи не считают ИИ сегодня особенно полезным для руководства научным процессом, в значительной степени из -за его ненадежности.
FutureHouse в четверг выпустил четыре инструменты AI: Crow, Falcon, Owl и Phoenix. Кроу может искать научную литературу и ответить на вопросы об этом; Сокол может проводить более глубокие поиски литературы, в том числе научные базы данных; Сова ищет предыдущую работу в данной предметной области; и Phoenix использует инструменты, чтобы помочь планировать эксперименты по химии.
«В отличие от других (AIS), FutureHouse имеют доступ к обширному корпусу высококачественных бумаг с открытым доступом и специализированных научных инструментов»,-пишет FutureHouse в посте в блоге. «Они (также) имеют прозрачные рассуждения и используют многоэтапный процесс для более глубокого рассмотрения каждого источника (…), объединяя эти (ИИ) вместе, в масштабе ученые могут значительно ускорить темпы научного открытия».
Но, четко, Futurehouse еще не достиг научного прорыва или сделать новое открытие с помощью своих инструментов искусственного интеллекта.
Часть задачи в разработке «Ученочного ИИ» предвидит невыразимое количество смешанных факторов. ИИ может пригодиться в областях, где необходимо широкое исследование, например, сокращение обширного списка возможностей. Но менее ясно, способен ли ИИ к тому, чтобы решить проблемы, приводящие к добросовестным прорывам.
Мероприятие TechCrunch
Беркли, Калифорния
|
5 июня
Забронируйте сейчас
Результаты систем искусственного интеллекта, разработанных для науки, были в основном не в восторге. В 2023 году Google сказал, что около 40 новых материалов были синтезированы с помощью одного из его AIS, называемого GNOME. Тем не менее, внешний анализ обнаружил, что ни один из материалов был, на самом деле, чистым новым.
Технические недостатки ИИ, такие как его тенденция к галлюцинации, также заставляют ученых опасаться одобрения его для серьезной работы. Даже хорошо продуманные исследования могли в конечном итоге быть испорченным неправильным искусственным интеллектом, который борется с выполнением высокой работы.
Действительно, Futurehouse признает, что его инструменты ИИ — в частности, Феникс — может совершать ошибки.
«Мы выпускаем (это) сейчас в духе быстрой итерации», — пишет компания в своем блоге. «Пожалуйста, предоставьте обратную связь, когда вы его используете».
