Istraživači napravili "Al naučnika": Evo šta sve on može da radi

Da li nauka može biti potpuno automatizovana? Tim istraživača specijalizovanih za mašinsko učenje je pokušao da to otkrije. „AI naučnik“, koga je stvorio tim tokijske kompanije Sakana AI i laboratorija u Kanadi i Velikoj Britaniji, može da istražuje čitajući postojeću literaturu o nekom problemu, da formuliše hipotezu, isproba nove mogućnosti i napiše naučni rad. „AI naučnik“ može čak i da uradi recenziju sopstvenog rada, piše Nature.

„AI naučnik“ jedan je od pokušaja da se napravi veštačka inteligencija sposobna da automatizuje bar deo naučnog procesa.

- Koliko ja znam niko nije dosad uspeo da napravi potpunu naučnu zajednicu, sve u jednom sistemu – rekao je Cong Lu, jedan od tvoraca „AI naučnika“ i istraživač Univerziteta Britanske Kolumbije u Vankuveru.

Rezultati njihovog rada još nisu prošli naučnu recenziju, ali su objavljeni na preprint serveru arXiv.

- Impresivno je da su uradili ovo od početka do kraja. Mislim da treba da se poigravamo sa ovim idejama jer postoji potencijal da to može pomoći nauci – rekao je Dževin Vest, naučnik Univerziteta u Vašingtonu iz Sijetla.

Rezultati nisu revolucionarni i sistem može da istražuje samo oblast mašinskog učenja. U suštini, „AI naučniku“ fali jedan ključan korak u bavljenju naukom – sposobnost da radi laboratorijski posao.

- Još je mnogo posla da dođemo od AI koji pravi hipotezu do pravog robo naučnika. Ako pogledamo budućnost, nema sumnje da će veći deo nauke stići dotle – rekao je Gebrand Ceder, naučnik sa Univerziteta Kalifornije u Berkliju.

„AI naučnik“ zasnovan je na velikom jezičkom modelu (LLM). Koristeći rad koji opisuje algoritme mašinskog učenja, on počinje istražujući literaturu o sličnom radu. Tim zatim uključuje tehniku nazvanu evoluciono računarstvo, koja je inspirisana mutacijama i prirodnom selekcijom Darvinove teorije evolucije. Pravi korake primenujući male, nasumične promene na algoritmu i bira one koji pružaju bolju efikasnost.

Da bi to uradio „AI naučnik“ sprovodi sopstvene „eksperimente“ uključujući algoritme i mereći njihovo delovanje. Na kraju piše rad i procenjuje ga na sličan način na koji recenziju rade kolege.

Autori priznaju da ti radovi nisu spektakularni. Mnogi naučnici su ih i kritikovali na društvenim mrežama.

- Kao urednik žurnala verovatno bih odbacio ovaj rad. Kao recenzent definitivno bih ga odbio – rekao je jedan od komentatora na sajtu Hacker News.

Vest dodaje da su tvorci „AI naučnika“ pristupili ogoljenom pogledu na naučni rad. Mnogo toga što naučnici rade je posledica komunikacije sa kolegama, u laboratoriji ili na naučnim konferencijama.

- Nauka nije samo gomila papira. Možete da razgovarate 5 minuta sa kolegom i da vam to pomogne više nego 5 sati proučavanja literature – rekao je on.

Vest i njegov kolega Šahan Memon ipak hvale autore zbog otvorenih rezultata i otvorenog koda. To omogućava analizu rezultata koja pokazuje i pristrasnost u odnosu na ranije stručne radove.

„AI naučnik“ nije prvi pokušaj automatizacije rada istraživača, to se radilo još od pedesetih, rekao je Tom Houp, naučnik sa Alenovog instituta za AI iz Jerusalima. Pre deceniju, na primer, napravljene automatski statističar, a zatim i robo hemičar.

- Trenutni veliki jezički modeli nisu u stanju da formulišu nove i korisne naučne pravce van osnovnih kombinacija zvučnih reči – rekao je on.

Ceder dodaje da AI može da automatizuje dosadne zadatke istraživanja.

- To nije kreativni deo nauke, ali to je 90 odsto onoga što radimo – dodao je.