Google представила «ИИ-ученого» AI co-scientist. Будет заниматься генерацией научных открытий 💡. Последнее убежище естественного интеллекта — наука — переходит машинам. Цель простая, понятная и даже благородная — перестать тратить годы или столетия на гипотезы, эксперименты и доказательства 🔬. «Научный помощник» поставит процесс на поток — будет генерировать гениальные предложения по сотне штук в день 🚀. Часть из них обязательно выстрелит в виде прорывов.
AI co-scientist — не просто большая языковая модель (LLM), а мультиагентная система на базе Gemini 2.0. В отличие от обычного генеративного ИИ, co-scientist обучен работать как настоящий исследователь — формулировать гипотезы, составлять научные планы, разрабатывать протоколы и т.д 🧠. Может показаться, что релизнули еще один «deep research», но co-scientist — это другое. Кроме анализа, обобщения и «глубокого изучения», он натренирован генерировать новое.
Для этого под капотом есть коалиция «спецагентов» — Generation, Reflection, Ranking, Evolution, Proximity и т.д. Их взаимодействие позволяет генерировать свежее, уникальное и в перспективе претендующее на Нобелевскую премию. Систему заводит ученый — ставит задачу на естественном языке (пишет промпт), AI co-scientist запускает процесс генерации (идей, гипотез, предложений).
Работа мультиагентного «ИИ-со-ученого»
Ученые не выйдут в тираж. «Со-ученый» — не полностью автономный ИИ. Кто-то должен писать промпты. Впрочем, сидеть и смотреть, как нейросеть штампует научные открытия — не единственный способ взаимодействия с ней 🤝. Можно активно участвовать — предлагать свои идеи, давать обратную связь, дискутировать, спорить. Лишними умные люди не будут. Просто придется освоить еще один навык — быть оператором ИИ.
Иллюстрация разных компонентов мультиагентного ИИ-со-ученого и вариантов взаимодействия «живого» ученого и AI co-scientist
AI-ученый учится в процессе 📈. В ход идут масштабируемые вычисления, самоанализ и что-то вроде внутреннего критика. Нейросеть сама себя оценивает, сама к себе придирается и сама себя правит, со временем эволюционируя в лучшую версию 💪. Разработчики пишут, что система даже на старте своей эволюции круче других reasoning models и агентных ИИ.
Говорить — это одно, а показывать результат в реальных кейсах — совсем другое. ИИ-со-ученого испытали на самом сложном — медицинском материале. В частности, предложили расшифровать механизмы устойчивости к антибиотикам. Команда, которая дала задание, знала ответ. В публичных материалах этой информации не было, а доступа к внутренним данным ИИ, конечно же, не получил 🔒. В общем, пришлось раскрывать эту тайну самостоятельно. И — получилось. AI co-scientist воссоздал научное открытие, над которым команда людей билась годами.
Google еще будет его докручивать, но уже всем понятно — нас ждет что-то мощное 💥. Не какой-то там агент, который исследует и выкатывает отчеты, а система с потенциалом клепать прорывы в науке и медицине пачками. В рамках программы Trusted Tester некоторое количество ученых получит доступ к системе. Если вы или ваша компания располагают желанием и возможностью, можно подать заявку и оказаться в ряду тестировщиков.
