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“AI科學家”登場 科研自動化時代來了?

來源:科技日報
2024-09-12 07:05 
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【科技創(chuàng)新世界潮】

◎本報記者 劉 霞

科研過程可以完全自動化嗎?一個研究機器學習的國際團隊正在勇闖“無人區(qū)”。

據(jù)《自然》網(wǎng)站近日報道,日本Sakana AI公司和加拿大、英國科學家攜手,創(chuàng)建了一種基于大語言模型的“人工智能(AI)科學家”。從閱讀文獻到提出新假設(shè),再到嘗試各種解決方案并撰寫論文,整個研究周期,“AI科學家”能一氣呵成。

Sakana公司在其官網(wǎng)表示,這位科研“新星”是首個用于自動化科研和開放式發(fā)現(xiàn)的綜合AI系統(tǒng),標志著科學發(fā)現(xiàn)新時代的開始。盡管它展現(xiàn)出非凡的潛力,但目前并不完美,應(yīng)警惕“AI科學家”被濫用的風險。

推進流程行云流水

AI技術(shù)不斷進步,讓科學家能借助一些模型來集思廣益或編寫代碼。然而,這些模型仍然需要大量人工監(jiān)督,或僅囿于執(zhí)行特定任務(wù)。

那么,能否利用基礎(chǔ)模型將整個科研過程自動化呢?包括加拿大不列顛哥倫比亞大學機器學習專家在內(nèi)的團隊,成功創(chuàng)建出首位“AI科學家”。

在想法生成階段,該“AI科學家”基于一個起始模板,先進行“頭腦風暴”,提出多個不同研究方向,并進行廣泛搜索,以確保某些想法是新穎且有趣的;在實驗迭代階段,對于第一階段提出的某個想法,“AI科學家”會先開展實驗,然后生成圖表可視化結(jié)果,并給每個圖表添加注釋;在論文寫作階段,它會模仿標準機器學習會議的風格,撰寫出一份文字簡練、內(nèi)容豐富的論文,并自主查找相關(guān)論文進行引用;在自動化同行評審階段,研究團隊開發(fā)出一個自動化的“AI審稿人”,其評估生成論文的準確性堪與人類相媲美。評估結(jié)果和建議可用于改進該項目,實現(xiàn)持續(xù)的反饋循環(huán),使“AI科學家”能夠迭代改進其研究成果。

在最初的演示中,該“AI科學家”針對擴散模型、Transformer模型(一種用于處理語言數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型),以及AI“領(lǐng)悟”(grokking)等機器學習子領(lǐng)域進行了深入研究,總共生成了10篇論文,每篇論文的成本約15美元。

美國華盛頓大學計算社會科學家杰文·韋斯特表示,該“AI科學家”行云流水般完成了整個科研流程,令人印象深刻,有望加速科學發(fā)現(xiàn)的步伐。

功能遠非盡善盡美

盡管這位“AI科學家”潛能巨大,但它遠非盡善盡美。

Sakana AI公司指出,“AI科學家”目前還不具備視覺功能,因此無法修復論文中出現(xiàn)的圖表問題。例如,它生成的圖表有時無法讀取,表格有時會超出頁面范圍,頁面布局也并不美觀。

此外,該“AI科學家”有時會出現(xiàn)想法正確但執(zhí)行錯誤的情況,也會因比較不當而生成誤導性的結(jié)果。在撰寫論文和評估結(jié)論時,它還可能會犯嚴重錯誤。例如,它很難比較兩個數(shù)字的大小,這是大語言模型的“通病”。為了部分解決這個問題,研究團隊確保所有實驗結(jié)果都可以重復,并存儲了所有執(zhí)行文件。

研究人員預(yù)計,未來多模態(tài)模型“加入戰(zhàn)局”,將助該“AI科學家”一臂之力。

另外,該“AI科學家”只能開展機器學習領(lǐng)域的研究,且缺乏科研過程的關(guān)鍵部分:動手進行實驗的能力。

艾倫人工智能研究所計算機科學家湯姆·霍普表示,目前該大語言模型“仍無法提出并制定新穎有用的科學方向”。勞倫斯伯克利國家實驗室材料科學家赫布蘭德·希德則認為,即使該系統(tǒng)在短期內(nèi)無法完成更具創(chuàng)造性的工作,仍可將科研過程中一些重復性內(nèi)容自動化。

Sakana AI也強調(diào),此類系統(tǒng)能否提出真正的變革型想法仍未有定論。未來的“AI科學家”能否發(fā)明出像人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或信息論一樣的概念也還是個未知數(shù)。

能力越強越需慎用

研究人員表示,為擴大該“AI科學家”的能力,讓其能夠研究更抽象的領(lǐng)域,如純數(shù)學領(lǐng)域,可能需要調(diào)遣語言模型之外的其他技術(shù)。

例如,解決數(shù)學問題需要邏輯推理,而目前大多數(shù)AI模型都不擅長邏輯推理。鑒于此,谷歌深度思維公司開發(fā)出AlphaGeometr,將語言模型與符號引擎(使用符號和邏輯規(guī)則進行推理)相結(jié)合,構(gòu)建出一種神經(jīng)—符號混合系統(tǒng)。在今年的奧林匹克數(shù)學競賽中,升級后的AlphaGeometry2在19秒內(nèi)就解答出一道題,令人類選手望塵莫及。

研究人員堅信,目前的迭代只是個開始。“AI科學家”就像AI科研自動化領(lǐng)域的GPT-1。隨著不斷迭代,它將如目前的GPT-4一樣,引發(fā)新的科研革命。

不過,與許多新技術(shù)一樣,“AI科學家”也打開了“潘多拉魔盒”,甚至可能被濫用。

譬如,“AI 科學家”能自動創(chuàng)建論文并提交,這將顯著增加審稿人的工作量,可能阻礙科學質(zhì)量控制,并給學術(shù)進步帶來壓力。而且,“AI科學家”還可能被用來制造危險的病毒,給人類社會帶來潛在危害。

【責任編輯:張瑨瑄】

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