"刘霞"
科研工作是否能完全自动化的讨论,最近正有国际科学小组投入其中。
据《自然》网站报道近日,日本Sakana AI公司以及加拿大的几位科学家和英国的一位科学家共同创造了名为“人工智能(AI)科学家”的新的大语言模型。这个模型能够根据阅读的文献,并且提出新假设,接着尝试各种解决办法,并在撰写论文后全部完成整个研究周期。

Sakana公司在其官网上声称,这位研究“领军人物”是一个开创性的AI系统,该系统能够自动处理科研工作,因此标志着科学发现新时代的开始。尽管它显示出极高的潜力,但目前仍然存在一些问题和限制。Sakana表示需要密切关注“AI科学家”的滥用风险。
流畅进行
随着人工智能技术的快速发展,科学家们现在能够利用一些模型进行头脑风暴或者编写代码,但仍然需要大量的人工干预或专门的任务实现。
那么,是否有可能将基础模型应用于整个研究流程并使其自动化?在多伦多大学的机器学习专家和研究团队的帮助下,一个由人工智能科学家组成的首个“AI科学家”诞生了。
在概念构想阶段,“AI科学家”以起始蓝本开始创意发散,随后进行头脑风暴会议,提出多条不同研究方向,并深入搜索以确保提出的观念新颖且具吸引力;在实验验证阶段,针对上一步提出的某项概念,AI“科学家”首先展开实际操作,并制作可视化图表结果供评审参考,每张图表都配有详细的说明解释其原理及使用情况;在论文写作阶段,它参照典型的机器学习研讨会格式撰写报告,并自主搜寻相关论文进行引用参考;在自动化审稿评估阶段,研发出一个AI“同行评议员”,私家侦探,侦探公司,调查公司,查人找物,商务调查,出轨外遇调查,婚外情调查,私人调查,19209219596其辨识能力与人类不相上下。最终结果可被用于对原方案的修正和完善,并持续地反馈循环,让“AI科学家”能够逐步改进其研究成果。
在首次展示中,“AI科学家”专注于扩散模型、Transformer模型和AI“领悟”等领域。这些研究总共有十篇,成本为15美元/篇,共计约150美元。
华盛顿大学的计算机社会学家杰文·韦斯特称,这名“AI科学家”通过流畅地完成整个研究过程,展现了非凡的能力和成果,值得期待其能极大地推进科学研究的发展进程。
这些特性并非完美无瑕
尽管这位AI科学家潜力惊人,但其优点和缺点仍相当明显。
“AI科学”尚未获得视觉能力,故无法修缮出图错误。譬如它所生成的图片在某些场合下无法查看,表格也可能超出了网页界限,网页设计也不显得美观。
此外,该AI科学家有时会因为想法正确却导致实际操作错误而出现偏差,并且在评价结果时也可能做出误导性的判断。撰写论文以及评估结论时,它还可能犯下严重失误,比如难以准确比较两个数字的大小就是大语言模型常有的通病。为了减轻这个问题,研究团队确保所有实验都可被复制验证,并保留了执行的原始文件和记录。
研究团队预测说,随着多种模态技术的融合应用,这一“AI科学家”或能获得助力。
此外,“AI科学家”的职责仅仅私家侦探,侦探公司,调查公司,查人找物,商务调查,出轨外遇调查,婚外情调查,私人调查,19209219596涉及机器学习的研究领域;而他们却缺失了完成这项科学研究的最关键环节--亲自操作实验室实验技能。
汤姆·霍普是艾伦人工智能研究所的计算机科学家,并表示当前的大语言模型还无法提出并制定新颖有用的科学方向。劳伦斯伯克利国家实验室的材料科学家赫布兰德·希德也持相似观点,他指出,尽管系统短期内无法完成更具创造性的工作,但可以将其在科研过程中一些重复性内容自动化。
关于此类技术是否有可能产生革命性思想的争论还在进行中。未来将来的“AI科学家们”是否能创造出与人工神经网络或者信息理论相似的概念也还无法确定。
要小心使用技能。
研究人员表示,为了使这种“AI科学家”扩展其技能,使其能进行更抽象的领域工作比如纯数学领域,可能得调配语言模型以外的技术。
举例来说解决数学难题要求有严密的逻辑分析而目前大多数AI模型都不具备这一能力鉴于此谷歌深度思维公司开发出了一个全新的产品名为AlphaGeometry它结合了语言模型和符号引擎这两种工具将推理过程转化为一种神经—符号混合系统今年在奥林匹克数学竞赛中,升级后的AlphaGeometry2仅用19秒就解答出了一道难题让人类选手望尘莫及。
研究者确信,在此过程中,我们只刚刚触及AI科研自动化领域创新与迭代的冰山一角。随着时间的推移和不断优化,未来的AI科学家将如今天的AI科学家GPT-1一般,带来前所未有的科研成果,从而推动人工智能领域的整体进展。
但是,就像很多新技术一样,AI科学家同样给人们打开了一道潘多拉盒子。
比如,人工智能专家可以自行撰写论文并且进行投稿,这种做法会导致审稿人的工作量增加,可能会影响到科学研究的质量,从而对科学的发展产生不利影响。另外,“AI科学家”的工作也可能导致病毒的制造和传播,这会对人类社会的安全构成威胁。
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