Google的新研究助理可以给科学家的“超级大国”？

Google发布了一个实验性人工智能系统，该系统使用高级推理来帮助科学家综合大量文献，产生新的假设并提出详细的研究计划。Alan Karthikesalingam在Google的Alan Karthikesalingam说。

该工具尚未有正式名称，建立在Google的基础上双子座大语模型。当研究人员提出问题或指定目标的目标时 - 说该工具在15分钟内提出了最初的想法。Google的Vivek Natarajan说，随后有几位双子座代理商互相争论这些假设，在接下来的几个小时和几天中对它们进行了排名并改进了这些假设。

在此过程中，代理商可以搜索科学文献，访问数据库并使用诸如Google的Alphafold系统等工具来预测蛋白质的结构。Natarajan说：“他们不断地完善思想，辩论思想，批评思想。”

Google已经使该系统可用于一些研究小组，这些研究小组发布了简短的论文，描述了它们对其的使用。尝试过它的团队对其潜力充满热情，这些例子表明AI共同科学家将有助于综合发现。但是，这些例子是否支持AI可以产生新假设的说法是有争议的。

例如，Google说，一个团队使用该系统找到了潜在治疗肝纤维化的新方法。但是，AI提出的药物以前已经为此目的进行了研究。``所鉴定的药物都已很好地确定为抗纤维化。”史蒂文·奥·赖利（StevenOâReilly）在英国生物技术公司Alcyomics。这里没有什么新的。

尽管这种潜在的治疗使用并不是新的，但团队成员加里·佩尔茨（Gary Peltz）在加利福尼亚州的斯坦福大学医学院说，AI共同科学家选择的三种药物中有两种在对人类肝脏器官的测试中表现出了希望，而他个人选择的两个药物都没有做过更多证据来支持他选择。佩尔茨说，谷歌给了他少量资金来支付测试的费用。

在另一篇论文中josé©penadâ©s伦敦帝国学院和他的同事描述了共同科学家如何提出一个假设，与未发表的发现相匹配。他和他的团队研究移动遗传元素的DNA可以通过各种方式在细菌之间移动。一些移动遗传因素劫持了噬菌体病毒。这些病毒由包含DNA的壳和结合特定细菌的尾巴组成，并将DNA注入其中。因此，如果一个元素可以进入噬菌体病毒的外壳，则可以免费骑车前往另一种细菌。

一种移动遗传元素会产生自己的外壳。这种类型的尤其广泛，这使PenadéS和他的团队感到困惑，因为任何一种噬菌体病毒都可以感染狭窄的细菌。他们最近发现的答案是，这些壳可以与不同噬菌体的尾巴相连，从而使移动元素可以进入各种细菌。

尽管这一发现尚未出版，但团队要求AI共同科学家解释难题，其第一建议是窃取不同噬菌体的尾巴。

我们感到震惊，penadâ©s。我向Google发送了一封电子邮件，说您可以访问我的计算机。那对吗？因为否则我可以相信自己在这里读的内容。

但是，该团队确实在2023年发表了一篇论文，该论文被馈送给了该系统的有关移动遗传元素的家庭`偷噬菌体尾巴以在自然界中传播。当时，研究人员认为元素仅限于从感染同一细胞的噬菌体中获取尾巴。直到后来，他们才发现元素也可以拾起围绕外部细胞周围的尾巴。

因此，关于AI共同科学家如何提出正确答案的一种解释是，它错过了明显的限制，阻止了人类得到它。

很明显，它被喂养了找到答案所需的一切，而不是提出一个全新的想法。penadâ©s说，一切都已经出版了，但是在不同的位置。该系统能够将所有内容整合在一起。

他说，该团队尝试了其他AI系统，但没有提出答案。实际上，即使在描述答案的论文中，有些人也无法管理它。PenadâS说，该系统建议您从未想过的事情，他没有从Google那里获得任何资金。我认为这会改变游戏。

随着时间的流逝，它是否真的改变游戏会变得更加清晰。当涉及有关帮助科学家的AI工具的宣称时，Google的记录混合在一起。它的Alphafold系统辜负了炒作，赢得诺贝尔奖背后的团队去年。

但是，在2023年，该公司宣布 大约有40种新材料曾经在其侏儒AI的帮助下合成。但是，根据2024年的分析罗伯特·帕尔格雷夫（Robert Palgrave）在伦敦大学学院合成的材料中没有一种实际上是新的。

尽管有发现，帕尔格雷夫认为AI可以帮助科学家。他说，总的来说，我认为，如果AI与各个领域的专家合作实施，那么AI对科学有很大的贡献。”