FutureHouse представляет инструменты искусственного интеллекта, которые, по их утверждениям, способны ускорить научные исследования
Эта некоммерческая организация, поддерживаемая Эриком Шмидтом, нацелена на создание «ученого ИИ» в течение следующего десятилетия и недавно выпустила свой первый значимый продукт: платформу и API с инструментами на основе ИИ, предназначенными для поддержки научной деятельности.
Множество стартапов активно разрабатывают инструменты для применения ИИ в научной сфере, многие из которых обеспечены значительным венчурным финансированием. Технологические гиганты также проявляют оптимизм в отношении использования ИИ в науке. Например, в начале этого года Google представила «ИИ-соученого», который, по словам компании, может помочь ученым формулировать гипотезы и разрабатывать планы экспериментальных исследований.
Генеральные директора OpenAI и Anthropic утверждают, что инструменты ИИ могут значительно ускорить научные открытия, особенно в области медицины. Однако многие исследователи по-прежнему не считают ИИ особенно полезным для управления научным процессом из-за его ненадежности.
В четверг FutureHouse анонсировала четыре новых инструмента ИИ: Crow, Falcon, Owl и Phoenix. Crow способен искать научную литературу и отвечать на вопросы о ней; Falcon проводит более глубокий поиск литературы, включая специализированные научные базы данных; Owl исследует предыдущие работы в заданной области; а Phoenix использует инструменты для планирования химических экспериментов.
«Сегодня мы запускаем первого общедоступного AI Scientist через платформу FutureHouse. Наши агенты AI Scientist могут выполнять широкий спектр научных задач лучше людей. Объединив их возможности, мы уже начали быстро открывать новые горизонты в биологии», — заявил Сэм Родригес.
FutureHouse подчеркивает, что их инструменты имеют доступ к обширному корпусу высококачественных статей в открытом доступе и специализированным научным инструментам. «Они также обеспечивают прозрачность рассуждений и используют многоступенчатый процесс для более глубокого анализа каждого источника. Объединяя эти ИИ в масштабах, ученые могут значительно ускорить темпы научных открытий», — отмечается в блоге компании.
Тем не менее стоит отметить, что FutureHouse пока не достигла значительных научных прорывов или новых открытий с помощью своих инструментов ИИ.
Одной из проблем разработки «ученого ИИ» является множество сбивающих с толку факторов. ИИ может быть полезен в областях с широким спектром исследований, например при отборе из множества возможностей. Однако неясно, способен ли он находить нестандартные решения проблем, которые приводят к настоящим прорывам.
Результаты систем ИИ для науки пока не впечатляют. В 2023 году Google сообщила о синтезе около 40 новых материалов с помощью своего ИИ GNoME, однако внешний анализ не выявил ни одного действительно нового материала.
Технические недостатки и риски использования ИИ — такие как его склонность к ошибкам — вызывают у ученых опасения относительно его применения в серьезных исследованиях. Даже тщательно спланированные исследования могут быть испорчены некорректными действиями ИИ, которому сложно выполнять высокоточные задачи.
FutureHouse признает возможность ошибок своих инструментов ИИ — особенно Phoenix. «Мы запускаем это сейчас в духе быстрой итерации», — отмечает компания в своем блоге. «Пожалуйста, оставляйте отзывы по мере использования».
