يثبت نظام العالِم المساعد بالذكاء الاصطناعي متعدد الوكلاء من جوجل فعاليته كأداة بحث قوية عبر تحقيق اكتشافات علمية حقيقية كان من الممكن أن تستغرق سنوات من الباحثين للوصول إليها.
<استشهاد فهرس="1-17,1-18,1-19">بدافع من التحديات التي تواجه عملية الاكتشاف العلمي الحديثة، طورت جوجل العالِم المساعد بالذكاء الاصطناعي كنظام متعدد الوكلاء مبني على Gemini 2.0. صُمم النظام ليكون أداة تعاونية للعلماء، تعكس عملية التفكير التي يقوم عليها المنهج العلمي.</استشهاد>
<استشهاد فهرس="1-20,1-21">وبخلاف أدوات مراجعة الأدبيات والتلخيص التقليدية، يهدف العالِم المساعد بالذكاء الاصطناعي إلى اكتشاف معرفة جديدة وأصيلة وصياغة فرضيات بحثية مبتكرة بناءً على الأدلة السابقة ووفقًا لأهداف البحث المحددة. عند تزويد النظام بهدف بحثي بلغة طبيعية، يقوم بتوليد فرضيات جديدة، ونظرات عامة مفصلة حول البحث، وبروتوكولات تجريبية.</استشهاد>
<استشهاد فهرس="13-2,13-3,13-4,13-5,13-6,13-7">تم استعراض قدرات النظام بشكل لافت عندما تحداه أستاذان من كلية إمبريال كوليدج لندن، خوسيه بيناديس وتياغو كوستا، بسؤال معقد حول تطور البكتيريا. فقد أمضى مختبر بيناديس عقدًا من الزمن في حل لغز كيفية تمكن جزر الكروموسوم المحفزة بالعاثيات والمكوّنة للكبسيد (cf-PICIs) من تبديل الذيول لإصابة أنواع بكتيرية مختلفة. وقبل نشر نتائجهم، قرروا اختبار العالِم المساعد بالذكاء الاصطناعي بعرض بياناتهم غير المنشورة عليه لمعرفة ما إذا كان سيصل إلى نفس الاستنتاج.</استشهاد>
<استشهاد فهرس="13-11,18-6,18-7,18-8">وكانت النتيجة مذهلة. فقد حدد الذكاء الاصطناعي بشكل صحيح أن cf-PICIs تنتج كبسيداتها الخاصة وتعبئ حمضها النووي، معتمدة فقط على ذيول العاثيات لعملية النقل. واكتشف أن cf-PICIs تطلق كبسيدات غير معدية وخالية من الذيل تحتوي على حمضها النووي في البيئة، والتي تتفاعل بعد ذلك مع ذيول عاثيات من أنواع مختلفة لتشكيل جسيمات كيميرية قادرة على حقن الحمض النووي في أنواع بكتيرية مختلفة حسب الذيل المستخدم.</استشهاد>
<استشهاد فهرس="13-14,13-15,13-16,13-17">وأشار البروفيسور بيناديس إلى أن فريقه كان مقيدًا بتحيزاتهم الخاصة: "كنا متحيزين. لسنوات عديدة، كنت أعتقد – وجميع علماء بيولوجيا العاثيات يعتقدون – أنه بعد العدوى، ما يوجد هو جسيمات معدية مع الكبسيد والذيل. لم نفهم لماذا لدينا PICIs يمكن تحفيزها ولكن لا تنتقل... كنا متحيزين لدرجة أننا لم نرَ ما كان يحدث فعليًا."</استشهاد>
<استشهاد فهرس="21-9,21-10">وقد تم التحقق من أداء العالِم المساعد بالذكاء الاصطناعي خارج هذا المثال الفردي. ففي مجموعة فرعية من 11 هدفًا بحثيًا، قام خبراء المجال بتقييم مخرجات النظام مقارنةً بخطوط الأساس الأخرى ذات الصلة. وعلى الرغم من أن حجم العينة كان صغيرًا، إلا أن الخبراء رأوا أن العالِم المساعد بالذكاء الاصطناعي لديه إمكانيات أعلى للجِدة والتأثير، وفضلوا مخرجاته مقارنة بالنماذج الأخرى.</استشهاد>
<استشهاد فهرس="1-7">ولتسهيل الاستكشاف المسؤول لإمكانات العالِم المساعد بالذكاء الاصطناعي، تتيح جوجل الوصول إلى النظام للمنظمات البحثية من خلال برنامج المختبرين الموثوقين.</استشهاد> ومع تزايد تعقيد وتداخل التحديات العلمية، يمكن لأدوات مثل العالِم المساعد بالذكاء الاصطناعي أن تسرّع بشكل كبير وتيرة الاكتشاف من خلال مساعدة الباحثين على تجاوز تحيزاتهم واكتشاف اتجاهات بحثية واعدة جديدة.