Мултиагентната AI система съучен на Google доказва своята стойност като мощен научен асистент, като прави истински научни открития, които обикновено биха отнели години на изследователите.
Мотивирани от предизвикателствата в съвременния процес на научно откриване, Google разработи AI съучена като мултиагентна AI система, базирана на Gemini 2.0. Системата е проектирана да функционира като колаборативен инструмент за учени, отразявайки логиката, която стои в основата на научния метод.
Извън стандартните инструменти за преглед и обобщение на литература, AI съученът има за цел да открива нови, оригинални знания и да формулира нови изследователски хипотези на базата на предходни доказателства и съобразени с конкретни научни цели. При зададена изследователска цел на учен, формулирана на естествен език, системата генерира нови хипотези, подробни изследователски обзори и експериментални протоколи.
Възможностите на системата бяха драматично демонстрирани, когато професорите от Imperial College London Хосе Пенадес и Тиаго Коста я предизвикаха със сложен въпрос за еволюцията на бактериите. Лабораторията на Пенадес бе прекарала десетилетие в разгадаване на това как капсид-образуващите фаг-индуцируеми хромозомни острови (cf-PICI) могат да сменят опашки, за да инфектират различни бактериални видове. Преди да публикуват своите открития, те решиха да тестват AI съучена, като му представят своите непубликувани данни и проверят дали ще достигне до същото заключение.
Резултатът беше забележителен. AI системата правилно идентифицира, че cf-PICI произвеждат собствени капсиди и пакетират своята ДНК, като разчитат единствено на фагови опашки за трансфер. Тя откри, че cf-PICI освобождават неинфективни, безопашкови капсиди, съдържащи тяхната ДНК, в околната среда, които след това взаимодействат с фагови опашки от различни видове, за да формират химерни частици, способни да инжектират ДНК в различни бактериални видове в зависимост от наличната опашка.
Професор Пенадес отбелязва, че неговият екип е бил възпрепятстван от собствените си предразсъдъци: „Бяхме предубедени. В продължение на много години винаги съм мислел — а и всички в областта на фаговата биология мислят — че след инфекция това, което имаш, са инфекциозни частици с капсид и опашка. Не разбирахме защо имахме PICI, които могат да бъдат индуцирани, но не се пренасят... Бяхме толкова предубедени, че не виждахме какво всъщност се случва.“
Представянето на AI съучена е валидирано и извън този отделен случай. При подмножество от 11 изследователски цели, експерти в областта оцениха резултатите на системата спрямо други релевантни базови модели. Въпреки че извадката е малка, експертите прецениха, че AI съученът има по-висок потенциал за новост и въздействие и предпочетоха неговите резултати пред тези на други модели.
За да улесни отговорното проучване на потенциала на AI съучена, Google предоставя достъп до системата за изследователски организации чрез програмата Trusted Tester. С нарастването на сложността и интердисциплинарността на научните предизвикателства, инструменти като AI съучена могат значително да ускорят темпото на откритията, като помагат на учените да преодоляват собствените си пристрастия и да идентифицират обещаващи нови изследователски направления.