Многоагентная система ИИ-совоучёного от Google доказывает свою эффективность как мощный научный ассистент, способный делать настоящие научные открытия, на которые у исследователей обычно уходят годы.
Столкнувшись с трудностями современного научного поиска, Google разработала ИИ-совоучёного как многоагентную систему на базе Gemini 2.0. Система предназначена для совместной работы с учёными, моделируя процесс рассуждений, лежащий в основе научного метода.
В отличие от стандартных инструментов для обзора и суммирования литературы, ИИ-совоучёный нацелен на выявление новых, оригинальных знаний и формулирование свежих исследовательских гипотез на основе имеющихся данных и с учётом конкретных целей исследования. Получив научную задачу, сформулированную на естественном языке, система генерирует новые гипотезы, подробные обзоры исследований и экспериментальные протоколы.
Возможности системы были наглядно продемонстрированы, когда профессора Имперского колледжа Лондона Хосе Пенадес и Тьяго Коста поставили перед ней сложный вопрос об эволюции бактерий. Лаборатория Пенадеса потратила десятилетие на разгадку того, как капсидообразующие фаг-индуцируемые хромосомные островки (cf-PICI) могут менять хвосты, чтобы инфицировать разные виды бактерий. До публикации своих результатов они решили проверить ИИ-совоучёного, предоставив ему неопубликованные данные и посмотрев, сможет ли он прийти к тем же выводам.
Результат оказался впечатляющим. ИИ правильно определил, что cf-PICI производят собственные капсиды и упаковывают в них свою ДНК, используя исключительно фаговые хвосты для переноса. Он обнаружил, что cf-PICI выделяют в окружающую среду неинфекционные капсиды без хвостов, содержащие их ДНК, которые затем взаимодействуют с хвостами фагов различных видов, формируя химерные частицы, способные вводить ДНК в разные бактериальные виды в зависимости от типа хвоста.
Профессор Пенадес отметил, что его команда была ограничена собственными предубеждениями: «У нас были предубеждения. Много лет я думал — и все, кто занимается биологией фагов, думают, — что после инфицирования образуются только инфекционные частицы с капсидом и хвостом. Мы не понимали, почему у нас есть PICI, которые можно индуцировать, но которые не передаются... Мы были настолько предвзяты, что не видели, что происходит на самом деле».
Работа ИИ-совоучёного была подтверждена и в других случаях. Для 11 исследовательских задач эксперты сравнили результаты системы с другими релевантными решениями. Несмотря на небольшой объём выборки, специалисты сочли, что ИИ-совоучёный обладает большим потенциалом новизны и влияния, а также предпочли его результаты по сравнению с другими моделями.
Для ответственного изучения потенциала ИИ-совоучёного Google предоставляет доступ к системе исследовательским организациям в рамках программы Trusted Tester. По мере усложнения и междисциплинарности научных задач такие инструменты, как ИИ-совоучёный, могут значительно ускорить темпы открытий, помогая исследователям преодолевать собственные предубеждения и находить новые перспективные направления исследований.