ИИ также может расширять сеть поиска гипотез и быстрее ее сужать. В результате инструменты ИИ могут помочь сформулировать более сильные гипотезы, например, модели, которые выявляют более многообещающие кандидаты для новых лекарств. Мы уже видим, как моделирование работает на несколько порядков быстрее, чем всего несколько лет назад, что позволяет ученым опробовать больше вариантов дизайна в моделировании, прежде чем проводить эксперименты в реальном мире.

Ученые Калифорнийского технологического института, например, использовали Модель моделирования жидкости с искусственным интеллектом автоматически разработать более совершенный катетер, который не позволит бактериям плыть вверх по течению и вызывать инфекции. Такого рода способность коренным образом изменит постепенный процесс научных открытий, позволив исследователям разрабатывать оптимальное решение с самого начала, а не продвигаться по длинной череде все более совершенных проектов, как мы видели в годы инноваций в области нитей накаливания в конструкции лампочек.

Переходя к этапу экспериментов, ИИ сможет проводить эксперименты быстрее, дешевле и в большем масштабе. Например, мы можем создавать машины на базе искусственного интеллекта с сотнями микропипеток, работающих день и ночь, чтобы создавать образцы со скоростью, с которой не может сравниться ни один человек. Вместо того чтобы ограничиваться шестью экспериментами, ученые могут использовать инструменты искусственного интеллекта для проведения тысяч.

Ученые, которые беспокоятся о своем следующем гранте, публикации или процессе пребывания в должности, больше не будут привязаны к безопасным экспериментам с наивысшими шансами на успех; они смогут свободно выдвигать более смелые и междисциплинарные гипотезы. Например, при оценке новых молекул исследователи склонны выбирать кандидатов, схожих по структуре с теми, которые мы уже знаем, но модели ИИ не обязательно должны иметь такие же предубеждения и ограничения.

В конце концов, большая часть научных исследований будет проводиться в «автономных лабораториях» — автоматизированных роботизированных платформах в сочетании с искусственным интеллектом. Здесь мы можем перенести мастерство ИИ из цифровой сферы в физический мир. Такие лаборатории беспилотного вождения уже появляются в таких компаниях, как Лаборатория Изумрудного Облака и Искусственный и даже в Аргоннская национальная лаборатория.

Наконец, на этапе анализа и заключения лаборатории беспилотных автомобилей выйдут за рамки автоматизации и, опираясь на полученные экспериментальные результаты, будут использовать LLM для интерпретации результатов и рекомендации для проведения следующего эксперимента. Затем, как партнеры в исследовательском процессе, ассистент лаборатории ИИ может заказать расходные материалы для замены тех, которые использовались в предыдущих экспериментах, а также настроить и провести следующие рекомендуемые эксперименты на ночь, чтобы результаты были готовы к утру, пока экспериментатор спит дома. .

Возможности и ограничения

Молодые исследователи могут нервно ерзать на своих местах от перспективы. К счастью, новые рабочие места, которые появятся в результате этой революции, скорее всего, будут более творческими и менее бессмысленными, чем большинство современных лабораторных работ.

Инструменты искусственного интеллекта могут снизить входной барьер для новых ученых и открыть возможности для тех, кто традиционно был исключен из этой области. С LLM, способными помочь в создании кода, студентам STEM больше не придется осваивать малоизвестные языки кодирования, открывая двери башни из слоновой кости для новых, нетрадиционных талантов и облегчая ученым работу в областях, выходящих за рамки их собственных. Вскоре специально обученные LLM могут выйти за рамки предложения первых черновиков письменных работ, таких как предложения о грантах, и могут быть разработаны, чтобы предлагать «равноправные» рецензии новых статей вместе с рецензентами.