Google’ın yeni AI “ortak bilimci” aracına erişim sağlanan araştırmacılar, potansiyeli konusunda heveslidir, ancak gerçekten yeni keşifler yapıp yapamayacağı henüz belli değil
Google’ın yapay zekası “ortak bilimci”, firmanın İkizler Büyük Dil Modellerine dayanıyor
Google, basın açıklamasına göre, “bilim adamlarının büyük miktarlarda literatürü sentezlemelerine, yeni hipotezler üretmesine ve ayrıntılı araştırma planları önermelerine yardımcı olmak için gelişmiş akıl yürütme kullanan deneysel bir yapay zeka sistemini tanıttı. Google’da Alan Karthikesalingam, “’AI ortak bilimci’ ile ilgili fikir, bilim insanlarına süper güç vermektir” diyor.
Henüz resmi bir adı olmayan araç, Google’ın İkizler Büyük Dil Modelleri’ne dayanıyor. Bir araştırmacı bir soru sorduğunda veya bir hedef belirlediğinde – yeni bir ilaç bulmak için – araç 15 dakika içinde ilk fikirlerle birlikte gelir. Vivek Natarajan Google’da Vivek Natarajan, birkaç İkiz Ajanı birbirleriyle “tartışıyor”, onları sıralıyor ve sonraki saatlerde ve günlerde geliştiriyor.
Bu süreç sırasında, ajanlar bilimsel literatürü arayabilir, veritabanlarına erişebilir ve proteinlerin yapısını tahmin etmek için Google’ın Alphafold sistemi gibi araçları kullanabilir. Natarajan, “Fikirleri sürekli olarak geliştiriyorlar, fikirleri tartışıyorlar, fikirleri eleştiriyorlar” diyor.
Google, sistemi zaten kullandıklarını açıklayan kısa makaleler yayınlayan birkaç araştırma grubu için kullanılabilir hale getirmiştir. Bunu deneyen ekipler potansiyeli konusunda heveslidir ve bu örnekler AI ortak bilimcisinin bulguları sentezlemek için yararlı olacağını göstermektedir. Bununla birlikte, örneklerin AI’nın yeni hipotezler üretebileceği iddiasını destekleyip desteklemediği tartışmalıdır.
Örneğin Google, bir ekibin sistemi karaciğer fibrozunu potansiyel olarak tedavi etmenin “yeni” yollarını bulmak için kullandığını söylüyor. Bununla birlikte, AI tarafından önerilen ilaçlar daha önce bu amaçla incelenmiştir. İngiltere Biotech Company Alcyomics’ten Steven O’Reilly, “Tespit edilen ilaçların antifibrotik olarak iyi kurulmuş” diyor. “Burada yeni bir şey yok.”
Tedavilerin bu potansiyel kullanımı yeni olmasa da, Kaliforniya’daki Stanford Üniversitesi Tıp Fakültesi’ndeki ekip üyesi Gary Peltz, AI ortak bilimci tarafından seçilen üç ilaçtan ikisinin insan karaciğer organoidleri üzerinde testlerde umut vaat ettiğini, oysa hiçbiri Şahsen seçtiği iki kişi yaptı – seçimlerini destekleyecek daha fazla kanıt olmasına rağmen. Peltz, Google’ın testlerin maliyetlerini karşılamak için ona az miktarda finansman verdiğini söyledi.
Başka bir makalede, Londra ve meslektaşları Imperial College’daki José Penadés, ortak-bilimcinin yayınlanmamış bir keşifle nasıl eşleşen bir hipotez önerdiğini anlatıyor. O ve ekibi mobil genetik unsurları inceliyor – bakteriler arasında çeşitli yollarla hareket edebilen DNA bitleri. Bazı mobil genetik elemanlar bakteriyofaj virüslerini kaçırır. Bu virüsler DNA içeren bir kabuk artı spesifik bakterilere bağlanan ve DNA’yı içine enjekte eden bir kuyruktan oluşur. Yani, bir element bir faj virüsünün kabuğuna girebilirse, başka bir bakteriye ücretsiz bir yolculuk alır.
Bir çeşit mobil genetik eleman kendi kabuklarını yapar. Bu tip özellikle Penadés ve ekibini şaşırtan yaygındır, çünkü herhangi bir tür faj virüsü sadece dar bir bakteri aralığını enfekte edebilir. Son zamanlarda keşfettikleri cevap, bu mermilerin farklı fajların kuyruklarıyla bağlanabileceği ve mobil elementin geniş bir bakteriye girmesine izin verebileceğidir.
Bu bulgu hala yayınlanmamış olsa da, ekip AI ortak bilimciden bulmacayı açıklamasını istedi-ve bir numaralı önerisi farklı fajların kuyruklarını çalmaktı.
“Şok olduk,” diyor Penadés. “Google’a bilgisayarıma erişiminiz olduğunu söyleyerek bir e -posta gönderdim. Bu doğru mu? Çünkü aksi halde burada ne okuduğuma inanamıyorum. ”
Bununla birlikte, ekip 2023’te bu mobil genetik unsurların ailesinin “doğada yayılmak için bakteriyofaj kuyruklarını nasıl çaldığı” hakkında bir makale yayınladı. O zaman, araştırmacılar unsurların aynı hücreye bulaşan fajlardan kuyruk elde etmekle sınırlı olduğunu düşündüler. Ancak daha sonra öğelerin dış hücrelerin etrafında yüzen kuyrukları da alabileceğini keşfettiler.
Bu yüzden AI ortak bilimcisinin doğru cevabı nasıl bulduğuna dair bir açıklama, insanların bunu almasını durduran görünen sınırlamayı kaçırmasıdır.
Açık olan, tamamen yeni bir fikir bulmak yerine cevabı bulmak için gereken her şeyle beslenmesidir. Penadés, “Her şey zaten yayınlandı, ancak farklı bitlerde” diyor. “Sistem her şeyi bir araya getirebildi.”
Ekip, piyasada bulunan diğer AI sistemlerini denedi, bunların hiçbiri cevabı bulamadı. Aslında, bazıları cevabı açıklayan makaleyi beslediğinde bile yönetmedi. Google’dan herhangi bir fon almayan Penadés, “Sistem hiç düşünmediğiniz şeyler öneriyor” diyor. “Bence oyun değiştirecek.”
Gerçekten oyunu değiştirip değiştirmediği zamanla daha net hale gelecektir. Bilim adamlarına yardımcı olacak AI araçları hakkında iddialar söz konusu olduğunda Google’ın sicili karışıktır. Alphafold sistemi yutturmaca yaşıyor ve geçen yıl Nobel Ödülü’nün arkasındaki takımı kazanıyor.
Ancak 2023’te şirket, Gnome AI’nın yardımıyla yaklaşık 40 “yeni malzeme” nin sentezlendiğini açıkladı. Yine de, Robert Palgrave tarafından Londra Üniversitesi’ndeki 2024 analizine göre, sentezlenen materyallerden biri aslında yeni değildi.
Bulgularına rağmen Palgrave, AI’nın bilim insanlarına yardımcı olabileceğini düşünüyor. “Genel olarak, AI’nın ilgili alanlardaki uzmanlarla işbirliği içinde uygulanması durumunda bilime katkıda bulunacak büyük bir miktarı olduğunu düşünüyorum” diyor.
