“AI科学家”上台 科研自动化年代来了？

　　◎本报记者 刘 霞

　　科研进程可以彻底主动化吗？一个研讨机器学习的世界团队正在勇闯“无人区”。

　　据《天然》网站近来报导，日本Sakana AI公司和加拿大、英国科学家携手，创立了一种根据大言语模型的“人工智能(AI)科学家”。从阅览文献到提出新假定，再到测验各种处理方案并撰写论文，整个研讨周期，“AI科学家”能趁热打铁。

　　Sakana公司在其官网表明，这位科研“新星”是首个用于主动化科研和开放式发现的归纳AI体系，标志着科学发现新时代的开端。虽然它展现出特殊的潜力，但现在并不完美，应警觉“AI科学家”被乱用的风险。

　　推动流程行云流水

　　AI技能不断前进，让科学家能凭借一些模型来群策群力或编写代码。但是，这些模型依然需求很多人工监督，或仅囿于履行特定使命。

　　那么，能否运用根底模型将整个科研进程主动化呢？包含加拿大不列颠哥伦比亚大学机器学习专家在内的团队，成功创立出首位“AI科学家”。

　　在主意生成阶段，该“AI科学家”根据一个开端模板，先进行“脑筋风暴”，提出多个不同研讨方向，并进行广泛查找，以保证某些主意是新颖且风趣的；在试验迭代阶段，关于第一阶段提出的某个主意，“AI科学家”会先展开试验，然后生成图表可视化成果，并给每个图表添加注释；在论文写作阶段，它会仿照规范机器学习会议的风格，撰写出一份文字简练、内容丰富的论文，并自主查找相关论文进行引证；在主动化同行评定阶段，研讨团队开宣布一个主动化的“AI审稿人”，其评价生成论文的准确性堪与人类相媲美。评价成果和主张可用于改善该项目，完结继续的反应循环，使“AI科学家”可以迭代改善其研讨成果。

　　在开端的演示中，该“AI科学家”针对分散模型、Transformer模型(一种用于处理言语数据的神经网络模型)，以及AI“领会”(grokking)等机器学习子范畴进行了深入研讨，一共生成了10篇论文，每篇论文的本钱约15美元。

　　美国华盛顿大学核算社会科学家杰文·韦斯特表明，该“AI科学家”行云流水般完结了整个科研流程，令人形象深入，有望加快科学发现的脚步。

　　功用远非一无是处

　　虽然这位“AI科学家”潜能巨大，但它远非一无是处。

　　Sakana AI公司指出，“AI科学家”现在还不具有视觉功用，因而无法修正论文中呈现的图表问题。例如，它生成的图表有时无法读取，表格有时会超出页面规模，页面布局也并不漂亮。

　　此外，该“AI科学家”有时会呈现主意正确但履行过错的状况，也会因比较不妥而生成误导性的成果。在撰写论文和评价结论时，它还或许会犯严重过错。例如，它很难比较两个数字的巨细，这是大言语模型的“通病”。为了部分处理这个问题，研讨团队保证一切试验成果都可以重复，并存储了一切履行文件。

　　研讨人员估计，未来多模态模型“参加战局”，将助该“AI科学家”一臂之力。

　　别的，该“AI科学家”只能展开机器学习范畴的研讨，且缺少科研进程的要害部分：着手进行试验的才能。

　　艾伦人工智能研讨所核算机科学家汤姆·霍普表明，现在该大言语模型“仍无法提出并拟定新颖有用的科学方向”。劳伦斯伯克利国家试验室资料科学家赫布兰德·希德则以为，即便该体系在短期内无法完结更具创造性的作业，仍可将科研进程中一些重复性内容主动化。

　　Sakana AI也着重，此类体系能否提出真实的革新型主意仍未有结论。未来的“AI科学家”能否创造出像人工神经网络或信息论相同的概念也仍是个未知数。

　　才能越强越需慎用

　　研讨人员表明，为扩展该“AI科学家”的才能，让其可以研讨更笼统的范畴，如纯数学范畴，或许需求调遣言语模型之外的其他技能。

　　例如，处理数学问题需求逻辑推理，而现在大多数AI模型都不拿手逻辑推理。鉴于此，谷歌深度思想公司开宣布AlphaGeometr，将言语模型与符号引擎(运用符号和逻辑规矩进行推理)相结合，构建出一种神经—符号混合体系。在本年的奥林匹克数学比赛中，晋级后的AlphaGeometry2在19秒内就解答出一道题，令人类选手望尘莫及。

　　研讨人员深信，现在的迭代仅仅个开端。“AI科学家”就像AI科研主动化范畴的GPT-1。跟着不断迭代，它将如现在的GPT-4相同，引发新的科研革新。

　　不过，与许多新技能相同，“AI科学家”也打开了“潘多拉魔盒”，乃至或许被乱用。

　　比如，“AI 科学家”能主动创立论文并提交，这将明显添加审稿人的作业量，或许阻止科学质量操控，并给学术前进带来压力。并且，“AI科学家”还或许被用来制作风险的病毒，给人类社会带来潜在损害。（科技日报） 【修改:李润泽】