AI cho Khoa học cần Lý luận, không chỉ Dữ liệu

AlphaFold, do Google DeepMind phát triển, đã giải được bài toán dự đoán cấu trúc protein sau nửa thế kỷ nỗ lực, nhưng các điều kiện giúp nó thành công—Ngân hàng Dữ liệu Protein khổng lồ và dữ liệu thực nghiệm đáng tin cậy—là điều hiếm có và tốn kém để tái tạo trong hầu hết các lĩnh vực. Thay vào đó, các tác nhân AI, được hỗ trợ bởi các mô hình ngôn ngữ lớn, đang nổi lên như một công cụ tổng quát hơn cho khoa học. Các tác nhân như AI Co-Scientist của Google có thể suy luận, lập kế hoạch và kiểm tra giả thuyết; một tác nhân như vậy đã đưa ra giả thuyết chính xác về cách kháng kháng sinh lây lan, một kết luận mà các nhà nghiên cứu tại Đại học Imperial phải mất hàng thập kỷ mới đạt được. Các tác nhân này có thể ghi lại mọi hành động, giải quyết cuộc khủng hoảng tái lập, bảo toàn kiến thức thể chế, và đẩy nhanh đáng kể tốc độ nghiên cứu bằng cách giảm chi phí thử nghiệm. Mặc dù vẫn còn những thách thức như ảo giác và giới hạn bộ nhớ, các tác nhân đại diện cho một sự thay đổi cơ bản giống như phép tính hoặc máy tính, biến đổi khoa học trên mọi lĩnh vực.