Может ли LLM совершить научное открытие полностью самостоятельно? Пока – скорее, нет. Как и человек, кстати)
Помогает ли LLM в науке? Ответ: уже точно да. Особенно полезен он оказался химикам и биологам, которые перерабатывают большие объёмы информации. Я бы назвал следующими ближайшими кандидатами астрономию, математику и программирование, потому что в них быстрее и проще верифицировать результат. Условно в медицине только через 5-20 лет станет понятно, было ли новое лекарство хорошим, а в программировании сразу видно, что новая версия метода работает на 15% лучше старого.
Примеры из химии и биологии:
– В 50 (!) раз вырастили эффективность в новом процессе перепрограммирования клентов с использованием GPT. Спец-модель GPT-4b micro перепроектировала факторы Яманаки; перепрограммирование клеток стало быстрее и стабильнее на разных донорах. Презентация
– Сделали новую версию «ножниц» для редактирования генов: OpenCRISPR-1 – созданный LLM «Cas9-лайк» редактор. Подробности
– Материалы: автономный A-Lab собирает рецепты для синтеза целевых материалов-кандидатов, анализирует результаты синтеза и в замкнутом цикле перезапускает новые версии тестов. Синтезировал 41 из 58 за 17 дней (обычно это месяцы ручной работы). Подробности
– Похожее: Химик-агент в лаборатории. ChemCrow (LLM + 18 инструментов) спланировал эксперименты и довёл до открытия нового хромофора, подтвержденнного экспериментально – реальная новая молекула. Подробности
Математика:
– LLM нашла новые решения для математической задачи cap-set; редкий случай, когда LLM даёт новые результаты в «чистой» теории. Подробности
Всё равно будете утверждать, что ИИ ничего не может придумать?
Disclaimer. Надо понимать, что каждая ссылка в этом посте – целый мир, в котором я слабо разбираюсь. Но общая эрудиция, фактчек от GPT, прочитанные абстракты и ссылки на них от (вроде бы) известных учёных позволяют осторожно предположить, но откровенной чуши я тут не понаписал ;)