ბოლო წლებში Google-მა მიზნად დაისახა გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის ინტეგრირება ყველა შესაძლო პროდუქტსა და ინიციატივაში. ამას მოიცავს რობოტები, რომლებიც სერჩის შედეგებს აჯამებენ, აპლიკაციებთან ურთიერთობენ და თქვენს ტელეფონზე შეგროვებულ მონაცემებს ანალიზებენ. ხშირად, ამ ხელოვნური ინტელექტის სისტემების მიერ გაწვდილი შედეგები საკვირველად იმედისმომცემი შეიძლება იყოს, თუმცაღა ისინი არ ლაპარაკობენ ნამდვილ გაგებაზე. მაგრამ μπορούν ისინი მართლა აწარმოონ სამეცნიერო კვლევა? Google Research-ი ახლა ორიენტირებულია ხელოვნური ინტელექტის განვითარებაზე, რომელიც "კო- მეცნიერად" ფუნქციონირებს. მათი უახლესი მულტი-აგენტური AI სისტემა, რომელიც Gemini 2. 0-ის ჩარჩოს საფუძველზეა შექმნილი, ზოგად სამედიცინო მკვლევარებზეა გათვლილი და მიზნად ისახავს ახალი ჰიპოთეზების და კვლევის მიმართულებების შეთავაზებას. თუმცა, ეს所谓 ხელოვნური ინტელექტი, ფაქტობრივად, მოიხმარება როგორც მოწინავე ჩეთბოტის მსგავსად. რეალური მეცნიერები Google-ის კო- მეცნიერთან ურთიერთობისას, საკუთარ კვლევის მიზნებს, კონცეფციებს და წარსულ კვლევებში მოცემულ სიტატებს მოაქვთ, რაც საშუალებას აძლევს AI-ს, ახალი კვლევის მიმართულებები მოამზადოს. სისტემა შედგება სხვადასხვა დაკავშირებული მოდელებისგან, რომლებიც აწვდილი მონაცემების დამუშავებას ასრულებენ და ონლაინ რესურსებს იყენებენ თავისი წინადადებების გასაუმჯობესებლად. ამ ჩარჩოში, სხვადასხვა აგენტები ერთმანეთს ასერვეებენ, ქმნიან "თავის გაუმჯობესების. loop"-ს, რაც მსგავსია სხვა არგუმენტაციის AI მოდელებთან როგორიცაა Gemini Flash Thinking და OpenAI's o3. გარდა Gemini-ს მსგავსი გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის სისტემა, მას არ აქვს რაიმე ნამდვილად ახალი ცოდნა ან იდეები. ნაცვლად ამისა, ის შეუძლია ზომიერი ექსტრაპოლაცია არსებული მონაცემებიდან. საბოლოო ჯამში, AI კო- მეცნიერი კვლევის წინადადებებს და ჰიპოთეზებს წარმოსახავს, და 인간ი მკვლევარი ჩეთბოტთან ურთიერთობის საშუალებით შეუძლია მოლაპარაკება ამ იდეებზე. შეგიძიათ AI კო- მეცნიერი როგორც დახვეწილი ბრენდინგის ინსტრუმენტი აღიქვათ.

როგორც ინდივიდები ჩართულობენ პარტიის დაგეგმვის იდეებთან მომხმარებელ დონეზე AI-მთან, მეცნიერები ახალ კვლევით კონცეფციებს გამოიმუშავებენ AI-სგან, რომელიც სპეციალურად სამეცნიერო კვლევისთვის არის შექმნილი. AI-ის ჩემში კვლევა ამჟამად, ფართოდ გამოყენებული AI სისტემები უზარმაზარი პრობლემით გამოირჩევიან სიზუსტესთან დაკავშირებით. გენერაციული AI ხშირად პასუხებს გეტყვით, მიუხედავად იმისა, რომ მის სწორი მომზადების მონაცემები ან მოდელის წონები არ არის, და ფაქტების გადამოწმება დამატებით AI მოდელების გამოყენებით სიზუსტეს არ უზრუნველყოფს. თავისი არგუმენტაციის შესაძლებლობებით, AI კო- მეცნიერი შიდა შეფასებებს აკეთებს თავისი შედეგების გაუმჯობესებისთვის, და Google აცხადებს, რომ ეს შიდა შეფასებების შედეგები დაკავშირებულია მოცემულ სამეცნიერო სიზუსტესთან. თუმცა, მიუხედავად იმისა, რომ შიდა მეტრიკები ინფორმატიულია, რა ფიქრობენ რეალური მეცნიერები?Google-მ ადამიანები გენერალურ სამედიცინო მკვლევარებზე მართალი რეგისტრაციისთვის მოიწვია და ისინი აცხადებდნენ, რომ AI კო- მეცნიერი სხვა ნაკლებად სპეციალიზებული AI სისტემებზე უფრო დადებითად შეაფასეს. ექსპერტებმა ასევე აღინიშნეს, რომ AI კო- მეცნიერმა უფრო დიდი პოტენციალი გამოავლინა ინოვაციური გავლენის გატანისას, ვიდრე სტანდარტულ AI მოდელებში. თუმცა, ეს არ ნიშნავს, რომ ყველა AI-ის წინადადება კარგია. თუმცა, Google-მა რამდენიმე უნივერსიტეტთან თანამშრომლობით, ზოგიერთ AI-ს მიერ წარმოჩენილი კვლევის წინადადების ტესტირება ლაბორატორიულ გარემოში დაიწყო. იმის उदाहरणისთვის, AI-მ მოიწვია გარკვეული მედიკამენტების ჩანაცვლება მწვავე მელოიდური ლეიკემიის მკურნალობისთვის, და ლაბორატორიული პირველადი ტესტები მიანიშნებდნენ, რომ ეს მიდგომა შესაძლებელი იყო. სტენფორდის უნივერსიტეტში ჩატარებულ კვლევებშიც აღმოაჩინეს, რომ AI კო- მეცნიერი ღვიძლის ფიბროზის მკურნალობის წინადადებები მეტი კვლევის საჭიროებას დააკანონებდა. თუმცა, ეს კვლევა ნამდვილად მიმზიდველია, სისტემის "კო- მეცნიერი" უწოდა შესაძლოა ცოტათი გადაჭარბებული იყოს. მიუხედავად AI ლიდერების განცხადებებისა, რომ ჩვენ ვუახლოვდებით ავტონომიური, მოაზროვნე მანქანების ხანას, AI-ი შორსაა იმისგან, რომ დამოუკიდებლად მოახდინოს სამეცნიერო კვლევა. თუმცა, ეს AI კო- მეცნიერი შესაძლოა მაინც აუცილებელი იყოს ადამიანების მიერ დიდი მონაცემთა ნაკადების და კვლევის ლიტერატურის ინტერპრეტაციასა და კონტექსტუალიზაციაში, თუნდაც მას არა ჰქონდეს ნამდვილი გაგება ან ღრმა ხედვების მიწოდების უნარი.