俄羅斯：將審查iPhone等外國公司設備 保數(shù)據(jù)安全
iPhone和特斯拉都屬于在各自領域領頭羊的品牌，推出的產(chǎn)品也也都是數(shù)一數(shù)二的，但對于一些國家而言，它們的產(chǎn)品可靠性和安全性還是在限制范圍內(nèi)。近日，俄羅斯聯(lián)邦通信、信息技術
科研過程可以完全自動化嗎？一個研究機器學習的國際團隊正在勇闖“無人區(qū)”。
據(jù)《自然》網(wǎng)站近日報道，日本Sakana AI公司和加拿大、英國科學家攜手，創(chuàng)建了一種基于大語言模型的“人工智能（AI）科學家”。從閱讀文獻到提出新假設，再到嘗試各種解決方案并撰寫論文，整個研究周期，“AI科學家”能一氣呵成。
Sakana公司在其官網(wǎng)表示，這位科研“新星”是首個用于自動化科研和開放式發(fā)現(xiàn)的綜合AI系統(tǒng)，標志著科學發(fā)現(xiàn)新時代的開始。盡管它展現(xiàn)出非凡的潛力，但目前并不完美，應警惕“AI科學家”被濫用的風險。
大型語言模型可以完成閱讀文獻、撰寫論文、審查論文的所有工作。
圖片來源：《自然》網(wǎng)站
推進流程行云流水
AI技術不斷進步，讓科學家能借助一些模型來集思廣益或編寫代碼。然而，這些模型仍然需要大量人工監(jiān)督，或僅囿于執(zhí)行特定任務。
那么，能否利用基礎模型將整個科研過程自動化呢？包括加拿大不列顛哥倫比亞大學機器學習專家在內(nèi)的團隊，成功創(chuàng)建出首位“AI科學家”。
在想法生成階段，該“AI科學家”基于一個起始模板，先進行“頭腦風暴”，提出多個不同研究方向，并進行廣泛搜索，以確保某些想法是新穎且有趣的；在實驗迭代階段，對于第一階段提出的某個想法，“AI科學家”會先開展實驗，然后生成圖表可視化結果，并給每個圖表添加注釋；在論文寫作階段，它會模仿標準機器學習會議的風格，撰寫出一份文字簡練、內(nèi)容豐富的論文，并自主查找相關論文進行引用；在自動化同行評審階段，研究團隊開發(fā)出一個自動化的“AI審稿人”，其評估生成論文的準確性堪與人類相媲美。評估結果和建議可用于改進該項目，實現(xiàn)持續(xù)的反饋循環(huán)，使“AI科學家”能夠迭代改進其研究成果。
在最初的演示中，該“AI科學家”針對擴散模型、Transformer模型（一種用于處理語言數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡模型），以及AI“領悟”（grokking）等機器學習子領域進行了深入研究，總共生成了10篇論文，每篇論文的成本約15美元。
美國華盛頓大學計算社會科學家杰文·韋斯特表示，該“AI科學家”行云流水般完成了整個科研流程，令人印象深刻，有望加速科學發(fā)現(xiàn)的步伐。
功能遠非盡善盡美
盡管這位“AI科學家”潛能巨大，但它遠非盡善盡美。
Sakana AI公司指出，“AI科學家”目前還不具備視覺功能，因此無法修復論文中出現(xiàn)的圖表問題。例如，它生成的圖表有時無法讀取，表格有時會超出頁面范圍，頁面布局也并不美觀。
此外，該“AI科學家”有時會出現(xiàn)想法正確但執(zhí)行錯誤的情況，也會因比較不當而生成誤導性的結果。在撰寫論文和評估結論時，它還可能會犯嚴重錯誤。例如，它很難比較兩個數(shù)字的大小，這是大語言模型的“通病”。為了部分解決這個問題，研究團隊確保所有實驗結果都可以重復，并存儲了所有執(zhí)行文件。
研究人員預計，未來多模態(tài)模型“加入戰(zhàn)局”，將助該“AI科學家”一臂之力。
另外，該“AI科學家”只能開展機器學習領域的研究，且缺乏科研過程的關鍵部分：動手進行實驗的能力。
艾倫人工智能研究所計算機科學家湯姆·霍普表示，目前該大語言模型“仍無法提出并制定新穎有用的科學方向”。勞倫斯伯克利國家實驗室材料科學家赫布蘭德·希德則認為，即使該系統(tǒng)在短期內(nèi)無法完成更具創(chuàng)造性的工作，仍可將科研過程中一些重復性內(nèi)容自動化。
Sakana AI也強調(diào)，此類系統(tǒng)能否提出真正的變革型想法仍未有定論。未來的“AI科學家”能否發(fā)明出像人工神經(jīng)網(wǎng)絡或信息論一樣的概念也還是個未知數(shù)。
能力越強越需慎用
研究人員表示，為擴大該“AI科學家”的能力，讓其能夠研究更抽象的領域，如純數(shù)學領域，可能需要調(diào)遣語言模型之外的其他技術。
例如，解決數(shù)學問題需要邏輯推理，而目前大多數(shù)AI模型都不擅長邏輯推理。鑒于此，谷歌深度思維公司開發(fā)出AlphaGeometr，將語言模型與符號引擎（使用符號和邏輯規(guī)則進行推理）相結合，構建出一種神經(jīng)—符號混合系統(tǒng)。在今年的奧林匹克數(shù)學競賽中，升級后的AlphaGeometry2在19秒內(nèi)就解答出一道題，令人類選手望塵莫及。
研究人員堅信，目前的迭代只是個開始。“AI科學家”就像AI科研自動化領域的GPT-1。隨著不斷迭代，它將如目前的GPT-4一樣，引發(fā)新的科研革命。
不過，與許多新技術一樣，“AI科學家”也打開了“潘多拉魔盒”，甚至可能被濫用。
譬如，“AI 科學家”能自動創(chuàng)建論文并提交，這將顯著增加審稿人的工作量，可能阻礙科學質(zhì)量控制，并給學術進步帶來壓力。而且，“AI科學家”還可能被用來制造危險的病毒，給人類社會帶來潛在危害。（記者 劉 霞）
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