Как создать цифрового ученого?

Кажется, достаточно взять LLM, дать ей доступ к статьям и лабораторным данным, и получится цифровой ученый. Языковая модель умеет продолжать текст и искать паттерны в больших корпусах, но научная работа устроена сложнее.

Между хорошим текстовым ассистентом и системой, которая способна двигаться по исследовательскому пространству, лежит промежуточный слой. Туда входят инструменты для работы с данными, процедуры проверки, способы извлечения сущностей из научных публикаций, механизмы сравнения моделей, эвристики, позволяющие отсеивать слабые гипотезы, а главное — способность сохранять объяснимость пути, по которому система пришла к следующему шагу. Такой алгоритм может проследить, на какие статьи, методы и результаты опирается новый ход рассуждения, а значит, с ним могут спорить живые ученые, что для науки является вопросом профессиональной выживаемости.

Сможет ли ИИ проводить исследования эффективнее людей и что в этой новой реальности останется за человеком? Обсуждаем в подкасте с профессором компьютерных наук Андреем Устюжаниным: https://youtu.be/6QXLsfSb7mo