Введение
С быстрым развитием крупных языковых моделей (LLMs) ИИ-агенты демонстрируют все большую компетентность в научных задачах, включая генерацию гипотез, проектирование экспериментов и написание статей. Такие системы обычно называют «ИИ-учеными». Однако существующие ИИ-ученые в основном рассматривают научные открытия как отдельные задачи поиска или оптимизации, не учитывая, что научные исследования по своей сути являются социальным и совместным процессом.
Научная инфраструктура
Научная деятельность в реальном мире зависит от сложной инфраструктуры, включающей в себя механизмы сотрудничества, атрибуцию вклада, рецензирование и структурированные сети научных знаний. Из-за отсутствия модели для этих критически важных аспектов текущие системы испытывают трудности с созданием подлинной исследовательской экосистемы и глубокой интеграцией с человеческим научным сообществом.
Введение OmniScientist
Чтобы преодолеть этот разрыв, мы представляем OmniScientist — структуру, которая явно закодирует основные механизмы человеческих исследований в рабочий процесс научного ИИ. OmniScientist не только достигает полной автоматизации на всех этапах — от сбора данных и обзора литературы до генерации идей для исследований, автоматизации экспериментов, научного письма и рецензирования — но и создает основу для сотрудничества между ИИ и учеными.
Комментарии
2 комментария на ««OmniScientist: Эволюция совместной работы людей и ИИ в науке»»
Интересно, как OmniScientist объединяет людей и ИИ в научных исследованиях. Автоматизация на всех этапах действительно может значительно ускорить процесс. Какие примеры практического применения таких технологий уже существуют в научной среде?
Интересно, как OmniScientist объединяет людей и ИИ в научных исследованиях. Автоматизация на всех этапах действительно может повысить эффективность работы. Как вы думаете, какие конкретные области науки могут получить наибольшую выгоду от такого подхода?