🌸Акселерация науки — вперед!🌸
#nlp #про_nlp #nlp_papers

Молчать про это невозможно — про автоматизацию и акселерацию науки с помощью ИИ-моделей. На этой неделе происходит сразу несколько интересных релизов:

🟣OpenAI выпустил SWElancer: новый бенчмарк для агентов в привязке к реальным заданиям с биржи фриланса (100 млрд сами себя не заработают). OpenAI продолжает работу по привязыванию оценки работы ИИ к монетарной ценности — в задачах вроде как и сложных, но все-таки не научных, а скорее экономически выгодных.

🟣Google выпустил Co-Scientist: ассистента для ученых на основе последней модели Gemini в применении к 3 биомедицинским задачам: поиск новых применений уже известных препаратов, предложение новых терапевтических подходов к лечению и выяснение механизмов, лежащих в основе устойчивости к противомикробным препаратам.

Как говорится, две большие разницы. Подход Google больше похож на мои тезисы из "как делать AGI аккуратно": методы машинного обучения уже давно проникли в различные научные области, автоматизируя отдельные части процесса. Уже нашлись приложения в таких науках, как физика, биология, химия, лингвистика, экономика, геологическое моделирование, эпидемиологическое моделирование, нейронауки.
ИИ легко применим в любой области науки, где имеется 2 необходимых условия для автоматизации: формальные модели и симуляции.

Вполне логично, что агенты могут успешно автоматизировать генерацию тем, и даже эксперименты, но не могут пока что полноценно генерировать научную новизну.
И если добавить в эту цепочку самого исследователя — то проблему автоматической валидации новизны можно и вовсе обойти!

Но это еще даже не все:
🟣Stanford/Harvard выпустили Popper — агента для автоматического фальсифицирования гипотез в биологии, экономике, социологии. Составные части научной акселерации скоро будут собраны почти все.

Судя по скорости, до конца этой недели.