导读：Google 宣布发布AI 联合科学家系统。

Google宣布开发一套人工智能联合科学家系统（网址：https://research.google/blog/accelerating-scientific-breakthroughs-with-an-ai-co-scientist/），旨在帮助科学家们提出假设和研究建议。

AI联合科学家系统使用Gemini 2.0构建，旨在通过模拟科学方法并促进人类与人工智能之间的协作来加速科学与生物医学发现。

AI联合科学家是一个多智能体系统，其目标是在反映科学方法。

它由一组专门的智能体组成，包括生成、反思、排名、演化、邻近度以及元评论，它们共同生成、评估和完善假设。此迭代过程由反馈循环提供信息，使系统能够随着时间的推移改进其输出。这些智能体旨在执行假设生成、评估和完善等任务，目标是产生高质量、新颖的研究想法。

上图展示了AI 协同科学家系统概览。

专业代理（红色框，具有独特的角色和逻辑）；科学家的输入和反馈（蓝色框）；系统信息流（深灰色箭头）；代理间反馈（代理部分内的红色箭头）。

为了证明其有效性，已在三个关键的生物医学应用中进行了测试：

• 药物再利用：该系统确定了治疗急性髓细胞白血病 (AML) 的新候选药物，并通过体外实验进行了验证。

• 肝纤维化靶点发现：人工智能提出了在人类肝器官中表现出抗纤维化活性的表观遗传靶点，结果将在即将发布的报告中详细说明。

• 抗菌素耐药机制：该系统独立假设了某些噬菌体诱导的染色体岛如何扩大其宿主范围，这一发现后来被研究人员证实。

人工智能助理科学家表现出巨大的潜力，但也存在一些需要解决的局限性。

这些局限性包括需要加强文献综述、事实核查、使用外部工具进行交叉检查，以及涉及更多主题专家的更大规模评估。该系统能够跨不同领域生成新颖、可测试的假设，并且随着计算时间的增加而进行递归自我改进，这些都令人鼓舞，但要充分发挥其潜力，还需要进一步地完善。

这一消息在开发者社区内引发了不同的反应。爱好者称赞它能够加速研究，可能在几天内解决复杂问题，而怀疑者则质疑它的新颖性和准确性，怀疑它可能只是重复使用数据而非创新。

Derya Unutmaz 医学博士发帖称：

我会因此受到科学家同事的批评，但我的答案最终是肯定的！例如，Google的人工智能联合科学家很快就能从数万亿比特的生物数据中生成比数百万科学家加起来还要多的假设、见解和有意义的解释！

软件开发者Matjaz Horvat回复称：

许多研究人员认为，如今的人工智能在指导科学研究方面并没有特别大用处。他们表示，像Google的人工智能联合科学家这样的应用似乎只是炒作，并没有实证数据支持。

谷歌正在邀请研究机构参与可信测试者计划，以评估人工智能助理科学家在更广泛的科学背景下的优势和局限性。该计划旨在收集反馈并完善系统的功能，确保它成为科学家可靠而有效的工具。

加入可信测试者申请表单地址：

https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdvw_8IPrc8O7ZM8FKF46i8BnOYMeSeyLeBNiuk_yGWIlnxYA/viewform

编辑：万能的大雄