Sztuczna inteligencja szybko zmienia krajobraz badań naukowych, odchodząc od zwykłych narzędzi do potencjalnej nowej formy jednostki naukowej. To, co zaczęło się od wczesnych zautomatyzowanych eksperymentów, takich jak robot Adam w 2000 roku, przekształciło się w systemy sztucznej inteligencji, które napędzają odkrycia nagrodzone Nagrodą Nobla i przyspieszają postęp w wielu różnych dziedzinach. Pomimo utrzymującego się sceptycyzmu tempo rozwoju sugeruje, że rola sztucznej inteligencji w nauce to już nie tylko bajka – to rzeczywistość.
Ewolucja sztucznej inteligencji w badaniach
Wczesne zastosowania sztucznej inteligencji naśladowały pracę naukowców, takich jak „Adam”, którzy formułowali pytania i testowali je w zrobotyzowanym laboratorium. Obecnie bardziej zaawansowani agenci AI, działający na modelach takich jak ChatGPT OpenAI, dzielą złożone problemy na konkretne kroki i wykorzystują ogromne zbiory danych, aby zapewnić szczegółowe odpowiedzi. Naukowcy z branży farmaceutycznej, materiałoznawstwa i informatyki kwantowej już wykorzystują te systemy do przyspieszania odkryć. Nagrody Nobla w dziedzinie chemii i fizyki w 2024 r. potwierdzają rosnące znaczenie narzędzi sztucznej inteligencji, ale prawdziwa zmiana wciąż trwa.
AI jako partner naukowy: obecne mocne i ograniczone strony
Sztuczna inteligencja obecnie przoduje w przeszukiwaniu granic, przesiewaniu ogromnych zbiorów danych w celu identyfikowania nieoczywistych wzorców i powiązań. Duże modele językowe (LLM), które obsługują chatboty, mają dostęp do niespotykanej dotąd ilości tekstu, w tym artykułów naukowych w wielu językach. Jednak prawdziwe przełomy naukowe często wymagają myślenia nieszablonowego — z czym do tej pory borykała się współczesna sztuczna inteligencja.
Problemem nie jest dostęp do informacji, ale zdolność do generowania naprawdę nowych pomysłów. Ludzka kreatywność i wyobraźnia pozostają niezbędne dla radykalnych odkryć, takich jak teoria dryfu kontynentów czy szczególna teoria względności. Sztuczna inteligencja może uzupełniać odkrycia dokonane przez człowieka, ale nie jest jeszcze w stanie ich w pełni odtworzyć.
Przełomy: od symetrii czarnych dziur po nowe leki
Pomimo swoich ograniczeń sztuczna inteligencja już wnosi znaczący wkład. Fizyk teoretyczny Alex Lupsaska odkrył, że agent AI GPT-5 Pro potrafi samodzielnie identyfikować symetrie w równaniach czarnej dziury, potwierdzając swoją wcześniejszą pracę. Matematyk Ernest Ryu współpracował z ChatGPT w celu udowodnienia teorii optymalizacji i stwierdził, że konwencjonalna metoda zawsze prowadzi do unikalnego rozwiązania po 12 godzinach wymiany danych.
Kluczem nie jest zastępowanie, ale współpraca. Naukowcy tacy jak Lupsaska i Ryu dołączają do firm zajmujących się sztuczną inteligencją (OpenAI), aby jeszcze bardziej przesuwać granice, postrzegając sztuczną inteligencję nie jako konkurenta, ale jako niezastąpionego partnera naukowego.
Ryzyko śmieciowej nauki i potrzeba lepszych narzędzi
Rozpowszechnianie treści generowanych przez sztuczną inteligencję budzi obawy dotyczące jakości. Krytycy tacy jak Gary Marcus z Uniwersytetu Nowojorskiego ostrzegają, że studia LLM mogą z łatwością tworzyć „naukę śmieciową”, w tym fałszywe artykuły naukowe produkowane przez młyny naukowe. Czasopisma zaczęły już odrzucać zgłoszenia wygenerowane przez sztuczną inteligencję ze względu na ich niską jakość.
Aby złagodzić ten problem, badacze idą w stronę „ułożonych w stos bloków” – łącząc ogólnych agentów AI ze specjalistycznymi narzędziami zapewniającymi dokładność, takimi jak wykresy wiedzy. Podejście to okazało się skuteczne w opracowywaniu leków i materiałoznawstwie. Na przykład firma Insilico Medicine wykorzystała sztuczną inteligencję do zidentyfikowania białka powiązanego z idiopatycznym zwłóknieniem płuc i opracowała cząsteczkę leku, która ma je blokować, co jest obecnie w fazie badań klinicznych.
Przyszłość: sztuczna inteligencja tworzy własną strukturę naukową
Ostatecznym celem jest umożliwienie sztucznej inteligencji stworzenia własnych ram naukowych — definiowania własnych pytań, projektowania eksperymentów i analizowania danych przy minimalnej interwencji człowieka. Projekty takie jak AutoRA (badania w zakresie nauk społecznych) i Code Scientist (badania w dziedzinie informatyki) to pierwszy krok w tym kierunku. Systemy te łączą istniejącą wiedzę w celu tworzenia nowych eksperymentów i niezależnej analizy wyników.
Chociaż systemy te nie dokonują jeszcze wstrząsających odkryć, sygnalizują zwrot w kierunku nauki opartej na sztucznej inteligencji. Wyzwaniem pozostaje udoskonalenie tych narzędzi, umożliwienie kreatywności i zapobieganie błędnym lub wprowadzającym w błąd wnioskom.
Wpływ sztucznej inteligencji na odkrycia naukowe jest niezaprzeczalny. Od pomagania badaczom po potencjalne stanie się autonomicznymi jednostkami naukowymi – przyszłość nauki jest nierozerwalnie związana z ewolucją sztucznej inteligencji.
