מערכת ה-AI החדשה של Google “Co-Scientist” מטרתה לאיצון גילויים מדעיים

דמיינו שותף מחקר שקרא את כל המאמרים המדעיים שקראת, ועובד בלא הרף על תרגילים חדשים סביב השעון. Google מנסה להפוך חזון זה למציאות עם מערכת AI חדשה שתוכננה לפעול כ”שותף מדעי”.

עוזר זה המונע על ידי AI יכול לעבור דרך ספריות עצומות של מחקר, להציע השערות חדשות, ואפילו לתאר תוכניות ניסוי – הכל בשיתוף עם חוקרים אנושיים. כלי ה最新 של Google, שנבדק באוניברסיטת סטנפורד ובאימפריאל קולג’ לונדון, משתמש בהיגיון מתקדם כדי לעזור למדענים לסנתז מסות של ספרות וליצור רעיונות חדשים. המטרה היא להאיץ את הפריצות המדעיות על ידי הבנת העומס המידע והצעת תובנות שאדם עלול לפספס.

“שותף מדעי” זה, כפי ש-Google קוראת לו, אינו רובוט פיזי במעבדה, אלא מערכת תוכנה מתוחכמת. היא בנויה על דגמי AI האחרונים של Google (במיוחד דגם Gemini 2.0) ומשקפת את הדרך שבה מדענים חושבים – מאידיאות ראשוניות ועד ביקורת רעיונות. במקום לסכם רק עובדות ידועות או לחפש מאמרים, המערכת נועדה לגלות ידע מקורי ולהציע השערות חדשות מבוססות על ראיות קיימות. במילים אחרות, היא לא רק מוצאת תשובות לשאלות – היא עוזרת להמציא שאלות חדשות לשאול.

Google ויחידת ה-AI שלה, DeepMind, העדיפו יישומים מדעיים ל-AI, לאחר שהוכיחו הצלחות כמו AlphaFold, שהשתמשה ב-AI כדי לפתור את החידה בת 50 השנים של קיפול חלבונים. עם “שותף מדעי” ה-AI, הם מקווים “להאיץ את מהירות השעון” של גילויים בתחומים מביורפואה ועד פיזיקה.

AI Co-Scientist (Google)

איך עובד “שותף מדעי” של AI

מתחת למנוע, “שותף מדעי” של Google הוא למעשה מורכב מתוכנות AI מיוחדות רבות – חשבו עליהן כצוות של עוזרי מחקר על-אנושיים, כל אחד עם תפקיד מסוים. סוכנים אלו של AI עובדים ביחד בצינור שחוקה את השיטה המדעית: אחד מייצר רעיונות, אחרים בוקרים ומשכללים אותם, והרעיונות הטובים ביותר מועברים למדען האנושי.

על פי צוות המחקר של Google, זהו האופן שבו התהליך מתרחש:

• סוכן יצירה – כורה מחקר רלוונטי ומסנתז את הממצאים הקיימים כדי להציע דרכים חדשות או השערות.
• סוכן ביקורת – פועל כבוקר, בודק את הדיוק, האיכות והחדשנות של ההשערות המוצעות ומסלק רעיונות מוכחשים.
• סוכן דירוג – עורך “טורניר” של רעיונות, בעצם מעמיד את ההשערות בוויכוחים מדומים, ואז מדרג אותם על פי מי שנראה המבטיח ביותר.
• סוכן קרבה – קבוצות השערות דומות יחד ומחסל את הכפילויות כדי שהחוקר לא יבחן רעיונות חוזרים.
• סוכן אבולוציה – לוקח את ההשערות המדורגות בצורה הטובה ביותר ומשכלל אותן עוד, באמצעות אנלוגיות או הפשטת מושגים לשם בהירות כדי לשפר את ההצעות.
• סוכן ביקורת על – לבסוף מרכיב את הרעיונות הטובים ביותר לתצעדו מחקרי עקבי או סיכום למדען האנושי לבחון.

בנקודה קריטית, המדען האנושי נשאר בלופ בכל שלב. “שותף מדעי” של AI אינו עובד בבדידות או קובע החלטות לבד. חוקרים מתחילים בהזנת מטרת מחקר או שאלה בשפה טבעית – למשל, מטרה למצוא אסטרטגיות חדשות לטיפול במחלה מסוימת – יחד עם כל המידע הרלוונטי או הרעיונות הראשוניים שיש להם. מערכת ה-AI אז עוברת את המחזור לעיל כדי להפיק הצעות. המדען יכול לספק משוב או לתקן פרמטרים, וה-AI יחזור על התהליך.

Google בנתה את המערכת כדי להיות “מיועדת לשיתוף פעולה”, מה שאומר שמדענים יכולים להכניס את הרעיונות המקוריים שלהם או ביקורות במהלך תהליך ה-AI. ה-AI אפילו יכול להשתמש בכלים חיצוניים כמו חיפוש באינטרנט ודגמים מיוחדים אחרים כדי לוודא עובדות או לאסוף נתונים תוך כדי עבודה, ולהבטיח שהשערותיו מבוססות על מידע עדכני.

סוכנים של AI Co-Scientist (Google)

נתיב מהיר יותר לפריצות דרך

באמצעות העברת חלק מעבודת המחקר – סקירות ספרות מפרכות ותרגילים ראשוניים – למכונה בלתי נלאית, מדענים מקווים להאיץ משמעותית את הגילוי. “שותף מדעי” של AI יכול לקרוא הרבה יותר מאמרים מאשר אדם, והוא אף פעם לא אוזל משילובים חדשים של רעיונות לנסות.

“יש לו פוטנציאל להאיץ את מאמצי המדענים לפתור אתגרים גדולים במדע ורפואה,” כתבו חוקרי הפרויקט במאמר. תוצאות ראשוניות מעודדות. באחד הניסויים, התמקדות בפיברוזיס של הכבד (צלקות בכבד), דווחה Google כי כל הגישות ש”שותף מדעי” ה-AI הציעו הראו יכולת מבטיחה לעכב את המניעים של המחלה. בעצם, ההמלצות של ה-AI בניסוי הזה לא היו יריות באפילה – הן תאמו את מה שהמומחים רואים כהתערבויות סבירות.

בנוסף, המערכת הוכיחה יכולת לשפר פתרונות שאדם המציע. על פי Google, ה-AI המשיך לשפר ולאופטימיז את הפתרונות שהמומחים הציעו, מה שמראה שהוא יכול ללמוד ולתרום ערך חדש מעבר לידע האנושי עם כל איטרציה.

ניסוי מרשים אחר היה קשור לבעיה הקשה של עמידות אנטיביוטית. חוקרים הטילו על ה-AI להסביר כיצד אלמנט גנטי מסוים עוזר לחיידקים להפיץ את תכונות העמידות שלהם. ללא ידיעת ה-AI, צוות מדעי נפרד (במחקר שטרם פורסם) כבר גילה את המנגנון. ה-AI קיבל רק מידע רקע בסיסי וכמה מאמרים רלוונטיים, ואז הותר לו לעצמו. תוך יומיים, הוא הגיע לאותה השערה שהמדענים האנושיים הגיעו אליה.

“ממצא זה אושר באופן ניסויי במחקר עצמאי, שלא היה ידוע ל”שותף מדעי” במהלך יצירת ההשערה,” העירו המחברים. במילים אחרות, ה-AI הצליח לגלות מחדש תובנה מרכזית בכוחות עצמו, מה שמראה שהוא יכול לחבר נקודות בדרך שתואמת את האינטואיציה האנושית – לפחות במקרים שיש מידע רב.

המשמעויות של מהירות והיקף רב-תחומי כאלו עצומות. פריצות דרך רבות קורות כאשר תובנות מתחומים שונים מתנגשות, אבל אף אדם אינו יכול להיות מומחה בכל דבר. AI שבלע ידע ברחבי גנטיקה, כימיה, רפואה ועוד יכול להציע רעיונות שמומחים אנושיים עלולים לפספס. יחידת DeepMind של Google הוכיחה כבר כיצד AI במדע יכול להיות מהפכני, עם AlphaFold, שחזה את מבנה ה-3D של חלבונים וזכה לשבחים כקפיצת מדרגה גדולה לביולוגיה. הישג זה, שמיהר את גילוי תרופות ופיתוח חיסונים, אפילו זיכה את צוות DeepMind בחלק מהכבוד הגבוה ביותר במדע (כולל הכרה קשורה לפרס נובל).

“שותף מדעי” ה-AI החדש מטרתו להביא קפיצות דומות לתהליכי מחקר יומיומיים. בעוד היישומים הראשוניים היו בביורפואה, המערכת יכולה בעיקרון להיות מותאמת לכל תחום מדעי – מפיזיקה ועד מדעי הסביבה – מאחר ששיטת יצירה וביקורת ההשערות אינה תלויה בתחום. חוקרים עלולים להשתמש בו כדי לצוד חומרים חדשים, לחקור פתרונות לאקלים, או לגלות משפטים מתמטיים חדשים. בכל מקרה, ההבטחה היא אותה: נתיב מהיר יותר משאלה לתובנה, ואולי לדחוס שנים של ניסוי וטעייה לתקופה קצרה הרבה יותר.