Google’ın Yeni AI “Co-Scientist” Bilimsel Keşifleri Hızlandırmayı Hedefliyor

Her bilimsel makaleyi okumuş, yorulmadan yeni deneyler hakkında sürekli beyin fırtınası yapan bir araştırma ortağı hayal edin. Google, bu vizyonu gerçekleştirmek için bir “co-scientist” olarak hareket edecek yeni bir AI sistemi geliştirmeye çalışıyor.

Bu AI güçlendirilmiş asistan, geniş araştırma kütüphanelerini tarayabilir, taze hipotezler önerebilir ve hatta deney planlarını çıkarabilir – tüm bunlar insan araştırmacılarla işbirliği içinde gerçekleşir. Google’ın son aracı, Stanford Üniversitesi ve Imperial College London’da test edildi ve gelişmiş akıl yürütme kullanarak bilim insanlarının literatür dağlarını sentezlemelerine ve yeni fikirleri üretmelerine yardımcı olmak için tasarlandı. Hedef, bilgi fazlasını anlamlandırmak ve insanların kaçırabileceği içgörüler önererek bilimsel atılımları hızlandırmaktır.

Google’ın adlandırdığı bu “AI co-scientist”, bir laboratuvardaki fiziksel bir robot değil, sondern gelişmiş bir yazılım sistemidir. Google’ın en yeni AI modellerine (özellikle Gemini 2.0 modeli) dayanır ve bilim insanlarının düşüneceği şekilde çalışır – beyin fırtınasından fikirleri eleştirmeye kadar. Bilinen gerçekleri özetlemek veya makaleler aramak yerine, sistem mevcut kanıtlara dayanarak orijinal bilgi keşfetmek ve gerçekten yeni hipotezler önermek için tasarlanmıştır. Diğer bir deyişle, sadece sorulara cevaplar bulmakla kalmaz, sormak için yeni sorular da üretir.

Google ve AI birimi DeepMind, AI uygulamalarında bilim önceliklendirdi, AlphaFold gibi başarıları gösterdikten sonra, bu AI co-scientist ile biyotıp ve fizik gibi alanlardaki keşifleri hızlandırmayı umuyor.

AI co-scientist (Google)

AI Co-Scientist Nasıl Çalışır

Aslında, Google’ın AI co-scientist’i, her biri özel bir role sahip olan birden fazla uzman AI programından oluşur – bunları süper hızlı araştırma asistanları olarak düşünün. Bu AI ajanları, bilim metodunu taklit eden bir pipeline içinde birlikte çalışır: biri fikir üretir, diğeri onları eleştirir ve rafine eder, ve en iyi fikirleri insan bilim insanına iletir.

Google’ın araştırma ekibine göre, süreç şöyle gerçekleşir:

• Üretim ajanı – ilgili araştırmaları madenciliği yapar ve mevcut bulguları sentezleyerek yeni hipotezler veya yollar önerir.
• Yansıtma ajanı – bir peer reviewer gibi davranır, önerilen hipotezlerin doğruluğunu, kalitesini ve yeniliğini kontrol eder ve hatalı fikirleri elemek için çalışır.
• Sıralama ajanı – bir “turnuva” düzenler, aslında hipotezleri simüle edilmiş tartışmalarda yarıştırdıktan sonra onları en umut verici olanlara göre sıralar.
• Yakınlık ajanı – benzer hipotezleri gruplar ve kopyaları ortadan kaldırır, böylece araştırmacı tekrarlayan fikirleri gözden geçirmek zorunda kalmaz.
• Evrim ajanı – en yüksek sıralamadaki hipotezleri alır ve onları analoglar veya kavramları basitleştirerek daha da rafine eder, böylece önerileri geliştirir.
• Meta-inceleme ajanı – nihayet en iyi fikirleri insan bilim insanının gözden geçirebileceği tutarlı bir araştırma önerisi veya özeti oluşturur.

Önemli olarak, insan bilim insanı her aşamada döngüde kalır. AI co-scientist izole olarak çalışmaz veya kendi başına karar vermez. Araştırmacılar, bir araştırma hedefi veya soru ile başlarlar – örneğin, belirli bir hastalığa karşı yeni stratejiler bulma hedefi – ve ilgili kısıtlamalar veya ilk fikirlerini eklerler. AI sistemi daha sonra yukarıdaki döngüyü tamamlar ve öneriler üretir. Bilim insanı geri bildirim sağlayabilir veya parametreleri ayarlayabilir, ve AI tekrar iterasyon yapar.

Google sistemi, bilim insanlarının AI sürecinde kendi tohum fikirlerini veya eleştirilerini eklemesine olanak tanıyan bir şekilde “işbirliği için özel olarak tasarlandı”. AI,外部 araçları gibi web aramasını veya diğer özel modelleri kullanarak gerçekleri kontrol etmek veya verileri toplamak için kullanabilir, böylece hipotezlerinin güncel bilgilerle temellendirildiğini garantiler. 

AI co-scientist ajanları (Google)

Keşiflere Daha Hızlı Bir Yol

Yorulmayan bir makineye araştırma işinin bazı monoton kısımlarını – kapsamlı literatür incelemeleri ve ilk beyin fırtınası – dış kaynak kullanarak, bilim insanları keşifleri dramatically hızlandırabilirler. AI co-scientist, herhangi bir insan tarafından okunabilecek kadar çok makale okuyabilir ve asla yeni fikir kombinasyonları tüketmez.

“Bilimde ve tıpta büyük zorluklara çözüm getirmek için bilim insanlarının çabalarını hızlandırma potansiyeli vardır” diye yazdı proje araştırmacıları makalede. İlk sonuçlar umut verici. Karaciğer fibrozu (karaciğerin skarlaşması) üzerine odaklanan bir denemede, Google’ın AI co-scientist’inin önerdiği her yaklaşım hastalığın sürücülerini inhibe etme konusunda umut verici bir yetenek gösterdi. Aslında, AI’nin önerileri o deneyde uzmanların makul müdahaleler olarak kabul ettiği şeylerle uyumlu değildi.

Dahası, sistem insan tarafından tasarlanan çözümleri zaman içinde geliştirebileceğini gösterdi. Google’a göre, AI ilk olarak uzmanlar tarafından önerilen çözümleri sürekli olarak rafine etti ve iyileştirdi, bu da uzmanlık bilgisinin ötesinde artı değer katacak şekilde öğrenip gelişebileceğini gösterdi.

Başka bir dikkat çekici test, antibiyotik direncinin karmaşık problemine odaklandı. Araştırmacılar, AI’ye belirli bir genetik unsurun nasıl bakterilerin ilaç direncini yaymasına yardımcı olduğunu açıklamasını istedi. AI’ye sadece temel arka plan bilgisi ve birkaç ilgili makale verildi, sonra kendi başına bırakıldı. İki gün içinde, AI aynı hipotezi bağımsız bir bilim ekibinin (henüz yayınlanmamış bir çalışmada) keşfettiği hipotezle aynı hipoteze ulaştı.

“Bu bulgu, co-scientist hipotez üretimi sırasında bilinmeyen bağımsız bir araştırma çalışmasında deneysel olarak doğrulandı” diye not ettiler yazarlar. Diğer bir deyişle, AI kendi başına önemli bir içgörüyü yeniden keşfetmeyi başardı, bu da veri mevcut olduğunda insan sezgisini rakip olacak şekilde noktalara bağlayabildiğini gösterdi.

Böyle bir hız ve disiplinler arası erişimın sonuçları muazzam. Atılımlar genellikle farklı alanlardan gelen içgörülerin çarpışmasıyla gerçekleşir, ancak hiçbir kişi her şeyin uzmanı olamaz. Genetik, kimya, tıp ve daha fazlasını emmiş bir AI, insan uzmanlarının gözden kaçırdığı fikirleri önerebilir. Google’ın DeepMind birimi, biyoloji için büyük bir sıçrama olarak kabul edilen AlphaFold ile zaten AI’nin bilimdeki dönüşüm gücünü kanıtlamıştı, bu da ilaç keşfi ve aşı geliştirme hızını artırdı ve hatta Nobel Ödülü’ne bağlı tanıma yol açtı.

Yeni AI co-scientist, benzer sıçramaları günlük araştırma beyin fırtınasına getirmeyi amaçlıyor. İlk uygulamalar biyotıpte olsa da, sistem teorik olarak her bilimsel alana uygulanabilir – fizikten çevresel bilime kadar – çünkü hipotezlerin üretilmesi ve değerlendirilmesi disiplinlerden bağımsız bir yöntemdir. Araştırmacılar, yeni materyaller avı, iklim çözümlerinin keşfi veya yeni matematiksel teoremlerin keşfi için kullanabilir. Her durumda vaat edilen şey aynıdır: soru ve içgörü arasında daha kısa bir yol, potansiyel olarak yıllarca süren deneme-yanılma işlemini çok daha kısa bir zaman dilimine sıkıştırma.