Na terça-feira, a Nature divulgou dois artigos descrevendo sistemas de IA destinados a ajudar os cientistas a desenvolver e testar hipóteses. Um deles, o Co-Cientista do Google, foi projetado como o que eles chamam de “cientista informado”, o que significa que os pesquisadores aplicam regularmente seus julgamentos para direcionar o sistema. A segunda, de uma organização sem fins lucrativos chamada FutureHouse, vai um passo além e treinou um sistema que pode avaliar dados biológicos provenientes de algumas classes específicas de experimentos.
Embora o Google afirme que seu sistema também funcionará para a física, ambos os grupos apresentam exclusivamente dados biológicos e hipóteses bastante simples – esta droga funcionará para isso. Portanto, esta não é uma tentativa de substituir os cientistas ou o processo científico. Em vez disso, destina-se a ajudar nas coisas em que as IA atuais são melhores: mastigar grandes quantidades de informações que os humanos teriam dificuldade em compreender.
Para que isso serve?
Existem algumas distinções entre os dois sistemas, mas ambos são chamados de agentes; eles operam em segundo plano, recorrendo a ferramentas separadas. (A Microsoft também adotou uma abordagem semelhante com seu assistente científico; a OpenAI parece ser uma exceção, pois simplesmente ajustou um LLM para biologia.) E, embora existam diferenças entre eles que destacaremos, ambos estão focados na mesma questão geral: a profusão total de informações científicas.
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