Omenirea se îndreaptă spre o nouă revoluție tehnologică. Noile modele de inteligență artificială AI, de generația a 3-a, au ajuns capabile să dezvolte cercetare științifică și să ofere soluții complexe la o serie de probleme științifice.
Cele mai recente versiuni ale modelelor de inteligență artificială, cum ar fi Claude 3.7 de la Anthropic și Grok 3 de la xAI, au ajuns la expertiza unui expert cu doctorat în domeniul științific.
Această realizare marchează următorul pas către ceea ce preconizează fostul director general al Google, Eric Schmidt: O lume în care toată lumea are acces la „un mare polimat”, o inteligență artificială capabilă să se bazeze pe vaste corpuri de cunoștințe pentru a rezolva probleme complexe din mai multe discipline.
Ethan Mollick, profesor la Wharton Business School, a precizat pe blogul său One Useful Thing că aceste ultime modele au fost antrenate folosind mult mai multă putere de calcul decât GPT-4 la lansarea sa în urmă cu doi ani, Grok 3 fiind antrenat cu de până la 10 ori mai multă putere de calcul.
El a adăugat că acest lucru ar face din Grok 3 primul model AI de „generația 3”, subliniind că „această nouă generație de AI-uri este mai inteligentă, iar saltul în capacități este izbitor”.
Anticiparea nevoilor utilizatorului
Claude 3.7 prezintă capacități emergente, cum ar fi anticiparea nevoilor utilizatorului și capacitatea de a lua în considerare unghiuri noi în rezolvarea problemelor.
Potrivit Anthropic, acesta este primul model hibrid de raționament, care combină un LLM tradițional pentru răspunsuri rapide cu capacități avansate de raționament pentru rezolvarea problemelor complexe.
Mollick a atribuit aceste progrese la două tendințe convergente: expansiunea rapidă a puterii de calcul pentru formarea LLM-urilor și capacitatea tot mai mare a IA de a aborda rezolvarea problemelor complexe (adesea descrisă ca raționament sau gândire).
El a concluzionat că aceste două tendințe sunt „supraîncărcarea abilităților AI.”
Ce putem face cu această inteligență artificială supraîncărcată?
OpenAI a lansat agentul său AI „deep research” la începutul lunii februarie. În recenzia sa de pe Platformer, Casey Newton a comentat că cercetarea profundă părea „impresionant de competentă”.
Newton a observat că cercetarea profundă și instrumentele similare ar putea accelera în mod semnificativ cercetarea, analiza și alte forme de muncă în domeniul cunoașterii, deși fiabilitatea lor în domenii complexe este încă o întrebare deschisă.
Bazată pe o variantă a modelului de raționament o3 încă nelansat, cercetarea profundă se poate angaja în raționamente extinse pe durate lungi. Aceasta face acest lucru folosind raționamentul în lanț de gânduri (COT), descompunând sarcinile complexe în mai mulți pași logici, la fel cum un cercetător uman și-ar putea rafina abordarea.
Unul dintre teste a cerut indicații despre cum să construiască o instalație de electroliză a hidrogenului.
Comentând calitatea rezultatelor, un inginer mecanic „a estimat că unui profesionist cu experiență i-ar lua o săptămână să creeze ceva la fel de bun ca raportul de 4 000 de cuvinte generat de OpenAI în patru minute”.
Google DeepMind AI co-scientist
Google DeepMind a lansat recent „AI co-scientist”, un sistem AI multi-agent construit pe LLM-ul său Gemini 2.0.
Acesta este conceput pentru a ajuta oamenii de știință să creeze noi ipoteze și planuri de cercetare. Imperial College din Londra a demonstrat deja valoarea acestui instrument.
Potrivit profesorului José R. Penadés, echipa sa a petrecut ani de zile pentru a descoperi de ce anumite superbacterii rezistă la antibiotice.
Inteligența artificială le-a reprodus descoperirile în doar 48 de ore.
Deși inteligența artificială a accelerat în mod dramatic generarea ipotezelor, a fost nevoie în continuare de oameni de știință pentru a confirma descoperirile.
Cu toate acestea, Penadés a declarat că noua aplicație AI „are potențialul de a supraîncărca știința.”
Dario Amodei, CEO Anthropic, a scris pe blogul său „Machines of Loving Grace” că se așteaptă ca „AI puternică” – termenul său pentru ceea ce majoritatea numesc inteligență generală artificială (AGI) – să ducă la „următorii 50-100 de ani de progres [în cercetarea] biologică în 5-10 ani.”
În urmă cu patru luni, ideea de a comprima până la un secol de progres științific într-un singur deceniu părea extrem de optimistă.
Cu progresele recente ale modelelor de inteligență artificială, care includ acum Anthropic Claude 3.7, OpenAI deep research și Google AI co-scientist, ceea ce Amodei a numit o „transformare radicală” pe termen scurt începe să pară mult mai plauzibil.
Cu toate acestea, în timp ce inteligența artificială poate accelera descoperirea științifică, biologia, cel puțin, este încă legată de constrângerile lumii reale – validarea experimentală, aprobarea reglementărilor și studiile clinice.
Întrebarea nu mai este dacă inteligența artificială va transforma știința (deoarece cu siguranță o va face), ci mai degrabă cât de repede va fi realizat impactul său deplin.
Inteligența artificială estimează când o să mori. Un studiu tulburător
IBM Quantum System Two. Noul cip care va duce inteligența artificială la un nivel fără precedent