英國先進(jìn)研究與發(fā)明署（ARIA）近日宣布，將向12個研發(fā)“AI科學(xué)家”的項目提供資金支持。這些項目旨在開發(fā)能夠自主完成科研全流程的智能系統(tǒng)，涵蓋機器人生物學(xué)家、機器人化學(xué)家等領(lǐng)域。ARIA共收到245份提案，最終選出12個項目，并將原計劃資金總額翻倍，以應(yīng)對申請數(shù)量龐大且質(zhì)量較高的局面。

ARIA定義的“AI科學(xué)家”是能夠獨立運行完整科研流程的系統(tǒng)，包括提出假設(shè)、設(shè)計實驗、執(zhí)行驗證并分析結(jié)果。部分系統(tǒng)還能將實驗結(jié)果反饋自身，形成閉環(huán)優(yōu)化，而人類科學(xué)家則主要負(fù)責(zé)提出研究問題并監(jiān)督進(jìn)程。ARIA首席技術(shù)官Ant Rowstron表示，這種模式能讓科研人員從重復(fù)性工作中解放出來，專注于更具創(chuàng)造性的任務(wù)。

每個獲資助項目將獲得約50萬英鎊經(jīng)費，支持為期九個月的研究。團隊需在項目結(jié)束時證明其研發(fā)的AI科學(xué)家能夠產(chǎn)生新的科學(xué)發(fā)現(xiàn)。資助對象包括美國公司Lila Sciences、英國利物浦大學(xué)團隊，以及一家開發(fā)ThetaWorld系統(tǒng)的倫敦初創(chuàng)公司。這些團隊的研究領(lǐng)域涉及量子點合成、自動化化學(xué)實驗，以及電池性能相關(guān)的物理化學(xué)相互作用實驗。

Lila Sciences正在開發(fā)“AI納米科學(xué)家”系統(tǒng)，用于優(yōu)化量子點的合成與加工方式。該公司物理科學(xué)首席科學(xué)官Rafa Gómez-Bombarelli稱，這筆資金將幫助團隊驗證核心觀點，即構(gòu)建一個可運行的AI機器人閉環(huán)，并整理方法文檔供其他研究者復(fù)現(xiàn)。利物浦大學(xué)的機器人化學(xué)家系統(tǒng)則能同時運行多項實驗，并通過視覺語言模型在出錯時進(jìn)行自主排查。

與ARIA通常資助的周期兩到三年、規(guī)模約500萬英鎊的項目相比，此次資助屬于短期小額投入。Rowstron解釋，這是機構(gòu)的一次實驗，旨在通過快速資助多個項目摸底前沿進(jìn)展，為未來大型項目提供決策依據(jù)。他承認(rèn)，當(dāng)前AI科學(xué)領(lǐng)域存在大量炒作，尤其在頭部科技公司組建科學(xué)團隊后，未經(jīng)同行評議的成果發(fā)布使得技術(shù)能力邊界難以判斷。

Rowstron認(rèn)為，AI科學(xué)家的發(fā)展路徑是分層堆疊的。底層是人類設(shè)計的工具，如AlphaFold，可加速科研流程中的繁瑣環(huán)節(jié)；AI科學(xué)家則位于更高層級，按需調(diào)用這些工具。他預(yù)測，未來這類系統(tǒng)可能自主構(gòu)建新工具，推動底層工具自動化，但目前獲資助項目仍以調(diào)用現(xiàn)有工具為主。代理型系統(tǒng)的整體局限性，如目標(biāo)偏離或錯誤產(chǎn)生，仍限制其無人干預(yù)下的持續(xù)運行時間。

印度AI實驗室Lossfunk的研究顯示，在一次讓大語言模型（LLM）代理完整執(zhí)行科研流程的實驗中，系統(tǒng)四次嘗試中有三次失敗，原因包括初始規(guī)格變化和過度樂觀宣布成功。Rowstron坦言，這些工具仍處于早期階段，后續(xù)進(jìn)展可能放緩，但他強調(diào)，部分AI科學(xué)家已能加速科研活動，人類需提前做好準(zhǔn)備以應(yīng)對這種變化。