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原文作者：Will Douglas Heaven
一些正在构建“AI科学家”以设计和运行实验室实验的初创公司和大学（包括机器人生物学家和化学家），刚刚获得了英国政府“登月计划”研发资助机构ARIA (Advanced Research and Invention Agency) 的额外资助。该竞赛的设立清晰地展示了这项技术发展有多快：该机构收到了245份研究团队的提案，这些团队已经在构建能够自动化越来越多实验室工作的工具。
ARIA将AI科学家定义为一个能够运行完整科学工作流程的系统，包括提出假设、设计和运行实验来检验这些假设，然后分析结果。在许多情况下，该系统可能会将这些结果反馈给自己，并一次又一次地循环运行。人类科学家则转变为监督者，提出初步的研究问题，然后让AI科学家去完成繁重的工作。
ARIA的首席技术官Ant Rowstron表示：“博士生在实验室里待到凌晨3点只为确保实验能顺利运行到底，这些时间有更好的用途。”
由于提交的提案数量众多且质量很高，ARIA最终选择了12个项目进行资助，资助金额是原计划的两倍。一半的团队来自英国，其余来自美国和欧洲。有些团队来自大学，有些来自工业界。每个团队将获得约50万英镑（约合67.5万美元）的资金，用于为期九个月的工作。到那时，他们应该能够证明他们的AI科学家能够得出新颖的发现。
获奖团队包括美国的Lila Sciences公司，该公司正在构建一个它称之为“AI纳米科学家”的系统，该系统将设计和运行实验，以发现合成和处理量子点的最佳方法。量子点是用于医疗成像、太阳能电池板和QLED电视的纳米级半导体颗粒。
Lila的物理科学首席科学官Rafa Gómez-Bombarelli表示：“我们正在利用资金和时间来证明一点：该资助使我们能够围绕一个集中的科学问题设计一个真实的AI机器人循环，生成证据证明其有效性，并记录操作手册，以便其他人可以复制和扩展它。”
来自英国利物浦大学的另一个团队正在构建一个机器人化学家，该设备可以同时运行多个实验，并使用视觉语言模型（VLM）来帮助解决机器人在出现错误时的问题。
还有一家总部位于伦敦、仍处于保密阶段的初创公司，正在开发一个名为ThetaWorld的AI科学家，它使用LLM来设计对电池性能至关重要的物理和化学相互作用的实验。这些实验随后将在美国的桑迪亚国家实验室（Sandia National Laboratories）的一个自动化实验室中运行。
探查前沿
与ARIA通常资助的、耗时两到三年的500万英镑项目相比，50万英镑只是“小钱”。但Rowstron表示，这就是本意：这对于ARIA来说也是一个实验。通过对各种项目进行短期资助，该机构正在“探查前沿”，以确定科学研究的方式正在发生怎样的变化，以及变化的速度有多快。它所学到的东西将成为未来大规模项目资助的基础。
Rowstron承认，当前存在大量的炒作，尤其是现在大多数顶尖AI公司都有专注于科学的团队。当结果通过新闻稿而非同行评审分享时，很难确切知道这项技术的能力和局限性。“这对于一个试图资助前沿研究的研究机构来说一直是一个挑战，”他说。“要在前沿进行研究，我们必须知道前沿在哪里。”
目前，前沿技术涉及即时调用其他现有工具的代理系统。“它们正在运行像大型语言模型（LLM）来进行构思，然后使用其他模型进行优化和运行实验，”Rowstron说。“然后它们将结果反馈回来。”
Rowstron将这项技术分层：最底层是人类为人类设计的AI工具，例如AlphaFold。这些工具让科学家能够跳过科学流程中缓慢而费力的部分，但仍然可能需要数月的实验室工作来验证结果。AI科学家的想法是将那部分工作也自动化。
Rowstron说，AI科学家位于这些人类制造的工具之上的一层，并根据需要调用它们。“但总有一个时间点——我认为不会在十年之内——那个AI科学家层会说，‘我需要一个工具，但它还不存在’，然后它将根据解决另一个问题的需要，自己创建一个像AlphaFold那样的工具。整个底层区域都将被自动化。”
他说，这种情况还为时过早。ARIA目前资助的所有项目都涉及调用现有工具而不是启动新工具的系统。
此外，代理系统本身也存在未解决的问题，这限制了它们能自主运行多长时间而不偏离轨道或出错。例如，印度一家AI实验室Lossfunk的研究人员上周在线发布的一项题为《为什么LLMs还不是科学家》的研究报告称，在让LLM代理完成科学工作流程的实验中，该系统失败了四分之三次。研究人员认为，LLM失败的原因包括初始规格的变化以及“尽管出现明显失败但仍宣布成功的过度兴奋”。
“显然，目前这些工具仍处于其周期的早期阶段，这些问题可能会停滞不前，”Rowstron说。“我不指望它们能赢得诺贝尔奖。”
他继续说道：“但有一种情况是，其中一些工具将迫使我们以更快的速度运作。如果我们进入那种世界，那么我们做好准备就至关重要。”
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