> 今日の生物学の根本的なボトルネックは、データや計算能力だけでなく、人間の限界でもあります:何万もの仮説を考案し、毎日発表される何千もの生物学論文を読む時間を持つ科学者はいません。原典: The Power of Machines 画像ソース: Unbounded AIによって生成もしLLMが19世紀以前の科学的・自然主義的なコレクション(王立協会のアーカイブ、植物学の父テオフラストスの植物学的調査、アリストテレスの動物学、収集された標本の写真など)で訓練を受けていたら、ダーウィンのように進化論の大胆な仮説を実現したでしょうか? これは、OpenAI の CEO である Sam Altman 氏が The Atlantic とのインタビューで思いついた質問です。 「試してみたい。答えはイエスだと確信している」とアルトマンは当時答えた。 アルトマン氏にとって最も重要な目標、つまり汎用人工知能の到来を告げる「大きな目標」は、科学的なブレークスルーです。 GPT-4はすでに既存の科学的アイデアを合成することができ、未来の汎用推論マシンは、これらの狭い科学的発見を超越し、新しい洞察を生み出すことができると彼は信じています。 アルトマンは、独自の仮説を生成し、それをシミュレーションでテストできる未来的なシステムを想像しました。 今日、誰かがこの方向で重要な一歩を踏み出し続けています。 11月1日、グーグルの元会長であるエリック・シュミット氏は、サンフランシスコを拠点とする組織「フューチャーハウス」の立ち上げを発表し、研究所向けにAIを活用した研究アシスタントを創設することで、科学研究プロセスに革命を起こすことに焦点を当てた。 フューチャーハウスは、現在AIチャットボットで普及しているのと同じ技術である大規模言語モデルを使用して、研究論文を分析・要約し、科学的な疑問に答えることができる「AIサイエンティスト」の育成を計画しています。 しかし、フューチャーハウスはさらに一歩踏み込むつもりです。 フューチャーハウスのサム・ロドリケス最高経営責任者(CEO)は、いつの日か「AI科学者」が何千もの科学論文をふるいにかけ、人間よりも速く、より速い規模で独自に仮説を立てることができるようになると指摘しています。 ** サム・ロドリゲスは、マサチューセッツ工科大学で物理学の博士号を取得したバイオテクノロジーの発明家です。 フューチャーハウスを主催する前は、英国有数の生物医学研究機関の1つであるフランシス・クリック研究所に勤務していました。 そこで、彼はバイオエンジニアリングと起業家精神を組み合わせて新しいバイオテクノロジーを開発および展開することを目的とした応用バイオテクノロジー研究所を設立しました。  *Future HouseのCEOであるSam Rodriques氏は、この技術の商業化を専門とする3つの会社を共同設立しました。 * 1回の実験で数万から数十万の仮説を検証したり、並列計算で数千のタンパク質を設計したりするなど、新しいテクノロジーが計算能力の飛躍をもたらすのを多くの人が見てきました。 しかし、今日の生物学の根本的なボトルネックは、データや計算能力だけでなく、人間の努力の限界でもあります:一人の科学者に、何万もの仮説を考案し、毎日発表される何千もの生物学論文に目を通す時間はありません。 ** Sam Rodriques氏はブログ記事で、ChatGPTのような病気の治療を成功させるために必要な3つの魔法の武器、スピード、知識、才能を分析しています。 その中でも「知識」とは、生物医学文献の多さを指します。 ほとんどすべての生物学者が、10年以上前に発表された論文を見て、誰かがすでにそれを考えていたことを知るまで、革新的なアイデアを持っていると考えて、一度は遭遇したことがある現象があります。 「知っていたら」という問題を回避し、生物学を急速に発展させるにはどうすればよいでしょうか? 彼は、今後100年間で生物学がどれだけ進歩できるかは、大規模言語モデルがこれらの問題をどの程度解決できるかにかかっていると主張しています。 たとえば、「要約の問題は、言語モデルによってすぐに解決されます。 せいぜい数年以内(数ヶ月程度,...... 何をしたいのかを言語モデルに伝えるだけで、関連性があることがわかっているすべてのものが自動的に要約され、「もし知っていたら」という質問を回避できます。 フューチャーハウスの目標は、自分で推論できるAIシステム(「AIサイエンティスト」)を構築することで、科学的発見のボトルネックを解消することです。 また、科学的推論、つまり世界のモデルを形成し、不確実性に直面してそのモデルを更新する能力も人間の認知の重要な側面であるため、より有能で優れた一般知能を構築するための重要なステップでもあります。 「私たちの10年間の使命は、科学研究のための半自律型AIを構築し、発見を加速し、最先端の科学、医療、工学の専門知識を世界に提供することです。」 フューチャーハウスは声明でこう書いている。 生物学から始める理由は、生物学が医学、食料安全保障、気候への影響を通じて、今後数十年で人類を進歩させる可能性が最も高い科学であるという信念からです。 むしろ、この最も未知の分野は、「AI科学者」の推論スキルを磨くための最高の遊び場でもあります。  *エリック・シュミットの純資産は245億ドルと推定されています。 彼は、技術系起業家に資金を提供するSchmidt Futuresなどの慈善活動に富の一部を投資しています。 * 「フューチャーハウスで最も重要なことは、生物学的な才能とAIの才能を、他ではできない方法で結びつけることです」 エリック・シュミットは言った。 ここでは、機械学習研究者と生物学研究者の統合チームが、仮説の立て方、実験の計画、推論ができるAIシステムを迅速に構築します。 エリック・シュミットはインタビューで、初期の科学研究は「現時点では十分なスピードで進んでいない」と述べ、多くの近代的なコンピューター技術の発祥の地であるゼロックスのパロアルト研究センターでの仕事に触発されて、フューチャーハウスの設立の原動力となったと述べました。 「ここでは、20代から30代前半の人たちを見つけ、自立し、必要なすべてのリソースを与えることができます。そして、彼らは他では見られないスピードで物事を発明するでしょう。」 「私が本当に望んでいるのは、パロアルト研究センターのような新しい環境を作ることです。そこでは、優秀な若手研究者が最高のアイデアを追求できるのです」と彼は言います。 ブルームバーグ・ビリオネア・インデックスによると、エリック・シュミットの純資産は245億ドルと推定されています。 彼は、技術系起業家に資金を提供するSchmidt Futuresなどの慈善活動に富の一部を投資しています。 エリック・シュミットは、エージェンシーの最初の5年間に資金を提供すると、ロドリゲス氏は述べた。 彼は、2024年末までに、この非営利団体は約2,000万ドルを費やすと見積もっています。 その後、「開発方法と何が必要かによります」と彼は言い、資金の大部分は人材の採用といわゆるウェットラボの設立に使用されると付け加えました(より多くの化学物質を必要とし、より安全であるドライラボとは対照的です)。 人間の科学者の参加なくして「AI科学者」の育成は不可能です。 囲碁やスタークラフトなどのゲームには明確なルールや勝つための条件がありますが、科学にはルールも報酬もマニュアルもなく、特定の科学プロジェクトに取り組む人間の科学者がグラウンドトゥルースに最も近いため、フューチャーハウスは社内でウェットラボも運営し、人間の科学者が「AI科学者」の助けを借りて新しい発明や発見を追求します。 シュミット氏が先行資金のほとんどを提供したが、フューチャーハウスは他の慈善支援者とも協議中だとロドリケス氏は述べた。 最初の従業員の1人は、最近ロチェスター大学の化学工学の准教授を務め、大きな言語モデルに基づく化学剤であるChemCrowのリードアーキテクトの1人である、非営利団体の科学ディレクターであるAndrew Whiteでした。 専門家が設計した13のツールにより、ChemCrowは化学におけるLLMのパフォーマンスを向上させ、新しい機能が生まれます。 たとえば、ChemCrowは独自の防虫剤、3つの有機触媒、およびその他の関連分子を設計しました。 大規模言語モデル(LLM)は最近、クロスドメインタスクで強力なパフォーマンスを発揮していますが、化学関連の問題に苦労しており、最も単純なタスクでさえ完了できません。 ChemCrowなどの研究によると、人間は近い将来、「AI科学者」のようなシステムを構築できるようになるそうです。 「ほとんどの科学者は、おそらく週に5本の論文を読んでいると思います。 毎日発行される10,000本の論文をすべて処理できるようになったらどうなるか想像してみてください」 アンドリュー・ホワイトは言った。 「一部の分野では、制限要因は機器でも実際のコストでもなく、次の実験を思いつく人間の能力です。 **」 アンドリュー・ホワイトは、フューチャーハウスは生物学から始めるが、そのシステムは最終的に他の科学分野にも適用できるだろうと述べている。 ** シュミット氏は、彼の財政的支援があれば、この機関はお金を稼ぐための競争ではなく、研究を優先することができると信じています。 「AIの進歩が短期的に製品につながるという期待が高い場合、適切なインセンティブが特に重要になると思います。そのため、多くの大規模なAI研究センターは、研究よりも商業化に重点を置くようになりました。」 非営利団体であるフューチャーハウスは、AI科学者が安全を犠牲にしたり、悪質な行為者を助けたりしないようにしながら、科学を加速させるために不可欠なAIの責任ある使用を優先する独自の能力も備えていると、Rodriques氏は述べています。*参考リンク*
誰かが「AI科学者」になりたがっていて、毎日何万もの論文をスワイプした後、Googleの元会長によって承認された仮説を提唱することができます
原典: The Power of Machines
もしLLMが19世紀以前の科学的・自然主義的なコレクション(王立協会のアーカイブ、植物学の父テオフラストスの植物学的調査、アリストテレスの動物学、収集された標本の写真など)で訓練を受けていたら、ダーウィンのように進化論の大胆な仮説を実現したでしょうか?
これは、OpenAI の CEO である Sam Altman 氏が The Atlantic とのインタビューで思いついた質問です。
「試してみたい。答えはイエスだと確信している」とアルトマンは当時答えた。
アルトマン氏にとって最も重要な目標、つまり汎用人工知能の到来を告げる「大きな目標」は、科学的なブレークスルーです。 GPT-4はすでに既存の科学的アイデアを合成することができ、未来の汎用推論マシンは、これらの狭い科学的発見を超越し、新しい洞察を生み出すことができると彼は信じています。
アルトマンは、独自の仮説を生成し、それをシミュレーションでテストできる未来的なシステムを想像しました。
今日、誰かがこの方向で重要な一歩を踏み出し続けています。
11月1日、グーグルの元会長であるエリック・シュミット氏は、サンフランシスコを拠点とする組織「フューチャーハウス」の立ち上げを発表し、研究所向けにAIを活用した研究アシスタントを創設することで、科学研究プロセスに革命を起こすことに焦点を当てた。
フューチャーハウスは、現在AIチャットボットで普及しているのと同じ技術である大規模言語モデルを使用して、研究論文を分析・要約し、科学的な疑問に答えることができる「AIサイエンティスト」の育成を計画しています。 しかし、フューチャーハウスはさらに一歩踏み込むつもりです。
フューチャーハウスのサム・ロドリケス最高経営責任者(CEO)は、いつの日か「AI科学者」が何千もの科学論文をふるいにかけ、人間よりも速く、より速い規模で独自に仮説を立てることができるようになると指摘しています。 **
サム・ロドリゲスは、マサチューセッツ工科大学で物理学の博士号を取得したバイオテクノロジーの発明家です。 フューチャーハウスを主催する前は、英国有数の生物医学研究機関の1つであるフランシス・クリック研究所に勤務していました。 そこで、彼はバイオエンジニアリングと起業家精神を組み合わせて新しいバイオテクノロジーを開発および展開することを目的とした応用バイオテクノロジー研究所を設立しました。
1回の実験で数万から数十万の仮説を検証したり、並列計算で数千のタンパク質を設計したりするなど、新しいテクノロジーが計算能力の飛躍をもたらすのを多くの人が見てきました。 しかし、今日の生物学の根本的なボトルネックは、データや計算能力だけでなく、人間の努力の限界でもあります:一人の科学者に、何万もの仮説を考案し、毎日発表される何千もの生物学論文に目を通す時間はありません。 **
Sam Rodriques氏はブログ記事で、ChatGPTのような病気の治療を成功させるために必要な3つの魔法の武器、スピード、知識、才能を分析しています。
その中でも「知識」とは、生物医学文献の多さを指します。 ほとんどすべての生物学者が、10年以上前に発表された論文を見て、誰かがすでにそれを考えていたことを知るまで、革新的なアイデアを持っていると考えて、一度は遭遇したことがある現象があります。
「知っていたら」という問題を回避し、生物学を急速に発展させるにはどうすればよいでしょうか? 彼は、今後100年間で生物学がどれだけ進歩できるかは、大規模言語モデルがこれらの問題をどの程度解決できるかにかかっていると主張しています。
たとえば、「要約の問題は、言語モデルによってすぐに解決されます。 せいぜい数年以内(数ヶ月程度,...... 何をしたいのかを言語モデルに伝えるだけで、関連性があることがわかっているすべてのものが自動的に要約され、「もし知っていたら」という質問を回避できます。
フューチャーハウスの目標は、自分で推論できるAIシステム(「AIサイエンティスト」)を構築することで、科学的発見のボトルネックを解消することです。 また、科学的推論、つまり世界のモデルを形成し、不確実性に直面してそのモデルを更新する能力も人間の認知の重要な側面であるため、より有能で優れた一般知能を構築するための重要なステップでもあります。
「私たちの10年間の使命は、科学研究のための半自律型AIを構築し、発見を加速し、最先端の科学、医療、工学の専門知識を世界に提供することです。」 フューチャーハウスは声明でこう書いている。
生物学から始める理由は、生物学が医学、食料安全保障、気候への影響を通じて、今後数十年で人類を進歩させる可能性が最も高い科学であるという信念からです。 むしろ、この最も未知の分野は、「AI科学者」の推論スキルを磨くための最高の遊び場でもあります。
「フューチャーハウスで最も重要なことは、生物学的な才能とAIの才能を、他ではできない方法で結びつけることです」 エリック・シュミットは言った。
ここでは、機械学習研究者と生物学研究者の統合チームが、仮説の立て方、実験の計画、推論ができるAIシステムを迅速に構築します。
エリック・シュミットはインタビューで、初期の科学研究は「現時点では十分なスピードで進んでいない」と述べ、多くの近代的なコンピューター技術の発祥の地であるゼロックスのパロアルト研究センターでの仕事に触発されて、フューチャーハウスの設立の原動力となったと述べました。
「ここでは、20代から30代前半の人たちを見つけ、自立し、必要なすべてのリソースを与えることができます。そして、彼らは他では見られないスピードで物事を発明するでしょう。」 「私が本当に望んでいるのは、パロアルト研究センターのような新しい環境を作ることです。そこでは、優秀な若手研究者が最高のアイデアを追求できるのです」と彼は言います。
ブルームバーグ・ビリオネア・インデックスによると、エリック・シュミットの純資産は245億ドルと推定されています。 彼は、技術系起業家に資金を提供するSchmidt Futuresなどの慈善活動に富の一部を投資しています。
エリック・シュミットは、エージェンシーの最初の5年間に資金を提供すると、ロドリゲス氏は述べた。 彼は、2024年末までに、この非営利団体は約2,000万ドルを費やすと見積もっています。 その後、「開発方法と何が必要かによります」と彼は言い、資金の大部分は人材の採用といわゆるウェットラボの設立に使用されると付け加えました(より多くの化学物質を必要とし、より安全であるドライラボとは対照的です)。
人間の科学者の参加なくして「AI科学者」の育成は不可能です。 囲碁やスタークラフトなどのゲームには明確なルールや勝つための条件がありますが、科学にはルールも報酬もマニュアルもなく、特定の科学プロジェクトに取り組む人間の科学者がグラウンドトゥルースに最も近いため、フューチャーハウスは社内でウェットラボも運営し、人間の科学者が「AI科学者」の助けを借りて新しい発明や発見を追求します。
シュミット氏が先行資金のほとんどを提供したが、フューチャーハウスは他の慈善支援者とも協議中だとロドリケス氏は述べた。
最初の従業員の1人は、最近ロチェスター大学の化学工学の准教授を務め、大きな言語モデルに基づく化学剤であるChemCrowのリードアーキテクトの1人である、非営利団体の科学ディレクターであるAndrew Whiteでした。
専門家が設計した13のツールにより、ChemCrowは化学におけるLLMのパフォーマンスを向上させ、新しい機能が生まれます。 たとえば、ChemCrowは独自の防虫剤、3つの有機触媒、およびその他の関連分子を設計しました。
大規模言語モデル(LLM)は最近、クロスドメインタスクで強力なパフォーマンスを発揮していますが、化学関連の問題に苦労しており、最も単純なタスクでさえ完了できません。 ChemCrowなどの研究によると、人間は近い将来、「AI科学者」のようなシステムを構築できるようになるそうです。
「ほとんどの科学者は、おそらく週に5本の論文を読んでいると思います。 毎日発行される10,000本の論文をすべて処理できるようになったらどうなるか想像してみてください」 アンドリュー・ホワイトは言った。 「一部の分野では、制限要因は機器でも実際のコストでもなく、次の実験を思いつく人間の能力です。 **」
アンドリュー・ホワイトは、フューチャーハウスは生物学から始めるが、そのシステムは最終的に他の科学分野にも適用できるだろうと述べている。 **
シュミット氏は、彼の財政的支援があれば、この機関はお金を稼ぐための競争ではなく、研究を優先することができると信じています。 「AIの進歩が短期的に製品につながるという期待が高い場合、適切なインセンティブが特に重要になると思います。そのため、多くの大規模なAI研究センターは、研究よりも商業化に重点を置くようになりました。」
非営利団体であるフューチャーハウスは、AI科学者が安全を犠牲にしたり、悪質な行為者を助けたりしないようにしながら、科学を加速させるために不可欠なAIの責任ある使用を優先する独自の能力も備えていると、Rodriques氏は述べています。
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