Искусственный интеллект в роли ученого: как оценить возможности?

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование предлагает комплексный подход к оценке больших языковых моделей в контексте реальных научных изысканий.

Представлен новый бенчмарк (SDE) для оценки возможностей больших языковых моделей в генерации гипотез, планировании экспериментов и интерпретации результатов научных исследований.

Несмотря на растущий интерес к применению больших языковых моделей (LLM) в научных исследованиях, существующие оценочные тесты часто не отражают итеративный характер научного поиска. В работе ‘Evaluating Large Language Models in Scientific Discovery’ представлен новый, ориентированный на сценарии, бенчмарк для оценки LLM в областях биологии, химии, материаловедения и физики, оценивающий их способность генерировать гипотезы, планировать эксперименты и интерпретировать результаты в контексте реалистичных исследовательских проектов. Полученные данные демонстрируют, что современные LLM показывают результаты хуже, чем в общих научных тестах, и не демонстрируют значительного улучшения с увеличением масштаба, указывая на необходимость новых подходов к развитию научного мышления в искусственном интеллекте. Смогут ли LLM в будущем стать полноценными помощниками ученых, способными к самостоятельным открытиям, или их роль останется ограниченной вспомогательными функциями?

Суть Научного Открытия: Автоматизация и Интуиция

Традиционные научные исследования часто сопряжены с огромными затратами времени и усилий учёных на этапе формирования гипотез и предварительного анализа данных. Этот начальный этап, требующий глубокого погружения в существующую литературу и интуитивного предвидения, может занимать значительную часть всего исследовательского цикла. Учёные тратят недели, а порой и месяцы, на ручной поиск релевантных публикаций, выявление закономерностей и формулирование потенциальных направлений для дальнейшего изучения. Такой трудоёмкий процесс ограничивает скорость научных открытий и не позволяет в полной мере использовать огромный объём доступной научной информации. Необходимость в автоматизации этих этапов становится всё более очевидной, поскольку позволяет высвободить ресурсы для более сложных задач, требующих критического мышления и креативности.

Современные научные исследования зачастую требуют значительных усилий для формулирования гипотез и первоначального анализа данных. Крупные языковые модели (LLM) предлагают принципиально новый подход, позволяющий автоматизировать эти этапы и значительно ускорить процесс научных открытий. Способность LLM обрабатывать и анализировать огромные объемы научной литературы, выявлять закономерности и предлагать новые направления для исследований открывает перспективы для автоматизированной генерации гипотез, что может привести к существенному сокращению времени, необходимого для проведения исследований и подтверждения научных теорий. Автоматизация рутинных задач позволяет ученым сосредоточиться на более сложных аспектах исследований, требующих критического мышления и творческого подхода.

Для полной реализации потенциала больших языковых моделей (LLM) в научном открытии необходимы надежные методы оценки, выходящие за рамки простого подтверждения выполнения задачи. Текущие показатели LLM на бенчмарке Scientific Discovery Evaluation (SDE) варьируются от 0.60 до 0.75 в зависимости от предметной области, что указывает на необходимость более тонких метрик. Оценка должна учитывать не только правильность ответа, но и новизну предложенных гипотез, логическую последовательность рассуждений и способность модели выявлять скрытые связи между научными данными. Простое соответствие заданным критериям недостаточно; требуется комплексный анализ, позволяющий оценить творческий потенциал и способность LLM к генерации действительно прорывных идей, а не только воспроизведению существующих знаний.

Оценка LLM в Цикле Научных Исследований

Существующие системы оценки больших языковых моделей (LLM), такие как LM-Evaluation-Harness, как правило, концентрируются на оценке производительности в рамках отдельных, изолированных задач. Этот подход не отражает сложности реальных научных исследований, которые требуют интеграции знаний из различных областей, планирования многоэтапных экспериментов и интерпретации неоднозначных результатов. В отличие от оценки отдельных навыков, полноценная оценка LLM для научных целей требует анализа способности модели решать комплексные проблемы, включающие формулировку гипотез, разработку методологии исследования, анализ данных и формулировку выводов, что выходит за рамки возможностей традиционных систем оценки.

Научная оценка открытия (SDE) представляет собой комплексный подход к оценке больших языковых моделей (LLM) в контексте научных исследований. В отличие от традиционных оценочных фреймворков, которые часто фокусируются на изолированных задачах, SDE оценивает LLM в четырех ключевых областях науки: биологии, химии, материаловедении и физике. Это позволяет более реалистично оценить способность LLM решать комплексные научные проблемы, требующие знаний из различных дисциплин. Оценка проводится по всему спектру исследовательского процесса, от генерации гипотез до анализа и интерпретации результатов, что обеспечивает более полную картину возможностей и ограничений LLM в научных исследованиях.

В основе подхода Scientific Discovery Evaluation (SDE) лежит использование специализированных фреймворков, таких как SDE-Harness, для реализации полного цикла научного исследования. Это подразумевает не просто оценку LLM на отдельных задачах, а моделирование всей исследовательской работы, начиная с формулирования гипотезы, через проектирование и проведение симуляций, до интерпретации полученных результатов. SDE-Harness предоставляет инфраструктуру для автоматизации этих этапов, позволяя оценить способность LLM к комплексному решению научных проблем, требующих последовательного выполнения взаимосвязанных задач и анализа данных, полученных на каждом этапе. Такой подход позволяет получить более реалистичную оценку возможностей LLM в контексте научных исследований по сравнению с традиционными методами оценки, фокусирующимися на изолированных задачах.

Ключевым аспектом оценки больших языковых моделей (LLM) в научном контексте является оценка на уровне целых проектов, требующая от моделей не только генерации гипотез, но и проектирования симуляций и интерпретации полученных результатов. Однако, результаты исследований в рамках Scientific Discovery Evaluation (SDE) демонстрируют, что точность LLM при решении задач SDE в настоящее время ниже, чем их показатели на общедоступных научных бенчмарках. Например, на бенчмарке MMMU модели достигают точности 0.84, а на GPQA-Diamond — 0.86, в то время как точность на задачах SDE остается ниже этих значений, что указывает на необходимость улучшения способности LLM к комплексному научному исследованию.

LLM Проявляют Универсальность в Научных Областях

Большие языковые модели (LLM) демонстрируют значительные успехи в различных областях химии и материаловедения. В частности, они эффективно решают задачи ретросинтеза, определяя возможные пути синтеза молекул из доступных реагентов. LLM также применяются для оптимизации комплексов переходных металлов, предсказывая их стабильность и реакционную способность. Кроме того, модели способны оценивать молекулярные свойства, такие как растворимость и токсичность, что важно для разработки новых лекарственных препаратов и материалов. Эти возможности основаны на способности LLM анализировать большие объемы химических данных и выявлять закономерности, недоступные для традиционных методов.

Большие языковые модели (LLM) демонстрируют способность к решению абстрактных математических задач, таких как символьная регрессия и моделирование модели Изинга. Символьная регрессия предполагает поиск математического выражения, наилучшим образом описывающего заданный набор данных, что требует не просто запоминания, но и применения логических операций и алгебраических преобразований. Модель Изинга, используемая в статистической механике для изучения ферромагнетизма и других явлений, описывается гамильтонианом $H = -J\sum_{\langle i,j \rangle} s_i s_j — h\sum_i s_i$, где $s_i$ — спиновые переменные, $J$ — константа взаимодействия, а $h$ — внешнее магнитное поле. Успешное моделирование LLM этих задач указывает на наличие у них базовых способностей к математическому рассуждению и решению проблем, выходящих за рамки простого сопоставления шаблонов.

Большие языковые модели (LLM) демонстрируют возможности в задачах, связанных с идентификацией новых кристаллических структур и оптимизацией последовательностей белков. В материаловедении LLM используются для предсказания стабильных и функциональных кристаллических структур на основе заданных параметров, что ускоряет процесс открытия новых материалов. В биотехнологии LLM применяются для оптимизации аминокислотных последовательностей белков с целью повышения их активности, стабильности или селективности. Эти возможности открывают перспективы для разработки новых лекарственных препаратов, ферментов и биоматериалов, существенно расширяя границы исследований в данных областях.

Несмотря на достигнутые успехи в применении моделей рассуждения (reasoning models) в различных научных областях, наблюдается тенденция к насыщению прироста производительности. Например, точность предсказаний по правилу Липинского (Lipinski’s rule) была улучшена с 0.65 до 1.00, однако дальнейшее масштабирование моделей не приводит к существенному увеличению эффективности. Данный факт указывает на необходимость поиска альтернативных подходов и методов, выходящих за рамки простого увеличения размера моделей, для дальнейшего прогресса в научных вычислениях и моделировании.

Будущее Научных Исследований с Искусственным Интеллектом

Автоматизация начальных этапов научных исследований с помощью больших языковых моделей (LLM) открывает новые возможности для ученых. Вместо рутинной работы по сбору и обработке данных, исследователи получают инструмент, позволяющий высвободить время и ресурсы для более сложных задач — анализа полученных результатов, формулирования гипотез и творческого решения проблем. LLM способны быстро просматривать огромные объемы научной литературы, выявлять закономерности и предлагать перспективные направления исследований, тем самым ускоряя процесс научного открытия и позволяя ученым сосредоточиться на инновационных аспектах своей работы. Это перераспределение усилий способствует повышению эффективности научных исследований и стимулирует прорывные открытия в различных областях знаний.

Разработка и совершенствование систем оценки, подобных SDE (Scientific Domain Evaluation), представляется критически важным этапом в процессе внедрения больших языковых моделей (LLM) в научные исследования. Эти фреймворки позволяют выявлять специфические ограничения LLM в различных областях науки — от химии до физики — и точно определять, где требуется дальнейшее обучение или модификация моделей. Без надёжных инструментов оценки невозможно объективно судить о достоверности и применимости результатов, полученных с помощью LLM, а также избежать распространения ошибочных или вводящих в заблуждение научных данных. Улучшение SDE предполагает не только расширение охвата научных дисциплин, но и повышение чувствительности к нюансам и тонкостям, характерным для конкретной области знаний, что в конечном итоге способствует более ответственному и эффективному использованию искусственного интеллекта в научных открытиях.

Масштабирование больших языковых моделей (LLM) и улучшение их способности к логическим рассуждениям открывает значительный потенциал для научных открытий. Однако, текущие исследования демонстрируют высокую корреляцию ($Spearman’s\ r > 0.8$ и $Pearson’s\ r > 0.8$) между лучшими моделями в химии и физике. Этот факт указывает на общие слабости и схожие паттерны ошибок, что говорит о необходимости разработки новых подходов к обучению и оценке. Несмотря на впечатляющие успехи, LLM, по-видимому, решают задачи, опираясь на общие принципы, а не на глубокое понимание специфических научных дисциплин. Поэтому, для реализации полного потенциала искусственного интеллекта в науке, требуется сосредоточиться на создании моделей, способных к более глубокому и контекстуально-зависимому рассуждению.

Слияние искусственного интеллекта и научной деятельности открывает новую эру беспрецедентного ускорения инноваций и прорывных открытий. Ранее недостижимые темпы анализа данных и генерации гипотез, обеспечиваемые современными языковыми моделями, позволяют ученым преодолевать границы известного и исследовать сложные научные вопросы с невиданной ранее скоростью. Ожидается, что автоматизация рутинных задач и выявление скрытых закономерностей в больших объемах информации приведет к революционным изменениям в различных областях, от разработки новых материалов и лекарств до понимания фундаментальных законов Вселенной. Данное взаимодействие не просто оптимизирует существующие процессы, но и формирует качественно новый подход к научному познанию, способствуя возникновению принципиально новых идей и технологий, которые изменят облик будущего.

Исследование, представленное в статье, подчеркивает необходимость оценки больших языковых моделей не только по способности отвечать на вопросы, но и по умению генерировать гипотезы и проектировать эксперименты в контексте сложных научных задач. Этот подход к оценке выходит за рамки простого тестирования знаний и направлен на выявление истинного потенциала моделей в процессе научного открытия. Как однажды заметил Анри Пуанкаре: «Наука не состоит из ряда истин, а из методов, ведущих к истинам». Эта фраза отражает суть представленной работы — акцент на процессе научного исследования, а не на простом накоплении фактов. Оценка моделей по способности к проектной деятельности, как предлагается в статье, является важным шагом к созданию искусственного интеллекта, способного к настоящему научному творчеству.

Что Дальше?

Представленный здесь анализ, хотя и представляет собой шаг вперед в оценке больших языковых моделей в контексте научных открытий, лишь обнажает глубину нерешенных вопросов. Оценка не должна сводиться к проверке способности отвечать на вопросы; истинное мерило — способность генерировать обоснованные гипотезы и планировать эксперименты, приближающиеся к реальным исследовательским проектам. Однако, даже подобный подход не гарантирует преодоления фундаментального ограничения: модели оперируют с информацией, не понимая ее сущности. Код должен быть очевиден, как гравитация, но даже самая элегантная программа не заменит научного чутья.

Дальнейшее развитие должно быть сосредоточено не на увеличении размера моделей, а на разработке методов, позволяющих им моделировать причинно-следственные связи и оценивать достоверность информации. Важно избегать соблазна усложнения; совершенство достигается не когда нечего добавить, а когда нечего убрать. Необходимо сместить акцент с количественных метрик на качественную оценку научного стиля, критического мышления и способности к самокоррекции.

Интуиция — лучший компилятор, и задача состоит в том, чтобы создать модели, способные к аналогичному процессу — к быстрому и эффективному отбрасыванию нерелевантного и выделению существенного. В конечном счете, оценка больших языковых моделей должна быть не просто тестом на интеллект, но и проверкой их способности к скромности — к признанию границ собственного знания.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.15567.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-18 09:24

🚀 Квантовые новости