谷歌发布多代理协同工作的AI科研伙伴

AI协同科学家是指什么

谷歌近期推出了一款名为AI co-scientist的多智能体人工智能系统，旨在作为虚拟科研助手支持科学家们处理各种复杂的科研工作，如研究主题的选择、文献调研以及实验规划等任务。该系统依托Gemini 2.0技术驱动，通过多个智能化单元协同操作，涵盖生成、评估、排序及进化等功能模块，以模拟完整的科学研究流程。AI co-scientist具备理解科研目标的能力，并能够提出创新性的假设与研究策略，在推理能力方面则借助“测试时间计算”概念得到增强。在药物再利用、靶点识别以及抗生素耐药性机理等领域，该系统已显示出初步成效，并且具有加速科学发现的潜力。

AI共同科学家的核心作用

• 把握科学研究的目的研究人员通过用自然语言向系统阐述他们的科研目的，使系统能够解读并构想出相应的研究假说及试验计划。
• 创造新颖的假说该系统通过探究文献并模拟科学讨论来创建创新的研究假说。
• 试验规划该体系制定了详尽的试验计划，涵盖了试验流程、预计成果及检验手段，并对方案的实施可能性进行了评估。
• 个人提升该体系利用“假定竞赛”及演化机制，持续提升假定的优质量级。
• 文章回顾及综合分析该系统迅速审视并归纳相关的学术资料，汇总现有的科研成果，以助力新研究领域的探索与发展。

AI协同科学家的运作机制

• 多个代理系统结构该系统集成了一系列功能各异的代理模块，涵盖生成代理（Generation Proxy）、反思代理（Reflection Proxy）、排序代理（Sorting Proxy）、进化代理（Evolution Proxy）、临近性验证代理（Proximity Verification Proxy）以及元评估代理（Meta-Evaluation Proxy）。这些模块分工明确，并协作执行复杂的科学推理作业。
• 评估时长统计：该系统能够在推理时动态调整并分配计算资源，通过延长处理时间来提升其推理解析的效能。
• Elo评级系统该系统运用Elo评级体系来自动化评定产生的假说与研究计划的品质。分数越高，表明假说质量越佳。
• 仿真科学研究流程该系统借鉴了科学探索中“提出假说并检验”的迭代模式，全面仿真科研过程的各项环节（如构想建立、实证分析及优化调整），旨在创造出卓越的项目规划方案。
• 语言的自动化处理技术该体系依托于 Gemini 2.0 架构，具备理解及创造自然语言的能力。科研人员能够以直观的方法同此体系进行互动，阐明他们的研究目的、提交意见或是获取来自系统的回应。
• 工具的整合与拓展该系统整合了多种外部分析资源，包括学术资料库和专业的AI算法模型等，以此来增强自身的功能范围；比如运用AlphaFold技术对蛋白质的构象设计方案进行准确性的检验。

AI共同科研项目的网址

• 官方网站项目版块在谷歌研究博客上发布的一篇文章探讨了利用人工智能作为共同科研者来加速科学突破的可能性。这篇文章展示了AI技术如何与科学家们协同工作，以推进科学研究的边界并加快发现的步伐。
• 科技文章该文档链接指向了一篇存储在Google云端的关于人工智能共事者的研究论文，具体路径为coscientist_paper文件夹下的ai_coscientist.pdf。
• 请求试用访问表单的链接如下所示：https://docs.google.com/forms/d/e/查看表单

AI共同科学家的使用情境

• 药品功能重塑迅速发现已有药物的潜在新应用，例如为急性髓细胞白血病（AML）寻找新的治疗方案，从而减少开发时间与费用。
• 目标识别探索新型治疗目标，如在肝纤维化的科学研究中发现的全新表观遗传学目标，以推动创新药物的研发。
• 探究抗药性的成因机制研究细菌对抗药物的机理，比如提出的噬菌体激发染色体岛屿交互的新假说，正开辟出抗微生物感染的新方法路径。
• 试验规划为生物医学领域的科研工作构思新颖的假说及详尽的试验计划，以提升科学研究的工作效能。
• 多领域探究融合多个领域的专业知识，消除学科间的界限，促进对复杂疾病进行跨学科研究的进程。