Future House(元Google CEOのエリック・シュミットが開発した非営利AI実験室)が開発した新しい人工知能研究ツールであるKosmosが、テクノロジー業界で大きな注目を集めています。
驚くべきことに、OpenAIのCEOであるサム・アルトマン氏は、このイニシアチブを祝福し、高く評価しました。コスモスは、「次世代AI科学者」として説明されており、多くの分野での科学研究を支援し、科学の発見速度を促進する能力を持っています。
Edison Scientificによると、Future Houseの商用部門によると、Kosmosは、ビッグデータの集約に制限されていたRobinのような以前のツールよりも優れています。
Kosmosは構造化された世界モデルを使用しており、システムは数百のオブジェクト軌道から抽出された情報を効果的に組み合わせることができ、数千万件の通知コードを処理する必要があるにもかかわらず、研究の一貫性を維持します。
Xの記事で、サム・アルトマンはこれを興味深いイニシアチブと呼び、コスモスのようなAIツールが将来の科学にとって最も重要な影響の1つになると強調しました。
この称賛は、プロジェクトへの注目をさらに高めました。特に、コスモスは、従来の科学者が4ヶ月も費やす作業である、わずか1回の走行で未発表の科学研究を再生する能力を証明しました。
Googleも今年の初めに独自の「仮想科学」を発表し、競争に参加しました。多くのテクノロジーリーダー、その中にはAltmanも含まれていますが、AIは医学、材料科学、遺伝学、および他の多くの分野での研究を加速するのに役立つと信じています。
しかし、一部の専門家は、ほとんどのAI研究ツールのプラットフォームである大規模言語モデル(LLM)は、エラーを犯しやすく、「錯覚」を生み出す可能性があると依然として警告しています。
現在、コスモスは学術界に無料で提供されていますが、使用には制限があります。商用パッケージは1回の走行あたり200米ドルです。
Edison Scientificは、場合によっては、コスモスは誤った結論を導き出したり、行き詰まりを起こしたり、科学に関係のない統計モデルを追求したりする可能性があると警告しています。
しかし、コスモスの注目すべき点は、高い透明性です。すべての結論は、レポート作成プロセスに影響を与えたコード行またはドキュメントセクションに遡ることができます。
同社は、コスモスを使用して、以前の多くの科学的発見を再現し、神経学、材料、遺伝、老化などの分野で新たな貢献を生み出したと述べています。
試験では、コスモスは、心筋肥大を軽減するためにSOD2酵素を高濃度で使用すること、糖尿病のリスクに関する新しい遺伝的メカニズムの提案、アルツハイマー病におけるタンパク質タウの蓄積分析方法、および脳皮質の神経細胞が年齢とともにフッピーパス遺伝子の兆候を失う方法の研究など、4つの注目すべき理解を示しました。
Edison Scientificは、コスモスを1回実行すると、科学者、博士の6ヶ月間の作業量に相当すると述べています。多くの結果は依然として実験的に評価される必要がありますが、まだ限られていますが、コスモスは科学を行うAI分野で新たな競争を切り開いています。
