Un equipo de investigadores de IA de Sakana AI, en Japón, en colaboración con colegas de la Universidad de Oxford y la Universidad de Columbia Británica, ha desarrollado un sistema de IA que puede realizar investigaciones científicas de forma autónoma.
Lo llaman “El científico de IA“.
La investigación científica es generalmente un proceso largo y complejo.
Suele comenzar con una idea simple, como “¿Hay alguna manera de detener la acumulación de placa en los dientes humanos?”.
Luego, los científicos investigan otros estudios para determinar qué investigación se ha realizado sobre el tema.
Después de eso, elaboran un plan de acción, seguido de una evaluación de necesidades y un análisis de costos.
Si todo va bien, se inicia un proyecto y se asignan las necesidades de personal y material.
A esto le sigue la investigación propiamente dicha y la posterior redacción de un artículo de investigación para detallar el proceso utilizado y los hallazgos.
Después de eso, si lo amerita, se publica el artículo y se hace uso de los descubrimientos informados.
Este proceso general puede ser largo, difícil y a menudo costoso, principalmente debido a los costos de mano de obra.
En este nuevo esfuerzo, el equipo de investigación eliminó los costos de mano de obra al automatizar todo el proceso, desde la generación de ideas hasta la entrega del artículo escrito.
El sistema de IA utiliza LLM para imitar el proceso de investigación científica y ya ha sido probado al incitarlo a realizar tareas relacionadas con la investigación de IA, lo que significa que ya está realizando investigaciones con el objetivo de encontrar formas de mejorar sus propias habilidades.
Los investigadores afirman que su sistema actualmente está realizando ciencia real y, como parte de esos esfuerzos, está produciendo artículos de nivel de aceptación.
Si se validan estas afirmaciones, es probable que este desarrollo tenga un gran impacto en la comunidad de investigación.
Si los sistemas de IA comienzan a realizar el tipo de investigación que ahora realizan las personas, se podrían perder millones de puestos de trabajo, las universidades podrían ver caer las inscripciones y la financiación de la investigación podría reducirse drásticamente.
Por otra parte, dicha investigación podría conducir a importantes avances en áreas como la investigación del cáncer, el desarrollo de fármacos, las estrategias de mitigación del cambio climático o tal vez a una verdadera comprensión de misterios como la gravedad, la materia oscura o por qué existe vida en la Tierra y aparentemente en ningún otro lugar.
Fuente: Tech Xplore
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