В последние годы искусственный интеллект стал неотъемлемой частью научных исследований, особенно в области открытия лекарств. Два основателя компаний, работающих на переднем крае этой трансформации, обсуждают, как ИИ может изменить научные процессы и какие подходы к его внедрению наиболее эффективны.
Андре Франса из Ergodic и Эли Поллок из Ontologic представляют разные стратегии: первый предлагает настраиваемые системы, которые могут интегрировать экспертные знания, а второй — включение специалистов непосредственно в команды разработки. Эти подходы не противоречат друг другу, но открывают разные пути к созданию эффективных ИИ-систем.
Франса отмечает, что в некоторых случаях, таких как предсказание структуры белков, необходимы специализированные алгоритмы, которые могут обрабатывать сложные данные. В то время как языковые модели могут генерировать запросы и писать код для извлечения информации, для более глубокого анализа требуются специализированные инструменты.
Поллок подчеркивает, что понимание значимости предсказаний для бизнеса требует как научных знаний, так и способности к рассуждению. Это создает сложные задачи, которые необходимо решать, чтобы определить будущее этой области.
Важным аспектом обсуждения стали агенты — системы, которые могут делегировать задачи специализированным инструментам. Это позволяет создать универсальную систему, которая будет эффективно управлять процессами, сохраняя при этом контроль за результатами.
С точки зрения будущего, оба эксперта согласны, что идеальная картина включает в себя возможность для ученых сосредоточиться на научных гипотезах, а не на технических аспектах работы. ИИ должен стать инструментом, который упростит взаимодействие ученых с данными и ускорит процесс открытия новых лекарств.
В ближайшие пять лет мы можем ожидать, что ИИ станет неотъемлемой частью научного процесса, позволяя исследователям сосредоточиться на более важных задачах, таких как генерация гипотез и принятие стратегических решений. С правильными инструментами и интерфейсами ИИ может революционизировать подходы к открытию лекарств, делая их более быстрыми, точными и доступными.