Габриэль Гомес создал средство, которое превращает простой английский в физические эксперименты, позволяя проводить исследования, которые люди в одиночку никогда не смогли бы провести
Габриэль Гомес считает, что будущее химии связано не только с кодом, но и с колбами и вытяжными шкафами. Инженер-химик из Университета Карнеги-Меллон, Гомес работает на стыке химии и искусственного интеллекта. Его цель — автоматизировать рутинные лабораторные исследования, сделать эксперименты более быстрыми, точными и простыми в проведении. Его работа привела его к созданию Coscientist: интеллектуального агента, который адаптирует большие языковые модели, такие как GPT-4, для автоматизации и лабораторной инфраструктуры.
Путь Гомеса начался в маленьком городке в в бразильской сельской местности, где у него не было компьютера до 19 лет. Первый в своей семье, кто поступил в университет, он нашел свое призвание в Федеральном университете Рио-де-Жанейро, когда профессор сказал ему: «Вся химия содержится в этом уравнении Шредингера — все, что тебе нужно сделать, это решить его!»Эта идея привела его на путь компьютерной химии и, в конечном счете, в Управление научно-технической политики Белого дома, где в 2023-2024 годах он консультировал о рисках и выгодах интеллектуальных систем.
Scientific American поговорил с Гомесом о том, почему он создал Coscientist и как искусственный интеллект позволяет проводить эксперименты, которые когда-то были невозможны из-за человеческой ошибки или полного истощения.
О поддержке научной журналистики
Если вам понравилась эта статья, подумайте о том, чтобы поддержать нашу журналистику, отмеченную наградами, подписавшись на нее. Приобретая подписку, вы помогаете обеспечить будущее впечатляющих историй об открытиях и идеях, формирующих наш современный мир.
[Ниже приводится отредактированная стенограмма интервью.]
Откуда взялась идея Coscientist?
Она возникла из-за беспокойства. Карнеги-Меллон разрабатывал крупную инициативу для академической облачной лаборатории — оборудование стоимостью 50 миллионов долларов, управляемое людьми и роботами, а интерфейс должен был осуществляться с помощью кода. Я беспокоился, что мои коллеги по химии и биологии не будут использовать эту замечательную платформу. По сути, вам нужно было бы попросить их подумать о том, как они будут проводить эксперименты в совершенно другой обстановке, в которой они физически не задействованы. Я люблю шутить, что химики, в частности химики-органики, считают, что «моя лаборатория — это мое королевство, и вы не должны вторгаться в его пределы».
Моя группа начала свою работу в январе 2022 года, и мы попробовали несколько вариантов работы с большими языковыми моделями, но безуспешно. Затем, 14 марта 2023 года, вышел GPT-4. Я помню, как один из моих студентов прислал скриншоты технической документации на наш Slack, и я подумал, что он меня разыгрывает — возможности были невероятными. Я помню, как проснулся в 6 утра с осознанием того, что «вот как мы решаем проблему. Мы можем использовать это, чтобы химики могли взаимодействовать с облачной лабораторией, используя естественный язык. «Так начинался Coscientist.
Как это изменило повседневную исследовательскую работу в вашей группе?
У такой группы, как моя, есть «до» и «после». У меня был студент, который присоединился к нам в 2024 году, и перед вступлением он подошел ко мне, очень нервничая, и сказал: «Мне действительно интересно все, чем занимается группа, но у меня нет опыта в программировании». Но поскольку он имея доступ к некоторым из лучших современных инструментов, а также изучая языковые модели, он смог ускорить процесс. За очень короткое время он научился всему. Сейчас он занимается вычислительной техникой и машинным обучением в проектах, которые расширяют границы автономных научных исследований.
Можете ли вы описать, как работает Coscientist?
Представьте, что вы хотите испечь пирог, но вы не знаете, как правильно отмерять ингредиенты или пользоваться духовкой. Вы просто говорите косметологу: «Испеки мне этот шоколадный торт». Он выясняет рецепт, проверяет, какое оборудование и ингредиенты у вас есть, чтобы понять, возможно ли испечь торт, и дает вам инструкции. Это может быть вашим проводником. Вы можете поделиться фотографиями и видеозаписями и попросить его устранить неполадки на следующем этапе.
Самый первый эксперимент, который мы провели, был с нашим роботом, 96-луночной тарелкой с пищевым красителем и тарелкой-мишенью. Мы сказали роботу: «Нарисуй что-нибудь симпатичное на тарелке-мишени». Ученый нарисовал рыбу. Мы не знаем почему, но это мило. Это само по себе впечатляет, потому что обычно человек должен был бы точно запрограммировать робота.
Благодаря этому мы смогли создать один из крупнейших наборов данных по экспериментальным химическим реакциям с кинетикой, чего люди обычно не делают из-за большого объема работы. Я верю, что именно такой наукой мы будем заниматься в будущем: охватывать области, которых мы не касались из-за предвзятости людей или из-за того, что объем работы был огромен.
Есть ли что-то, с чем людям следует быть осторожными при проведении исследований с использованием больших языковых моделей?
Когда речь заходит о безопасности, становится ясно, что развитие новых технологий также может привести к неправильному использованию, и общество должно минимизировать негативные последствия. Вы должны использовать эти инструменты как инструменты, а не как оракулы. Вы всегда должны иметь возможность проверить, что вы пытаетесь сделать, прежде чем принимать результаты за истину. Поскольку модели проходят обучение с подкреплением на основе обратной связи с людьми, чтобы стать полезными помощниками, они могут стать слишком подхалимскими. И это проблема, если вы не знаете того, чего не знаете. Так что, да, изучите их; узнайте, как они работают. Доверяйте, но проверяйте. Я невероятно оптимистичен в отношении преимуществ, которые это принесет. Я просто надеюсь, что больше ученых воспользуются этим, чтобы расширить свои области.
Версия этой статьи появилась в мартовском номере журнала Scientific American за 2026 год под редакцией Габриэля Гомеса.
