Primii pași spre singularitate în știință
La Google I/O, Demis Hassabis, CEO DeepMind, a declarat că ne aflăm în „poalele singularității” – o afirmație curajoasă, ilustrată printr-un demo de prognoză meteo. Însă acest moment a marcat o schimbare subtilă, dar importantă, în abordarea Google față de AI în știință: trecerea de la instrumente specializate la sisteme autonome cu agență proprie.
De ani buni, realizări precum AlphaFold, laureat Nobel pentru predicția structurii proteinelor, au demonstrat puterea AI-ului ca asistent specializat. Aplicații ca WeatherNext, ce oferă avertizări vitale pentru uragane, au consolidat această viziune. Aceste sisteme au fost folosite de milioane de cercetători din întreaga lume.
De la asistenți la colaboratori – sau chiar mai mult?
Acum, însă, industria, inclusiv Google, țintește mai sus: AI-uri bazate pe modele mari de limbaj cu capacitate agentică care pot "face" știință, nu doar să o susțină. Noua suită Gemini for Science aduce instrumente precum AI-ul Co-Scientist, capabil să genereze ipoteze. Chiar și laureatul Nobel John Jumper, cunoscut pentru AlphaFold, se concentrează acum pe codarea AI-ului, esențială pentru viitoarele agenți autonomi.
Nu este vorba doar de eficiență, ci de transformarea AI-ului într-un partener de cercetare egal, poate chiar un lider independent în descoperiri. Hassabis susține că AI-ul ar putea debloca stagnări în domenii precum fizica. Deși Google îi numește „Co-Scientifici”, ambiția reală e ca aceste sisteme să conducă explorarea științifică spre teritorii necunoscute, apropiindu-ne de singularitate mai mult ca niciodată.
