На конференции Build 2025 компания Microsoft презентовала новую платформу под названием Microsoft Discovery, которая создана для ускорения научных исследований с помощью ИИ-агентов.
Эта платформа охватывает весь процесс исследований: от анализа научных данных и формулирования гипотез до генерации экспериментальных вариантов, моделирования и анализа полученных результатов.
Microsoft утверждает, что учёные смогут работать в сотрудничестве с командой специализированных AI-агентов, что повысит скорость, масштабируемость и точность исследований благодаря передовым достижениям в области искусственного интеллекта и суперкомпьютеров.
Анонс Microsoft Discovery не является единичным событием.
В начале 2025 года Google представила своего “AI-соавтора”, который помогает учёным в создании гипотез и планировании исследований.
Другие компании, такие как Anthropic, OpenAI, FutureHouse и Lila Sciences, также видят потенциал AI в ускорении научных открытий, особенно в медицине.
Иллюстрация: Leonardo.
Однако многие исследователи остаются скептичными по поводу использования современных AI-систем в научных процессах из-за их ненадёжности.
Создание эффективного “AI-учёного” сталкивается с вызовами, связанными с множеством непредсказуемых факторов.
Хотя AI может помочь в обработке большого объёма данных и сужении круга возможных решений, его способность к нестандартному мышлению и прорывным открытиям пока вызывает сомнения.
Результаты применения AI в науке остаются неоднозначными.
Например, в 2023 году Google заявила о синтезе около 40 новых материалов с помощью своего AI GNoME, но независимый анализ показал, что ни один из этих материалов не был действительно новым.
Аналогично, компании, использующие AI в разработке лекарств, такие как Exscientia и BenevolentAI, столкнулись с неудачами на этапе клинических испытаний.
Microsoft надеется, что её платформа продемонстрирует более успешные результаты, чем предыдущие попытки.
Успех Microsoft Discovery будет зависеть от способности платформы учитывать сложность научного процесса и преодолевать ограничения современных AI-алгоритмов.