AI预测神经科学研究结果准确率达81.4%，已超越人类专家
AI预测神经科学研究结果准确率达81.4%，已超越人类专家
在科学研究领域，人工智能（AI）正在以前所未有的速度改变着我们的认知边界。最近，一项发表在Nature子刊《自然人类行为》上的研究显示，AI在预测神经科学研究结果方面已经超越了人类专家。这一发现不仅展示了AI在处理复杂科学问题上的强大能力，也预示着科学研究方式的一次重大变革。
AI预测能力惊人：81.4%准确率超越人类专家
来自伦敦大学学院、剑桥大学、牛津大学等机构的研究团队开发了一个名为BrainBench的神经学专用基准测试平台。结果显示，经过该平台训练的大型语言模型（LLM）在预测神经科学研究结果方面的准确率高达81.4%，而人类专家的平均准确率仅为63.4%。即使在限制条件下，人类专家的最高准确率也只能达到66.2%，仍然低于AI的表现。
这一发现引发了科学界的广泛关注。多位教授和博士后表示，未来可以利用AI来判断研究的可行性，从而提高科研效率。
BrainBench：揭秘AI预测能力的测试平台
BrainBench测试平台的构建基于PubMed数据库中2002年至2022年间332807篇神经科学研究相关的摘要，以及从PubMed Central Open Access Subset中提取的123085篇全文文章，总计包含13亿个tokens。
测试用例通过修改论文摘要来实现，每个测试用例包括原始版本和经过修改的版本，修改后的摘要会显著改变研究结果但保持整体连贯性。测试者的任务是选择哪个版本包含实际的研究结果。
研究团队使用Eleuther AI Language Model Evaluation Harness框架，让LLM在两个版本的摘要之间进行选择，通过困惑度（perplexity）来衡量其偏好。对人类专家则要求他们提供自信度和专业知识评分。最终参与实验的神经科学专家有171名。
AI预测能力背后的科学原理
研究团队通过zlib压缩率和困惑度比率的分析表明，AI模型学习的是广泛的科学模式，而不是简单地记忆训练数据。这意味着AI已经掌握了科研的普遍模式，能够进行前瞻性的预测。
这一发现表明，许多科学研究并不是真正新颖的，而是遵循了文献中现有的结果模式。这不禁让人思考：科学家们是否具有足够的创新性和探索性？
AI将如何改变科学研究？
这一发现对神经科学研究具有深远影响。资深作者、UCL心理学与语言科学教授Bradley Love表示：“根据我们的研究结果，我们怀疑不久之后科学家们就会使用AI工具来设计针对他们问题的最有效实验。尽管我们的研究集中在神经科学上，但我们的方法是通用的，应该可以成功应用于所有科学领域。”
AI在科学研究中的角色正在从辅助工具转变为合作伙伴。它不仅能够处理海量数据，还能预测实验结果，帮助科学家优化研究设计。这将大大加速科研进程，使科学家能够将更多精力集中在创新性和探索性研究上。
然而，也有研究者对AI的这一用法表示质疑。有人认为实验才是科研最重要的部分，任何预测都没什么必要。还有研究者认为科研的重点可能在于精确的解释。这些观点提醒我们，AI在科研中的应用需要谨慎，它应该是人类智慧的补充，而不是替代。
未来展望：AI与人类智慧的协同进化
这一研究结果展示了AI在科学研究中的巨大潜力。随着技术的不断发展，我们可以期待AI在更多领域展现出超越人类的能力。但这并不意味着人类将被取代，相反，AI将成为人类智慧的有力补充，帮助我们更好地理解世界，推动科学进步。
正如一位研究者所说：“大自然的想象力远超人类。”大脑作为目前唯一能够完美执行复杂任务的计算模型，经过5亿年的进化打磨，使得动物能够轻松完成诸如捕猎等当前AI仍然难以胜任的复杂任务。这正是NeuroAI希望借鉴的方向，通过研究大脑的工作机制来突破当前AI系统的瓶颈。
这一研究结果展示了AI在科学研究中的巨大潜力。随着技术的不断发展，我们可以期待AI在更多领域展现出超越人类的能力。但这并不意味着人类将被取代，相反，AI将成为人类智慧的有力补充，帮助我们更好地理解世界，推动科学进步。