AI预测神经科学实验结果超人类专家，准确率达81.4%

AI预测神经科学实验结果超人类专家，准确率达81.4%

在科学研究领域，人工智能（AI）正以前所未有的速度改变着我们的研究方式。最近，一项来自伦敦大学学院（UCL）的研究表明，AI在预测神经科学研究结果方面的能力已经超越了人类专家。

研究团队开发了一个名为BrainBench的基准测试系统，用于评估AI模型在神经科学领域的预测能力。结果显示，经过训练的AI模型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%。

即使是在特定领域具有最高专业知识的前20%神经科学家，其准确率也仅为66.2%，仍然低于AI模型的表现。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AI将在未来的科学研究中扮演更为重要的角色。

为了准确评估AI模型的预测能力，研究团队设计了BrainBench这一创新性基准测试系统。该系统收集了2002年至2022年间332,807篇神经科学研究论文的摘要，以及123,085篇全文文章，共计13亿个词符（tokens）。

测试用例通过修改论文摘要来实现，每个测试用例包括两个版本的摘要：一个是原始版本，另一个是经过修改的版本。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。

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AI将在未来的科学研究中扮演更为重要的角色。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。”

值得注意的是，AI模型能够如此准确地预测神经科学文献，这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。这一发现引发了对科学创新性的深刻思考。

这一突破预示着AI将在未来的科学研究中扮演更为重要的角色，特别是在实验设计和结果预测方面。正如一位研究者所说：“以后就可以让LLM帮忙判断更多研究的可行性了。”

然而，也有研究者对AI的这一应用表示了质疑，认为实验才是科研最重要的部分，任何预测都不如实际操作来得可靠。还有研究者指出，科研的重点可能在于精确的解释，而不仅仅是预测结果。

尽管如此，这一发现无疑为神经科学研究开辟了新的方向，未来也可能扩展到更多的学术研究领域。正如研究团队所言，这种方法并不特定于某一个学科，其他知识密集型任务上也可以使用。

这一研究结果发表在Nature子刊《自然人类行为》上，立即引发了科研圈的广泛关注。多位教授和博士后表示，这项研究展示了神经科学研究的一个新方向，或许未来在前期探索的时候，神经学专家都可以借助AI的力量进行初步的科研想法筛选，剔除一些在方法、背景信息等方面存在明显问题的计划。

这一突破预示着AI将在未来的科学研究中扮演更为重要的角色，特别是在实验设计和结果预测方面。正如一位研究者所说：“以后就可以让LLM帮忙判断更多研究的可行性了。”