Cell最新研究：AI智能体如何加速生物医学科研

Cell最新研究：AI智能体如何加速生物医学科研

AI智能体在生物医学领域的应用正日益广泛。从简单的研究助手到能够独立设计实验的科学家，AI智能体的能力不断提升，为科学研究带来了新的机遇。本文详细介绍了AI智能体的类型、功能及其在生物医学研究中的具体应用，为我们展示了AI如何加速科研成果的发现和转化。

人工智能领域的领军人物吴恩达教授曾预言：“AI智能体(AI agent)将会超越大语言模型，驱动下一个创新浪潮。”这句话道出了AI智能体在科研领域的重要地位。

什么是AI代理（AI agent）？

当前的大语言模型，如ChatGPT和Claude，主要通过zero-shot prompt进行直接对话，执行单一的“生成”动作。而AI agent则能够自主学习和推理，通过反馈机制自我改进，依次执行多个流程以完成复杂任务。具体来说，AI agent具备以下能力：

• 信息处理与分析：能够处理和分析大型数据集，从数据中挖掘有价值的信息。
• 假设生成与评估：可以根据已有的知识和数据生成假设，并对其进行评估。
• 实验规划与执行：规划实验流程，确定实验步骤、所需工具和资源等，并能与实验平台交互执行实验。
• 自我学习与改进：通过持续学习不断提升自身能力，利用新的数据和经验更新知识，改进推理和决策过程。

图：AI智能体赋能生物医学研究的流程

AI智能体的类型

文章列举了几类不同功能的AI智能体：

• 头脑风暴智能体：多个智能体联合各领域专业知识，进行头脑风暴，鼓励创新和提出新颖想法。
• 专家咨询智能体：从具有专业知识的个体获取专业知识，提供见解和解决方案，其他智能体或人类根据这些反馈改进方法。
• 研究辩论智能体：两组智能体针对研究主题提出相反观点，通过批判性思维和有效沟通，完善论点。
• 圆桌讨论智能体：多个智能体参与讨论，促进表达不同观点，共同做出决策。
• 自驱动实验室智能体：在科学家的总体指导下迭代优化，无需逐步的人工监督，能够自主生成假设、执行实验并整合结果。

AI智能体的能力等级

根据AI智能体在假设生成、实验设计和执行以及推理方面的能力，将其分为四个级别：

• Level 0：无 AI 智能体

• 主要使用ML模型作为工具，由交互式和基础学习模型进行协调。

• ML模型本身不具备自主假设能力，只能为科学家提供线索。

• 实验设计只能执行预定义任务，不具备适应性改变能力。

• 基本不具备独立推理能力。

• Level 1：AI 智能体作为研究助手

• 假设生成：科学家设定假设，智能体制定简单且范围较窄的假设。

• 实验设计与执行：在科学家设定的框架内工作，缺乏自主拓展任务的能力。

• 推理能力：基于已有的知识和设定的任务流程进行推理。

• Level 2：AI 智能体作为合作者

• 假设生成：能根据数据趋势和已知文献，生成延续现有研究的假设。

• 实验设计与执行：设计更严谨的实验协议，灵活运用广泛的实验工具。

• 推理能力：能够在现有知识范围内解释实验结果，考虑其他可能的解释，评估结果的可靠性和有效性。

• Level 3：AI 智能体作为科学家

• 假设生成：具备生成创造性、全新假设的能力，超越现有研究范畴。

• 实验设计与执行：可以开发新的实验方法，解锁新的研究能力。

• 推理能力：基于实验结果和解释，能够不断改进实验方法，提高对生物现象理解的准确性和深度。

结语

从ChatGPT 3.5到4.0，再到具有推理能力的o1，AI领域的发展速度令人瞩目。在AI for Science领域，具有自主学习、反思和推理改进能力的AI智能体，将进一步加速科学发现的进程，帮助解决复杂科学问题。