OpenAI og Anthropic har samlet inn titalls milliarder dollar på løftet om kunstig intelligens som kan gjøre nye oppdagelser innen felt som medisin, biologi og fysikk. Og likevel er vi ikke i nærheten av det. (Du husker kanskje dette vanskelige øyeblikket fra i fjor høst da en ChatGPT-generert matematisk «oppdagelse» ble avkreftet.)
Årsaken, ifølge Markus Buehler, en modell for åpen språkmodell, Massachusetts Institute of Technology AI, er underbygget av en enkel ingeniørvitenskapelig professor i teknologiAI. Antropisk kan ikke gjøre nye vitenskapelige oppdagelser på egen hånd. Så Buehler, sammen med Yuan Cao, en tidligere seniorforsker i Google DeepMind, har vært med på å grunnlegge Unreasonable Labs, som har som mål å utvikle AI for å oppdage ny kunnskap ved å bruke en tilnærming som avviker fra de store AI-laboratoriene.
Oppstarten samlet nylig inn 13,5 millioner dollar i finansiering med deltakelse ledet av Playground Global,&Venture fra Playground Global,&Venture fra Playground Global,&Venture. Ventures.
Buehler sier at mange vitenskapelige oppdagelser stammer fra et "aha"-øyeblikk der en vitenskapsmann bruker en teori fra ett vitenskapelig felt til et problem som involverer et annet felt. For eksempel brukte John Hopfield i 1982 et konsept fra kondensert materiefysikk til det da begynnende feltet av AI for å komme opp med enkle nevrale nettverk som kunne lære og gjenkalle minner.
