人工智能（AI）領(lǐng)域的的長期愿景是開發(fā)出能夠做出重大科學(xué)發(fā)現(xiàn)、自主學(xué)習(xí)和自主獲取知識(shí)的AI系統(tǒng)。
雖然“AI 科學(xué)家”（AI scientist）這一概念還只是一種理想化的愿景，但基于智能體（agent）的AI技術(shù)的發(fā)展，為開發(fā)能夠進(jìn)行對(duì)話、具備反思學(xué)習(xí)和推理能力的AI智能體（AI agent）鋪平了道路，這些AI智能體能夠協(xié)調(diào)大型語言模型（LLM）、機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）工具、實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，甚至是它們的組合。
近日，哈佛大學(xué)醫(yī)學(xué)院 Marinka Zitnik實(shí)驗(yàn)室（高尚華博士為第一作者）在 Cell 期刊發(fā)表了題為：Empowering biomedical discovery with AI agents 的文章，系統(tǒng)介紹了利用 AI 智能體（AI agent）推動(dòng)生物醫(yī)學(xué)發(fā)現(xiàn)。
該文章提出了這樣一個(gè)觀點(diǎn)——“AI 科學(xué)家”可以被由人類、大語言模型、機(jī)器學(xué)習(xí)模型及其他工具（例如實(shí)驗(yàn)平臺(tái)）組成的復(fù)合AI系統(tǒng)所支持的 AI 智能體（AI agent）所實(shí)現(xiàn)。
我們將“AI 科學(xué)家”設(shè)想為具備批判性學(xué)習(xí)和推理能力的系統(tǒng)，它們能夠通過協(xié)作智能體整合 AI 模型和生物醫(yī)學(xué)工具，并與實(shí)驗(yàn)平臺(tái)相結(jié)合，從而為生物醫(yī)學(xué)研究提供助力。
生物醫(yī)學(xué) AI 智能體不是將人類排除在發(fā)現(xiàn)過程之外，而是將人類的創(chuàng)造力和專業(yè)知識(shí)與 AI 分析大量數(shù)據(jù)、探索假設(shè)空間和執(zhí)行重復(fù)性任務(wù)的能力相結(jié)合。AI 智能體將能夠熟練完成各種任務(wù)，規(guī)劃發(fā)現(xiàn)工作流程并進(jìn)行自我評(píng)估，以識(shí)別并解決其知識(shí)中的差距。這些智能體使用大語言模型（LLM）和生成式模型來實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化記憶以進(jìn)行持續(xù)學(xué)習(xí)，并使用機(jī)器學(xué)習(xí)工具將科學(xué)知識(shí)、生物學(xué)原理和理論融入其中。AI 智能體可以影響從虛擬細(xì)胞模擬、可編程的表型控制到細(xì)胞回路設(shè)計(jì)以及開發(fā)新療法等各個(gè)領(lǐng)域。
生物學(xué)的復(fù)雜性要求靈活地將復(fù)雜的問題分解為可執(zhí)行的任務(wù)。AI 智能體可以將問題分解為可管理的子任務(wù)，然后由具有特定功能的AI智能體解決目標(biāo)問題和整合科學(xué)知識(shí)。在不久的將來，AI 智能體可以通過使工作流程更快、更資源高效的方式加速發(fā)現(xiàn)過程。
利用AI智能體推動(dòng)生物醫(yī)學(xué)研究
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型的不斷發(fā)展和應(yīng)用
生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中AI智能體——從基于LLM的AI智能體到集成了AI模型、工具和物理設(shè)備的多重智能體系統(tǒng)
AI智能體的自主性等級(jí)
AI智能體在遺傳學(xué)、細(xì)胞生物學(xué)和化學(xué)生物學(xué)中的自主性等級(jí)的案例
機(jī)器學(xué)習(xí)的核心術(shù)語
AI智能體中的關(guān)鍵模塊：感知、交互、推理和記憶模塊
生物醫(yī)學(xué)AI智能體的組件
AI智能體在生物醫(yī)學(xué)發(fā)現(xiàn)中的挑戰(zhàn)
AI 智能體可以提高常規(guī)任務(wù)的效率，使重復(fù)過程自動(dòng)化，并分析大型數(shù)據(jù)集，以在規(guī)模和精度上超越當(dāng)前的人類驅(qū)動(dòng)工作。這種自動(dòng)化允許進(jìn)行連續(xù)的、高通量的研究，而人類研究人員不可能以相同的規(guī)?；蛩俣葐为?dú)進(jìn)行研究。
展望未來，在獲得時(shí)間和空間尺度的實(shí)驗(yàn)測(cè)量數(shù)據(jù)之前，AI 智能體可以通過跨時(shí)間和空間尺度進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而提供超出傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)所能達(dá)到的洞察力。最終，AI 智能體可能有助于揭示生物系統(tǒng)中新的行為模式。
原文鏈接：
https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(24)01070-5
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