说到做实验,大家一定会想到那些身着白色实验服的科学家。然而,在中国科学技术大学的机器化学家实验室里,却几乎找不到一个人类的身影,取而代之的是在实验台间自由移动的机器人。

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图片来源:中国科学院官网

这不是科幻场景中的机器人,而是全球首款整合了文献阅读、实验设计、自我优化等多项功能,覆盖化学品研发全过程的「机器化学家」—— 不仅能够独立完成实验操作,还能自行规划实验流程和策略,不仅高能还全能。

据实验室负责人介绍:

在数以百万计的材料组合中寻找最佳方案,对于科研人员来说可能是一生的追求,而借助机器化学家的力量,这一过程可能仅需一至两周即可完成。

开发专门针对科研领域的,整合了硬件算力与 AI 算法的专用平台后,这个系统能进行高复杂度的模拟、预测和优化工作,这才是帮助科学家的高端玩法!

如果再搭载用于记录操作和接受命令的 AI 语音助手和人体动作识别,并提供融合 AR/VR 技术的智能眼镜,岂不就相当于拥有一个《钢铁侠》中贾维斯的初阶版嘛。

图片来源:电影截图

那个挥挥手便能搞出个科学新发现的时代,似乎离我们越来越近了。

显而易见,当下 AI 已经强大到几乎可以参与到科研的各个过程中,就连实验操作这一短板现在也在慢慢补齐了。

尽管 AI 辅助科研不断爆出令人啼笑皆非的论文撤稿,但拥抱 AI 的大趋势已经在学术界形成共识。

在不远的未来,使用 AI 或许会跟使用 Chem Office 等专业科研软件一样,成为每个科研打工人的必备技能,再不拥抱就说不过去了,各大学术机构也都坐不住了。

知名学术出版商开发出 Scopus AI

一起来看看国际头部学术出版商 Elsevier 开发的一款 AI 工具 ——Scopus AI。

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图片来源:Scopus AI 官网

Scopus AI 并不是文本生成工具,而是一个强大的生成式检索工具,这显然能够规避很多 AIGC 的问题。

根据官方介绍,Scopus AI 的检索能力能够让研究者快速掌握新领域的知识,并帮助研究者找到跨学科的合作伙伴进行交叉研究。

背靠 Elsevier 丰富的学术资源,Scopus AI 调用的数据库包括论文、书籍、书籍的章节、数据论文、评审和简短调查,但不包括会议评审、勘误表和撤回的项目。

为保证文献检索的时效性,Scopus AI 只对 2013 年以后发表的内容进行检索。

与传统检索工具不同的是,Scopus AI 能够利用论文的关键词为每次查询生成概念图(Concept map)。

这是一个开放的知识图谱,能提供基于主题的全面鸟瞰图,帮助研究者更完整地了解自己的研究方向和关联领域,直至超出原本熟悉的领域。

图片来源:Scopus AI 官网

如果研究者在 Scopus AI 的指引下发现了新的交叉领域,想找合作者共同研究的话,Scopus AI 也能提供帮助。

Scopus 原本就储存了 1960 多万个研究者的个人资料,Scopus AI 的主题专家功能能够查找出一个研究领域内顶尖的科研人员,并就他们的学术成果和贡献生成摘要。这能快速地帮助研究者找到最合适的合作者。

你可能会担心自己的隐私被 Elsevier 采集用来作为 Scopus AI 检索的元数据。就此,Scopus AI 专门声明,其开发遵循 Elsevier 的五大负责任人工智能原则,其中包括:尊重隐私,支持稳健的数据治理。

图片来源:Elsevier 官网

Scopus AI 有大出版集团背书,官方描绘的还特别好,最重要的是不生成任何能直接用于论文的文字或图片,所以看上去特别「安全」。进入 AI 时代,除了学术出版商,各大高校也纷纷做了尝试和体验。

国内各个高校纷纷开通试用AI 工具

一个月前,清华大学率先开通 Scopus AI 的试用,试用期 1 个月。

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图片来源:清华大学图书馆官网

随后,四川大学、同济大学、浙江大学、南方科技大学、南京大学等国内高校也先后开通试用,连国防科技大学也于本月开通了试用, 学术界拥抱 AI 的潮流势不可挡。对于科研人而言,真正关心的还是 AI 真能帮我们写论文 吗?

AI 真能帮我们写论文吗?

Scopus AI 不会给研究者任何能直接应用于论文的文本或图片,但其他 AI 显然可以,这成为很多人撰写论文的捷径。

去年底,Nature 照例公布了能够在新的一年里塑造科学的 2023 年度十大人物。与往年不同的是,这次专门额外增加了一个「非人类」成员 ——ChatGPT。

图片来源:Nature 官网

Nature 注意到,ChatGPT 以及其他生成型人工智能 AI 正在深刻地改变科学家的工作模式。

AI 不再仅仅是一项技术或一个工具,而是作为科研的参与者,深刻地影响到从课题设计直至论文撰写的各个环节。

自 2011 年至今,深度学习技术的突破让 AI 技术在图像识别、语音识别、自然语言处理等方面取得了重大进展,加之大数据的普及,AI 在某些方面,对科研人员形成了降维打击。

一个合格的研究者,在半小时能通读一两篇学术论文。

而去年年底,谷歌的 DeepMind 宣布推出全新多模态 AI 模型 Gemini,在相同时间内能阅读 20 万篇论文。

并且,AI 的阅读非常高效,不仅仅是观其大略的不求甚解,而是能自动从大量论文的文本中提取关键信息并生成摘要,甚至还能从文档中提取结构化的数据,通过知识归纳引擎生成论文观点,呈现关键概念。

如今,Gemini 已经从 1.0 升级为 1.5,处理能力更强大,也更加智能。

图片来源:DeepMind 官网

AI 既然能这么快速地读文献,还能提取关键信息并生成摘要,又能提取结构化数据输出观点,更别说本来就有的撰写文本功能 —— 那用它来写文献综述,岂不是水到渠成?

国内很多网站都有如何用 ChatGPT 撰写综述的教程,国外的论坛和科研博客也有这类教程。

其实,早在去年 7 月,就已经有人发表论文,介绍如何用 ChatGPT 撰写综述和荟萃分析(meta-analysis)。

图片来源:论文截图

写论文能行,那论文图片 AI 能搞定吗?

已经有人尝试了。

两个月前,一篇上线三天即撤稿的论文引起了国内外学术界的关注。这篇撤稿论文的最大看点是论文中怪异的插图 —— 按照作者的注明,均由人工智能工具 Midjourney 生成。

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图片来源:论文截图

实事求是地讲,论文里的图片基本上审美在线。但从学术角度看,图片的槽点就太多了。

比如身体和器官严重比例失调的老鼠,竟然还多出几个蛋蛋?!

图片来源:论文截图

仔细看的话,图片里单词的拼写错误也不少,专业词汇先不说,stem cell 的拼法就错了两回,还出现了火星文。

看来,用 AI 做学术图片这条路有点难,连最起码的拼写错误也难以避免,但不代表这条路走不通。

不过,未来技术成熟以后,生成学术图片肯定不是难事,甚至用 Sora 生成点科学小视频,估计也能实现。

AI 参与到科研中,极大地提升了效率,有硬件的帮助更加如虎添翼。与此同时,这必然会引发不少科研人的焦虑:自己会被 AI 取代吗?

再这样下去,自己的饭碗在哪里?

其实大可不必过早担心,就现在情况而言,科研的主体还是人。

但人与人的差别很大。

能将科研发挥到极致的,一定是那些能牢牢把握住 AI 技术和智能化硬件的人。唯有如此,才能让科研人员尽快摆脱「996」甚至「007」的内卷,让科研变得轻松高效又有趣。

你平时是利用 AI 做科研的?欢迎在评论区跟大家分享你利用 AI 做科研的宝藏技能~

参考资料:

1. 从 「 试错 」 到 「 智能创造 」 机器化学家来了

https://www.cas.cn/cm/202404/t20240411_5011300.shtml?from = timeline

2. Scopus AI.https://www.elsevier.com/products/scopus/scopus-ai

3.Nature’s Ten.https://www.nature.com/immersive/d41586-023-03919-1/index.html

4. Application ChatGPT in conducting systematic reviews and meta-analyses.https://www.nature.com/articles/s41415-023-6132-y

5. Cellular functions of spermatogonial stem cells in relation to JAK/STAT signaling pathway.

https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fcell.2023.1339390/full