Найден способ заставить ChatGPT работать как учёного (и это не то, что вы думаете)

Все сейчас говорят про “ИИ в науке”, но 99% таких систем — просто умные калькуляторы:

➔ Загружаешь данные → Получаешь графики и цифры → Но где новые идеи?

В сфере медицинских исследований искусственный интеллект все чаще используется для анализа данных и выявления закономерностей. Эти задачи действительно хорошо автоматизируются с помощью различных ИИ-систем. Более того, существуют и другие подходы к генерации гипотез с использованием языковых моделей (LLM), например, использование нескольких LLM, которые “спорят” между собой, или применение LLM для работы с графами знаний. Но большинство этих подходов, как и классические методы анализа данных, опираются на существующие знания. Где прорывные идеи, которые могут привести к настоящим открытиям, выходящим за рамки известного?

Придуман другой подход — не анализ данных и не просто генерация гипотез на основе существующих знаний, а выявление скрытых закономерностей и создание принципиально новых идей с помощью языковых моделей (типа ChatGPT). И вот почему это революционно: В отличие от многих существующих инструментов, использующих LLM для генерации гипотез, подход намеренно избегает использования баз данных, графов знаний и других структурированных источников информации. Это позволяет выявлять неочевидные связи и получать принципиально новые научные результаты, которые были бы невозможны при опоре на существующие знания.

Чем метод отличается от обычного “ИИ для науки”?

Обычный ИИ:

-Требует чистых структурированных данных

-Даёт только то, что уже есть в данных

-Нужны программисты и мощные серверы

Новый метод:

-Работает с текстами и разрозненными знаниями

-Предсказывает то, что никто не проверял

-Достаточно обычного ChatGPT + правильных запросов

Пример прорыва:

Когда мы скормили модели 50 статей про Альцгеймер, она (используя стандартные алгоритмы) выдала ожидаемую связь: “Витамин D может оказывать положительное влияние на когнитивные функции и снижать риск развития болезни Альцгеймера”. Это подтверждает, что LLM может эффективно перерабатывать существующие знания.

Однако, когда применили метод генерации гипотез, который позволяет выявлять скрытые связи и генерировать принципиально новые идеи, модель выдала следующее: “Эй, а вы проверяли, как витамин D работает у людей с геном VDR-TaqI? По моим данным, там может быть интересная связь!” Эта гипотеза является более конкретной и интересной, поскольку она указывает на возможное взаимодействие между генетическими факторами и влиянием витамина D на риск развития болезни Альцгеймера. Она демонстрирует, что метод позволяет выходить за рамки известных фактов и генерировать новые, перспективные гипотезы.

Почему это не “просто поиск”?

Не ищет готовые ответы → комбинирует знания из разных областей и выводит новые закономерности, которые не были явно указаны в исходных текстах.

Объясняет логику (не просто “корреляция 0.8”, а “вот возможный механизм”) и предлагает правдоподобные объяснения, основанные на существующих научных знаниях.

Сам предлагает, как это проверить и генерирует обоснованные предположения о том, какие факторы необходимо учитывать при проведении исследований.

Важно понимать, что метод - это не просто “умный поиск”. Он использует LLM для выявления скрытых закономерностей и генерации новых гипотез, которые могут быть полезны для дальнейших научных исследований. Это принципиально новый подход к научным открытиям, который позволяет ученым видеть то, что раньше оставалось незамеченным.

Главная фишка:

Не используем ИИ для расчётов — мы заставляем его мыслить как учёный. Это как разница между:

Калькулятором (обычный ИИ)

Аспирантом, который копает литературу и предлагает идеи (наш метод)

Важно: Это не замена исследованиям! Но теперь учёные могут:

→ Тратить 15 минут на генерацию идей вместо 15 недель → Видеть неочевидные связи, которые все пропускали

И это не просто экономия времени - это возможность совершать открытия, которые были бы невозможны традиционными методами

Что дальше?

Готовим инструкцию, как повторить этот метод (да, даже без программирования!). Хотите попробовать — подписывайтесь, скоро выложу руководство.

Как мы можем ещё больше улучшить способность LLM генерировать принципиально новые и практически применимые научные гипотезы, не опираясь на внешние источники знаний? Это важный вопрос, который требует дальнейшего изучения.

P.S. Если вы думали, что ChatGPT годится только для сочинения стихов — вы сильно недооцениваете эту технологию 😉