Система ИИ-агентов присоединяется к поискам внеземной жизни

Создатели ИИ-системы собираются использовать его для изучения образцов, которые NASA планирует доставить с Марса. ИИ-агенты помогут определить, содержат ли образцы органические молекулы, которые указывают на наличие прошлой или существующей жизни. Исследователи представили AstroAgents 27 апреля на Международной конференции по изучению представлений в Сингапуре.

«ИИ-система помогает нам лучше понять, как молекулы формируются в космосе и на Земле и как они сохраняются, какие конкретные признаки нам следует искать», — говорит астробиолог Дениз Бакнер из Центра космических полетов имени Годдарда в Гринбелте, которая является соавтором препринта, описывающего AstroAgents.

Этот инструмент является примером «агентного ИИ». Они, как правило, основаны на больших языковых моделях (LLM) и предназначены для более активной и автономной работы, по сравнению с обычными ИИ-приложениям. Такие ИИ-агенты решают, что им как нужно делать, оценивают результаты и адаптируют ответы. Их появление вызвало оживленные дебаты о том, может ли агентный ИИ выдвигать действительно оригинальные научные идеи и как вообще следует определять новизну идеи.

Одним из наиболее ярких примеров является «co-scientist» от Google, который был выпущен в феврале. Он искал потенциальные методы лечения заболеваний печени и предположил, как возникает устойчивость к противомикробным препаратам, что было вполне разумным и еще непродуманным людьми вариантом. Применение агентного ИИ в астробиологии — это нечто новое, говорит астробиолог Майкл Вонг из Лаборатории Земли и планет Carnegie Science в Вашингтоне, округ Колумбия.

Исследователи подают различные подсказки разным агентам. Например, «аналитику данных» поручено выявить важные закономерности в данных, «планировщику» — решать, что делегировать другим агентам для дальнейшего исследования и генерации гипотез, а «критик» оценивает гипотезы и предлагает улучшения аналитику данных, который запускает следующий цикл обработки.

Способ, которым AstroAgents разделяет работу между несколькими специализированными агентами, является инновационным, говорит соавтор ИИ-системы Амирали Агазаде, компьютерный ученый из Технологического института Джорджии в Атланте: «Мы поняли, что из-за сложности данных агенту-планировщику лучше назначать несколько задач нескольким "ученым". И планировщик решает, что будет изучать каждый "ученый". и он делает это самостоятельно. Это своего рода магия системы».

Исследовательская группа экспериментировала с использованием двух LLM для работы AstroAgents — Claude Sonnet 3.5 и Gemini 2.0 Flash. Они снабжали каждую систему данными масс-спектрометрии для восьми метеоритов и десяти образцов почвы, взятых из разных мест по всей Земле, включая Антарктиду и пустыню Атакама в Чили, и провели десять раундов обучения.

Результатом стала 101 гипотеза от Gemini и 48 от Claude. Одна из гипотез утверждает, что определенные молекулы, обнаруженные на Земле, могли бы стать «надежными биомаркерами», указывающими на наличие жизни. Другая предполагает, что кластеры органических молекул, обнаруженных в двух метеоритах, могли образоваться в результате одной и той же серии химических реакций.

Дениз Бакнер оценила каждую гипотезу. Она посчитала 36 гипотез Gemini правдоподобными и 24 новыми. Напротив, ни одна из гипотез, сгенерированных Claude, не была оригинальной, но они были в целом менее подвержены ошибкам и более понятны, чем гипотезы Gemini.

Бакнер говорит, что объем сгенерированных гипотез и способность выявлять закономерности в сложных графиках масс-спектрометрии, которые могут представлять свойства сотен тысяч молекул, делают AstroAgents полезными для исследований. «Это шаг за пределы того, что может сделать человек», — говорит она.

Она с нетерпением ждет возможности использовать AstroAgents для руководства анализом будущих образцов, в частности, со дна древнего озера на Марсе. Они будут возвращены на Землю миссией в 2030-х годах. «Когда мы проанализируем эти образцы, это поможет нам лучше понять, есть ли потенциальные доказательства жизни», — говорит Бакнер.

Но Вонг говорит, что неясно, вносит ли AstroAgents полезный вклад, потому что только один человек оценивал его гипотезы. «Приведенные оценки были бы гораздо более весомыми, если бы они представляли собой набор, скажем, оценок сотни разных экспертов», — говорит Вонг. Даже гипотезы, получившие высокие оценки, не научили его «ничему новому о тайне возникновения жизни», — говорит он.

Агазаде считает, что агентные инструменты ИИ внесут значимый вклад поиск жизни. «Мы только начинаем и и едва поцарапали поверхность», — говорит он. — «Мы согласны, что нужно проделать большую работу, чтобы понять происхождение жизни, но мы уверены, что агентный ИИ будет играть в этом ключевую роль».