Google DeepMind компаниясынын «Conjecture Machines» деген докладына ылайык, жасалма интеллект агенттери алынган илимий гипотезаларды адам изилдөөчүлөрдөн ылдамыраак жана арзан чыгарып жатат. Бул болсо илимий гипотезалардын көптүгүн жана алардын текшерүү татаалдыгын жаңыртылган илимий инфраструктураны талап кылган көйгөйгө алып келет.
ИИ-агенттер стандарттуу чат-боттордон айырмаланып, узак мөөнөттүү максаттарды пландаштыра алышат, татаал тапшырмаларды кичирээк бөлүктөргө ажыратып, бир учурда бир нече процесс жүргүзүп, өз каталарын реалдуу убакытта оңдоого жөндөмдүү жана лабораториялык роботтор менен да өз ара аракеттене алышат.
Мисалы, Co-Scientist деген аталыштагы ИИ-агент эки күндө антибиотиктерге туруктуулуктун жайылышы боюнча татаал биологиялык гипотезаны көз карандысыз түрдө түзүп, приоритеттештирди. Ал эми Империя колледжинин Лондон командасы бул гипотезаны далилдөөгө дээрлик он жыл жумшады.
ИИ системаларынын күч алган себеби - базалык ИИ модулдарын өркүндөтүү, программалык структураларды түзүү жана лабораториялардын өзгөчөлүктөрүнө ылайыкташтыруу болуп эсептелет. Ушул жаңылыктар илимде жаңы ыкмалар менен жабдууларды киргизүүнү талап кылууда.
Бул процесс изилдөөчүлөрдүн, өзгөчө жаш илимпоздордун, илимдеги өз алдынча ойлоп, интуициясын өнүктүрүү мүмкүнчүлүгүнүн чектелишине алып келип, илимий иликтөөнүн жаңы негиздерин түзүүнү зарыл кылат.
