🤖 AI-агенту дали шесть дней, $3000 и вычислительный кластер но он всё равно не смог пр...
🤖 AI-агенту дали шесть дней, $3000 и вычислительный кластер но он всё равно не смог провести нормальное научное исследование. Исследователи устроили необычный эксперимент: два автономных агента получили реальные научные задачи из неопубликованных заявок на NeurIPS, доступ к интернету, GPU и возможность самостоятельно писать код, ставить эксперименты, анализировать результаты и готовить статью. Инженерную часть агенты выполняли впечатляюще: поднимали окружение, запускали эксперименты, исправляли ошибки и перерабатывали текст без помощи человека. Но там, где требовалось научное мышление, система ломалась: агенты плохо оценивали перспективность гипотез, не замечали тупиков и вместо смены стратегии продолжали косметически исправлять неудачный подход. Даже собственные AI-рецензенты указывали на проблемы, но агенты зачастую игнорировали их. Итог оказался жёстким: две итоговые работы получили от экспертов оценки 2/6 и 1/6- обе были однозначно отклонены. Это важное ограничение «автономных учёных»: написать код и провести тысячу экспериментов проще, чем понять, какой эксперимент вообще стоит проводить следующим. Но именно здесь появляется перспективное направление: новые системы пытаются строить не просто генераторы гипотез, а замкнутые контуры «гипотеза → эксперимент → обратная связь → изменение стратегии». Например, AEROBAT уже автоматически сформулировал 79 гипотез, провёл более 23 000 симуляций и нашёл статистически подтверждённые закономерности. Следующий рывок в AI для науки, похоже, будет связан не с более умными ответами, а с умением машины понять: «эта идея не работает — пора искать другую». 📱VK 💬MAX 📱Дзен #ИИ #Исследования