開發能像人類研究者一樣，創造出將成爲創新原動力的劃時代成果——人工智慧（AI）的這種開發動向正在擴大。歐姆龍的子公司OMRON SINIC X（東京都文京區）牛久祥孝的研究團隊已經在着手開發能理解科學論文的AI。目標是到2050年讓AI創造出諾貝爾獎級別的成果。
讓嵌入人工智慧的機器人自主進行實驗（示意圖）
研究團隊已經從11月開始收集公開發表的英文科學論文讓AI學習。不僅是論文中的文字，還會讓AI擷取圖表和資料等。研究人員讓AI書寫論文摘要並描述其新穎性，還讓其列舉類似的論文，以此應答AI對文章的理解程度。計劃到2025年，使AI能評審論文，理解研究人員的想法。
AI已在許多行業用於文章的閱讀和生成、圖形識別等基礎應用。使用內視鏡影像的癌症診斷支援、專利和金融領域的檔案翻譯等專業性較高的AI應用案例也在增加。在這一趨勢下，認爲AI也可以在科學研究中發揮作用的見識逐漸擴展開來。
在海外，被認爲是AI研究第一人的加拿大蒙特利爾大學Yoshua Bengio教授等人在2021年的國際會議上提出將AI運用到科學技術的隊形變換中。美國Alphabet公司旗下的英國DeepMind公司在2020年開發出了可以快速準確地預測蛋白質三維結構的人工智慧「Alphafold」。這項成果因其在藥物開發領域的貢獻而被美國科學雜誌《科學》評選爲2021年最佳研究成果。
如果AI能夠承擔研究工作，就有可能以人類所沒有的想法進行創新。如果與機器人配合，則可以實施24小時連續工作，還可以從事涉及輻射的危險實驗。
主導該研究的牛久是日本AI領域的第一人，他在2016年贏得了用文章描述插圖的AI競賽世界冠軍。最近他在研究從烹飪影片中自動建立文字食譜等影像和文章的融合。作爲其中的一環，研究團隊已經開始開發能夠解析科學論文中的文章和圖表的AI。
要想獲得科研成果，就必須在理解過往論文的基礎上提出新的科學假說。該研究團隊的目標是到2027年開發出可以根據論文内容提出新假說的AI，到2030年提高其假說的精度，創造出能夠被國際學術會議或期刊實際採用的成果。
研究小組計劃在2040年左右在《自然》、《科學》等著名科學期刊上發表AI撰寫的論文。牛久表示，在這一階段，「希望AI能起到博士後那樣的作用」。希望達到只要研究人員只要指出研究整體的方向性，AI就能自主推進研究的狀態。
到 2050 年左右，就技術而言，AI有可能完全獨立於人類開展研究。 但牛久表示，「我希望AI和人一起研究和討論，研究人員也可以向AI回饋資訊。」 他認爲，人類參與研究是降低AI失控風險的重要環節。
與機器人聯動進行實驗
AI要進行科學研究，就必須進行實驗。能夠混合化學品並稱重的機器人已經在研究當中。2020年，英國利物浦大學的研究人員開發出了一款機器人，可以在8天内完成人類需要幾個月才能完成的化學實驗。
牛久的研究團隊首先將使用現有設備。用相機和感測器記錄研究人員做實驗的情況，然後讓配備了AI的機器重現實驗。設想用於探索藥物原料和新材料等領域。
接下來，在開發能做實驗的機器人時，計劃讓多個機器人統合工作，承擔各種功能。例如，讓執行人手部作業的臂形機器人和可以跨越臺階、行程到各種場所的機器人聯動，每個機器人都將配備AI，使其能夠因應各種類型的實驗。
如果AI能夠承擔包括實驗在内的科學研究工作，那麼以AI自身爲主題的研究也將成爲可能。牛久指出：「我們設想的是讓研究人員和AI一起研究的形式，研究的方向並不只由AI來決定。在這方面，不能說它是一個AI的能力超過人類智慧的奇點。」
日文：大越優樹、《日經產業新聞》、2022/10/28
中文：JST客觀日本編輯部
