Geçtiğimiz hafta API ve platformunu duyuran FutureHouse, bu yeni araçla biyolojik verilerden bilgi üretimini daha sistematik ve hızlı hâle getirmeyi amaçlıyor.
Finch, ağırlıklı olarak bilimsel makalelerden oluşan biyoloji verilerini analiz ederek, kullanıcıların belirlediği bir araştırma sorusu çerçevesinde işlem yapıyor. Araç, verilen prompt’a göre analiz kodları çalıştırıyor, grafikler oluşturuyor ve sonuçları değerlendiriyor.
FutureHouse CEO’su Sam Rodriques’in ifadelerine göre Finch, bir yüksek lisans öğrencisinin yapacağı çalışmaları birkaç dakika içinde gerçekleştirebiliyor. Ancak bu hız, doğrulukla her zaman örtüşmüyor.
FutureHouse, yapay zekadan bilim insanı üretecek!
FutureHouse’un hedefi, önümüzdeki on yıl içinde bir yapay zekâ bilim insanı inşa etmek. Ancak bu iddialı vizyonun pratiğe ne ölçüde döküleceği henüz belirsiz.
Rodriques, Finch’in şu an için “ilk yılındaki bir lisansüstü öğrenci” düzeyinde olduğunu belirtiyor. Ayrıca, aracın zaman zaman komik hatalar yaptığını da kabul ediyor. Bu nedenle FutureHouse, Finch’in doğruluğunu değerlendirecek ve sistemin eğitimine katkı sağlayacak biyoinformatik uzmanları ve hesaplamalı biyologlar arıyor.
Bu gelişme, yapay zekânın bilim dünyasındaki rolü üzerine süregelen tartışmaları yeniden gündeme getiriyor. OpenAI CEO’su Sam Altman, bu yılın başında kaleme aldığı bir yazıda, süperzekâ seviyesindeki yapay zekâ araçlarının bilimsel inovasyonu büyük ölçüde hızlandıracağını öne sürmüştü. Anthropic CEO’su da, yakın gelecekte kanser gibi karmaşık hastalıkların tedavisinde yapay zekânın belirleyici rol oynayabileceğini savunuyor. Ancak bu beklentilere rağmen, mevcut yapay zekâ sistemlerinin henüz somut bilimsel atılımlar gerçekleştirdiği söylenemez.
İlaç keşfi, 2034’e kadar 160 milyar dolarlık bir iş hacmine ulaşacak!
Biyoloji, özellikle ilaç keşfi alanı, yapay zekâ şirketleri için cazip bir alan. 2024’te 66 milyar doları bulan pazarın 2034’e kadar 160 milyar dolara ulaşması bekleniyor. Ancak bu alandaki deneyimler, yapay zekânın tek başına yeterli olmadığını gösteriyor. Örneğin, AI destekli ilaç geliştirme girişimleri olan Exscientia ve BenevolentAI, son yıllarda başarısız klinik denemelerle gündeme geldi. Google DeepMind’ın AlphaFold 3 modeli gibi sistemlerin doğruluğu ise hâlâ değişkenlik gösteriyor.
FutureHouse’un Finch aracı, her ne kadar umut vadeden bir teknoloji olsa da henüz bilimsel bir keşfe imza atmış değil. Şimdilik kapalı beta’da geliştirilen araç, bilim dünyasının dikkatini çekmeyi başarıyor ancak gerçek potansiyelini gösterebilmesi için hem teknik gelişim hem de bilimsel katkı alanında zamana ihtiyacı var.
Finch’in açık beta sürümüne geçişi ve ilk bilimsel çalışmalardaki rolü, gelecekte yapay zekânın bilim insanlarının yanında ne ölçüde yer alabileceğini gösterecek önemli bir test olacak.
