Deep Research: ИИ, который способен перевернуть современный научный мир
smapse — 03.06.2025
В прошлом году компания Google представила свою новую разработку — Deep Research: это уникальный режим искусственного интеллекта, способный искать нужную информацию в текстах и проводить ее глубокий анализ. Чуть позже похожие инструменты появились у OpenAI и xAI. Благодаря этим функциям специалисты из разных сфер смогут получать подробные выводы по важным вопросам всего за несколько минут. Разбираемся, в чем уникальность Deep Research и как этот инструмент облегчит работу ученым.
Дорогие друзья! Если мой контент приносит вам радость и вы хотите поддержать мое творчество, я буду благодарен за вашу помощь. По ссылке вы можете сделать донат. Огромное спасибо за вашу поддержку и внимание!
Своевременная информация
Deep Research работает на основе языковой модели, которая генерирует корректный текст по вашему запросу. Но у стандартных моделей есть ограничение: они используют только ту информацию, на которой их обучали. Например, если модель была обучена до июля 2024 года, то она не сможет рассказать о событиях, произошедших в сентябре того же года.
Казалось бы, проблему можно решить, просто научив ИИ искать данные в свежих источниках. Однако все оказалось сложнее. Разработчики смогли создать новую модель o3, которая умеет планировать выполнение задач: после запроса она выстраивает план действий и пошагово его реализует, проверяя корректность каждого этапа. Это полезная функция, но из-за нее пользователю приходится долго ждать ответа.
O3 создает так называемую «цепочку рассуждений», что делает ее очень прогрессивной. Deep Research пошел еще дальше: он умеет строить многоступенчатые исследовательские задачи и действует как полноценный ИИ-агент. Благодаря этому агенту Deep Research ищет информацию не только в текстах, но и анализирует видео, аудио и изображения. Все этапы работы выстраиваются в цепочку, и найденные данные аккумулируются в единую базу.
Как инструмент помогает в принятии решений
Deep Research особенно полезен в случаях, когда человеку нужно быстро проанализировать огромный объем информации, ведь искать статьи (и не только статьи) вручную сложно и занимает много времени.
Полезность инструмента на собственном примере доказал сотрудник OpenAI Фелипе Миллион. Его жене диагностировали рак груди, после химиотерапии и мастэктомии врачи предложили пройти еще и лучевую терапию. Однако мнения специалистов по поводу необходимости процедуры разошлись. Тогда Фелипе загрузил в ИИ все медицинские показания жены, добавил ее персональные данные и попросил оценить риски. С помощью Deep Research он получил обширную информацию о последствиях лучевой терапии и изучил многочисленные исследования, что помогло семье принять взвешенное решение.
Эксперименты с Deep Research
Компания Google тоже провела собственные эксперименты с Deep Research, предложив ИИ решить три биомедицинские задачи:
- В первой задаче разработчики попросили проанализировать лекарства, применяемые для лечения острого миелоидного лейкоза. В результате ИИ выделил препарат, ранее использовавшийся для лечения другого вида рака, как перспективного кандидата для новых клинических испытаний.
- Вторая задача заключалась в поиске новых способов подавления фиброза в органоидах человеческой печени.
- В третьем исследовании ИИ сформулировал гипотезы о том, как бактерии передают друг другу гены устойчивости к антибиотикам.
Интересно, что параллельно с экспериментами Google ученые из Императорского колледжа Лондона независимо провели свои исследования и на день раньше опубликовали научную статью о поиске эпигенетических мишеней. Это доказало, что они не использовали Deep Research. Некоторые исследователи были так удивлены совпадением, что начали подозревать Google в утечке данных, но подтверждений этому не было.
Ограничения и возможности
Пока что Deep Research не способен делать собственные научные открытия — он лишь ищет и систематизирует доступную в интернете информацию. Платные научные статьи тоже остаются для него недоступными, закрытыми.
Однако инструмент все равно невероятно полезен: он помогает быстро накапливать и структурировать большие массивы нужной информации.
Правда, важно помнить: результаты работы ИИ всегда требуют перепроверки.
|
|
</> |
Сколько стоит билет на автобус в Иркутске? Цены, маршруты и лайфхаки для пассажиров 
Точное время 
Бригада 
Правда и ложь про малиновые пиджаки из 1990-х 
Последнее аутодафе в Российской империи 
Миниатюрно-новостное. 
Нацпроект «Демография» провален — детей нет - люди нищают 
Амалиенау. Прогулка по району, часть 2 
Методы определения возраста рыб: от простого наблюдения до научного анализа 
