Андрей Щербаков 
Стремительное развитие искусственного интеллекта (ИИ) привело к появлению исследовательских ИИ-агентов – инструментов, предназначенных для помощи ученым. Эти агенты обрабатывают огромные объемы данных, автоматизируют рутинные задачи и даже генерируют новые идеи. Среди ведущих разработок – Google AI Co-Scientist, OpenAI Deep Research и Perplexity Deep Research, каждая из которых предлагает свой подход к поддержке исследовательской деятельности.
Google AI Co-Scientist позиционируется как инструмент для совместной работы ученых. Он помогает собирать релевантную литературу, предлагать новые гипотезы и разрабатывать дизайн экспериментов. Агент способен анализировать сложные научные статьи и извлекать из них практическую информацию. Ключевой особенностью AI Co-Scientist является интеграция с исследовательскими инструментами и инфраструктурой Google, включая Google Scholar, Google Cloud и TensorFlow. Эта взаимосвязанная экосистема позволяет агенту использовать широкий спектр ресурсов, включая мощные инструменты машинного обучения и значительные вычислительные мощности, для выполнения различных исследовательских задач, таких как анализ данных, проверка гипотез и даже автоматизация обзора литературы. Он может быстро просматривать многочисленные научные работы, обобщать ключевые моменты и предлагать направления для будущих исследований.
Несмотря на впечатляющие возможности AI Co-Scientist по обработке данных, обзору литературы и анализу тенденций, он все еще в значительной степени полагается на участие человека в формулировании гипотез и проверке результатов. Кроме того, качество его выводов сильно зависит от наборов данных, на которых он был обучен, или доступных в экосистеме Google, и он может столкнуться с трудностями при попытке сделать интуитивные скачки в областях, где данные ограничены или неполны. Более того, зависимость модели от инфраструктуры Google может быть ограничением для тех, кто ищет более широкий доступ к другим наборам данных или альтернативным платформам. Однако для тех, кто уже интегрирован в экосистему Google, AI Co-Scientist предлагает огромный потенциал для ускорения исследований.
В отличие от Google AI Co-Scientist, который использует экосистему Google для оптимизации исследовательского процесса, OpenAI Deep Research в основном опирается на передовые возможности рассуждений своих моделей на основе GPT. Агент обучен на обширном массиве научной литературы с использованием метода «цепочки мыслей» (Chain-of-Thought reasoning), что способствует более глубокому научному пониманию. Он генерирует высокоточные ответы на научные запросы и предлагает выводы, основанные на широких научных знаниях. Ключевой особенностью OpenAI Deep Research является его способность читать и понимать широкий спектр научной литературы. Это позволяет ему синтезировать знания, выявлять пробелы, формулировать сложные исследовательские вопросы и создавать научные статьи. Еще одним преимуществом системы OpenAI является ее способность решать сложные научные задачи и объяснять свои действия шаг за шагом.
Хотя агент OpenAI Deep Research хорошо обучен пониманию и обобщению существующих научных знаний, у него есть некоторые ограничения. Во-первых, он сильно зависит от качества исследований, на которых он был обучен. ИИ может генерировать гипотезы только на основе тех данных, с которыми он сталкивался, а это означает, что если набор данных предвзят или неполон, выводы ИИ могут быть ошибочными. Кроме того, агент в основном полагается на уже существующие исследования, а это означает, что он не всегда может предложить новые, исследовательские предложения, которые может генерировать такой исследовательский ассистент, как Google Co-Scientist.
Perplexity Deep Research отличается от вышеупомянутых агентов, ориентированных на автоматизацию исследовательского процесса, тем, что представляет собой поисковую систему, разработанную специально для научных открытий. Хотя он имеет сходство с Google AI Co-Scientist и OpenAI Deep Research в плане использования ИИ для помощи в исследованиях, Perplexity делает акцент на улучшении процесса поиска и обнаружения, а не на оптимизации всего исследовательского процесса. Используя крупномасштабные модели ИИ, Perplexity стремится помочь исследователям быстро и эффективно находить наиболее релевантные научные статьи, публикации и наборы данных. Ключевой особенностью Perplexity Deep Research является его способность понимать сложные запросы и извлекать информацию, которая имеет непосредственное отношение к исследовательским потребностям пользователя. В отличие от обычных поисковых систем, которые возвращают широкий спектр слабо связанных результатов, поисковая система Perplexity на базе ИИ позволяет пользователям напрямую взаимодействовать с информацией, предоставляя более точные и действенные выводы.
Поскольку Perplexity Deep Research ориентирован на поиск знаний, он имеет ограниченную сферу применения в качестве исследовательского агента. Кроме того, его ориентация на нишевые области может снизить его универсальность по сравнению с другими исследовательскими агентами. Хотя Perplexity может не обладать такой же вычислительной мощностью и экосистемой, как Google AI Co-Scientist, или передовыми возможностями рассуждений, как OpenAI Deep Research, он по-прежнему является уникальным и ценным инструментом для исследователей, стремящихся извлечь выводы из существующих знаний.
При сравнении Google AI Co-Scientist, OpenAI Deep Research и Perplexity Deep Research становится очевидным, что каждый из этих исследовательских ИИ-агентов служит определенной цели и превосходит других в определенных областях. Google AI Co-Scientist особенно полезен для исследователей, которым требуется поддержка в крупномасштабном анализе данных, обзоре литературы и выявлении тенденций. Его бесшовная интеграция с облачными сервисами Google обеспечивает исключительную вычислительную мощность и доступ к обширным ресурсам. Однако, несмотря на высокую эффективность автоматизации исследовательских задач, он больше склоняется к выполнению задач, чем к творческому решению проблем или генерации гипотез.
OpenAI Deep Research, с другой стороны, является более адаптивным ИИ-помощником, предназначенным для более глубоких рассуждений и решения сложных задач. Этот исследовательский агент не только генерирует инновационные исследовательские идеи и предлагает экспериментальные предложения, но и обобщает знания из разных дисциплин. Несмотря на свои расширенные возможности, он по-прежнему требует контроля со стороны человека для проверки своих выводов и обеспечения точности и релевантности результатов.
Perplexity Deep Research отличается тем, что отдает приоритет поиску знаний и совместному исследованию. В отличие от двух других, он фокусируется на раскрытии скрытых идей и содействии итеративным научным дискуссиям. Это делает его отличным инструментом для исследовательских и междисциплинарных изысканий. Однако его акцент на извлечении знаний может ограничить его эффективность в таких задачах, как анализ данных или разработка экспериментов, где требуются вычислительная мощность и структурированное экспериментирование.
Выбор подходящего исследовательского ИИ-агента зависит от конкретных потребностей исследовательского проекта. Для задач, связанных с большим объемом данных и экспериментами, Google AI Co-Scientist является оптимальным выбором, поскольку он может эффективно обрабатывать большие наборы данных и автоматизировать обзоры литературы. Его способность анализировать данные, выходящие за рамки существующих знаний, позволяет исследователям открывать новые идеи, а не просто обобщать уже известное. OpenAI Deep Research лучше подходит для тех, кому требуется ИИ-помощник, способный обобщать научную литературу, читать и резюмировать научные статьи, составлять проекты исследовательских работ и генерировать новые гипотезы. Между тем, Perplexity Deep Research превосходно справляется с извлечением точной и полезной информации, что делает его ценным инструментом для исследователей, ищущих последние открытия в своей области.
В конечном счете, эти исследовательские ИИ-агенты предоставляют различные преимущества, и выбор правильного из них зависит от конкретных целей исследования, будь то обработка данных, обобщение литературы или поиск знаний.
Появление исследовательских агентов на базе ИИ меняет процесс научных исследований. С помощью Google AI Co-Scientist, OpenAI Deep Research и Perplexity Deep Research исследователи теперь имеют в своем распоряжении инструменты, помогающие им в решении целого ряда исследовательских задач. Платформа Google использует свою обширную экосистему, интегрируя такие инструменты, как Google Scholar, Cloud и TensorFlow, для эффективной обработки больших объемов данных и автоматизации обзоров литературы. Это позволяет исследователям сосредоточиться на анализе более высокого уровня и разработке экспериментов. Напротив, OpenAI Deep Research превосходно справляется с обобщением сложной научной литературы и генерацией инновационных гипотез с помощью передовых рассуждений «цепочки мыслей». Perplexity Deep Research помогает предоставлять точные и действенные выводы, что делает его бесценным активом для целевого поиска знаний. Понимая сильные стороны каждой платформы, исследователи могут выбрать правильный инструмент для ускорения своей работы и совершения революционных открытий.
