Pesquisador de Harvard propõe identificar problemas científicos 'moldados' para o Claude

Matthew Schwartz, que anteriormente usou o Claude para escrever um artigo completo de física teórica em duas semanas, continuou sua experimentação. Desta vez, ele decidiu não forçar o modelo a agir como um cientista, mas sim procurar problemas científicos que se encaixem nas forças dos LLMs modernos.

Ele chama esses desafios de problemas moldados para o Claude. A ideia é que estruturas matemáticas muito semelhantes continuam aparecendo em diferentes campos científicos, mas pesquisadores de uma área podem simplesmente não saber que o método de que precisam já existe há muito tempo em outra disciplina. Os LLMs são especialmente bons em encontrar essas conexões através de uma grande quantidade de literatura dispersa.

Para esse fim, Schwartz e o Claude desenvolveram o BootLoops, um conjunto de ferramentas para cálculos matemáticos exatos. Originalmente criado para física teórica, o sistema começou a encontrar problemas praticamente idênticos em ecologia, genética, economia, linguística e outros campos.

Por exemplo, na ecologia, o modelo encontrou uma equação da teoria da biodiversidade que não era computável eficientemente em grandes conjuntos de dados há cerca de 20 anos, resolvendo-a com métodos da física matemática. Na genética de populações, o Claude descobriu uma maneira de calcular uma integral exatamente, algo que vinha sendo aproximado por cerca de 30 anos. Isso permitiu aos pesquisadores testar um modelo de recombinação de DNA em um enorme conjunto de dados genéticos e detectar traços de conversão gênica que eram previamente difíceis de isolar.

No entanto, surgiu um problema importante: o Claude era bastante bom em encontrar resultados tecnicamente corretos, mas fraco em entender se eles eram realmente interessantes para uma determinada ciência. Schwartz levou repetidamente tais descobertas a especialistas do domínio e recebeu aproximadamente a mesma resposta: tecnicamente impressionantes, mas cientificamente pouco interessantes.

O fluxo de trabalho mudou, portanto. O Claude busca conexões entre campos, escreve código, realiza cálculos e explora hipóteses, enquanto o cientista especialista decide qual questão vale genuinamente a pena ser feita. Dessa forma, um resultado que inicialmente parecia sem interesse na ecologia tornou-se, com a ajuda de um especialista, um novo modelo de dinâmica florestal, e um cálculo em genética levou a uma análise de bilhões de pares de mutações.

Schwartz acredita que é aqui que os modelos de IA modernos já podem acelerar significativamente a ciência. Uma vasta camada de problemas científicos pode ser resolvida não inventando um novo método, mas transferindo um método existente de outro campo.

Anthropic Research