Demis Hassabis と John Jumper の AlphaFold プロジェクトは、人工知能が科学でどれほど有効かを示した。このプロジェクトはタンパク質の三次元構造を予測し、科学に革命をもたらした。しかし、AlphaFold の成功の背後にある条件は他分野で再現が難しい可能性がある。タンパク質構造データベースの構築には、53 年にわたる国際協力と 210 億ドルの投資が必要だった。

AlphaFold の成功の背後にある条件は他分野で再現が難しい。タンパク質構造データベースの構築には、53 年にわたる国際協力と 210 億ドルの投資が必要だった。また、科学の多くの課題解決には、データベースに基づくモデルよりも、不確実性下で推論できる人工知能エージェントの利用がより効果的である可能性がある。

科学の多くの課題解決には、データベースに基づくモデルよりも、不確実性下で推論できる人工知能エージェントの利用がより効果的である。これらのエージェントは、科学者が既に使用しているツールや手法を組み合わせ、より柔軟で適応可能なアプローチを提供できる。これにより、科学の進展が加速する可能性がある。