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00:00:00科学者たちは世界の仕組みについて理論を考え出しますが、理論を思いつくだけでは十分ではありません。
00:00:11そのため、私たちは実験装置や物理的な測定デバイスを構築して理論をテストする必要があります。
00:00:17実験を構築するそのプロセスには、科学者の時間の約80%が費やされています。
00:00:24デバイスを組み立て、環境を整え、
00:00:32ハードウェアやソフトウェアのデバッグを行います。これらは純粋な科学の遂行とは直接関係ありませんが、
00:00:40科学を実際に機能させるために不可欠な要素です。私がアンソロピックに入社したとき、AIを使って科学実験の実行を加速させるというビジョンを持っていました。
00:00:50しかし、それは絵空事の狂気の沙汰だと思っていました。
00:00:57脳内で記憶がどのように形成されるかをリアルタイムで研究している神経科学者アルコ・バスの仕事を目にするまでは。
00:01:07ラボに入って1年になりますが、非常に困難な実験のセットアップを行っています。
00:01:14こちらの機材はカスタムメイドの顕微鏡です。ここに見えるレーザービームが、
00:01:30脳のイメージングを行っているときに実際に機能しているもので、スキャンしながら移動するレーザービームがあります。
00:01:34すべてを正確に調整することが非常に重要です。数え切れないほどのコンポーネントが存在し、
00:01:41それらをシームレスに連携させたいと考えています。問題は、各デバイスが異なる言語を話すことであり、
00:01:49それぞれの言語でデバイス同士を対話させることが非常に難しいということです。しかしアルコは、
00:01:55あらゆる2つのデバイス間で機能する解決策を見つけ出しました。ビーム1を50%の出力に設定して。
00:02:03よし、ビームが出た。ビームが確認できました。その部屋に立って
00:02:10彼が実験を実行するのを見ているとき、その瞬間にある種のひらめきがありました。彼が構築したものは、
00:02:18このラボだけに適用できるものではありませんでした。このアイデアを使えば、世界中のあらゆる科学実験をAIに実行させることができます。私は
00:02:30言葉を失いました。これは私たちのものですか？テーブル上のものはすべて私たちのものだと思います。よし、組み立て始めよう。
00:02:38そこでアルコと私は協力し始め、AIがデバイスと対話するための汎用的な方法を作り上げました。私たちはそれを
00:02:46モデル・ハードウェア・スタンダード（MHS）と呼んでいます。非常に洗練された顕微鏡をご覧ください。この
00:02:53顕微鏡には非常に多くの自由度があります。動いているところを見るべきです。やった、動いた、動いたぞ！
00:03:02よし、すべて順調のようです。動作するプロトタイプができたら、神経科学以外でどう機能するかを確かめるため、他のデバイスでもテストする必要がありました。
00:03:11左の境界に移動して。
00:03:15まず私が行ったことの1つは、このアームの安全な範囲、つまりテーブルからどれくらい離れていいかを定義することでした。
00:03:30そこで、安全範囲の外へ意図的に移動するようにClaudeに求めてみると、
00:03:38この動きがMHSによって拒否されたことがわかります。おっ、
00:03:45信じられないな。今すぐ何か掴めるのか？素晴らしい質問ですね。これを一からやるようにClaudeに頼んだことは一度もないので、
00:03:52どのような結果を出してくるか全く見当がつきません。必要な条件が……おっと、待って、待って、何だこれ？
00:04:06よし、よし、今のはすごいぞ、本当にクールだ。これを今日一から作ることができ、わずか数分でそれを達成したという事実そのものが素晴らしい。
00:04:25もちろん、デバイスを製造するメーカーやベンダーとも協力する必要があります。そこで私たちはダナハーと協力し、Claudeをライカの顕微鏡に接続する取り組みを始めました。
00:04:40Claudeはこのアプリケーションに関連するものをこれまで一切見たことがないということを、私たちは自分自身に言い聞かせなければなりません。間違いも犯すでしょう。ですから、これは反復的なプロセスとして捉える必要があります。私という科学者が、このサンプルを生きた状態でここまで仕上げるのに何週間もかけ、材料費に何千ドルも費やしたと想像してください。わかりますか、壊したら実験はパーです。
00:05:08どのように考えているかすら見ることができます。画像を取得するために顕微鏡の設定を変更しようとやみくもにもがいているわけではありません。
00:05:23そうだな。
00:05:23そして、私たちがサポートする必要があると思います。
00:05:27ここで興味深いのは、より高倍率に切り替えるよう求めたとき、
00:05:32高倍率にするとサンプルに衝突してしまう可能性があることを非常によく認識している点です。
00:05:39すごいですね。では、コマンドをいくつか入力して、ピントの合った画像を取得し、その画像について問い合わせたり、フォールスカラーを追加したりといったことがすべてできる段階にきているのでしょうか？試してみるべきですね。
00:05:55ええ、信じられないほど素晴らしい発見です。素晴らしいですね。今のさまざまな色は何を表しているのですか？マゼンタや赤、ピンク色の木化した細胞壁について尋ねることができます。これらが細胞壁ですね、その通りです。私たちが1日で成し遂げたことは非常に変革的です。Claudeがやって来て、私たちは何も指示しなかったのに、自力で解明しようとしています。明日には、例えば3つのことを与えて……これらが細胞壁ですね、その通りです。私たちが1日で成し遂げたことは非常に変革的です。
00:06:17Claudeがやって来て、私たちは何も指示しなかったのに、自力で解明しようとしています。明日には、例えば同僚のように扱ってみるべきだと思います。
00:06:38おっと、あの中で色々なことが起きているぞ。
00:06:40もし科学者がこれを観察したいと思ったら、座って待ち続け、追跡し続けなければならないでしょう。
00:06:46何時間もね、その通り。素晴らしいものがあったけど、私が離れている間に……
00:06:52Claudeに、それを追跡できるようなプログラムを書かせることができるか気になりますね。
00:07:08追跡を行うための最初のスクリプトが、Claudeによってほぼ完成しようとしています。
00:07:11素晴らしい、おっと、マジか、おいおい、くそ。
00:07:17おめでとう。バックグラウンドでスクリプトを実行するだけでは受け入れられないので、何をしているのか確認できるようにUIを構築する必要があると思います。
00:07:23これは良さそうだ。
00:07:31やるべきことをやっているよ、あぁ、実際に追跡している。
00:07:353分だと？私にとっては、もう数分間追跡を続けていることになるぞ、嘘だろ。
00:07:39ああ、ずっと追いかけているのを見ていたんだ。
00:07:41うわあ、やり遂げたなんてすごいな。
00:07:45あいつがやり遂げたんだ。
00:07:47これは何らかのプロトタイピングシステムであり、非常に素早く何かを作り出せる非常にダイナミックなシステムです。
00:07:53一部の科学的応用にとっても十分に実用的なのかもしれません。
00:07:55博士課程の学生は、稼働させるために2年を費やす必要がなくなるため、博士号の作業をより早く進めることができます。
00:08:01その通り、たった2ヶ月で済むのです。
00:08:03そして、私たちが目指す目標である生物学的な疑問に集中できるようになります。
00:08:09まだ信じられない思いです。非常に感銘を受けています。
00:08:15モデル・ハードウェア・スタンダードは、多くの新しいタイプの科学への扉を開くと思います。
00:08:21分かりやすい例が製薬業界です。
00:08:25ここジェネンテックでは、重篤で生命を脅かす疾患に苦しむ患者さんのための医薬品を製造しています。
00:08:35医薬品を作るには、非常に多くの反復作業が必要です。
00:08:41私たちは何千、何十万、あるいは何百万もの分子をテストし、
00:08:47患者さんを本当に救うことのできる適切な分子を見つけ出します。
00:08:53そこで私たちは、Claudeが一連の操作を実行し、
00:09:01データを解釈する実験を開始しようとしています。
00:09:03気泡のあるウェルから吸引を行ってしまうと、
00:09:07正しい移送量を確保できません。
00:09:09ここから吸引しようとした場合、
00:09:11気泡のないウェルでは適切な量が採取され、
00:09:15気泡のあるウェルでは不適切な量になってしまいます。
00:09:17Claudeであれば、製造実行中にこうした気泡が発生していないか
00:09:21潜在的にチェックできる可能性があります。
00:09:25そしてうまくいけば、調整を行うためのコンテキストと知識を備えているはずです。
00:09:29Claudeが何らかの実行を行い、
00:09:33読み取りを行った後、実行パラメータをわずかに変更して、
00:09:39クローズド・ループ内で実験全体を改善できるか確認します。
00:09:43このループを高速化することは、より多くの試行回数をこなせるようになることを意味し、
00:09:53より早く答えにたどり着くことができます。
00:09:57こちらは気泡が少なくなっています。
00:09:592つには気泡がありますが、残りは入っていません。
00:10:03だから、こちらの方が良いですね。
00:10:05AIが創薬において物理世界と対話できるようにするというのは、歴史上本当に初めてのことです。
00:10:15間違いなく歴史的です、ええ。
00:10:17間違いなく歴史的です、ええ。
00:10:19私たちが予測することは非常に難しいと思います
00:10:21AIとモデル・ハードウェア・スタンダードが世界にどのような影響を与えるか
00:10:2530年、50年先の未来においてね。
00:10:27そう、これこそが最高の瞬間です。
00:10:39以前はできなかったことが
00:10:41今ではできるようになったとき。
00:10:43以前は見えなかったものが、今では見えるようになったとき。
00:10:45それが原動力です。
00:10:47今私たちには理解できていないことを理解したい。
00:10:49創薬の開発において、私たちが目にするものを想像してみてください。
00:10:55量子コンピューティングにおいて、
00:10:57核融合において、
00:10:59世界を変える可能性のある巨大なテクノロジーにおいて。
00:11:01科学者がこのテクノロジーを利用できるようになったとき。
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