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00:00:00科学家们提出了关于世界运作方式的各种理论，但仅仅提出理论是不够的
00:00:11因此我们必须构建实验，制造物理测量设备来检验我们的理论
00:00:17构建实验的过程可能占去了科学家百分之八十的时间，他们要制造设备、进行设置
00:00:24调试硬件、调试软件，这些事情其实与
00:00:32从事科学研究本身没有直接关系，但正是这些让科学研究得以真正运转
00:00:40当我加入Anthropic时，我有一个愿景：利用AI来加速科学实验的运行
00:00:50但当时我觉得这只是一个不切实际的疯狂想法
00:00:57直到我看到了神经科学家阿尔科·巴斯特（Arco Bast）的工作，他专门研究大脑中记忆是如何实时形成的
00:01:07我在实验室待了一年了，正在搭建一个非常困难的实验
00:01:14所以这些东西都在这边，那是一个定制的显微镜，你看这里的激光束，这其实就是你在对大脑进行成像时发生的情况，你有一束扫描并移动的激光
00:01:30这其实就是你在对大脑进行成像时发生的情况，你有一束扫描并移动的激光
00:01:34然后它会移动，确保所有东西都精准对齐真的非常非常重要，这里有这么多的组件
00:01:41而我只想让它们以无缝的方式互相通信，问题是每个设备都有它自己的语言
00:01:49让设备用各自的语言进行交流是非常困难的
00:01:55但阿尔科找到了一种方法，可以在任意两个设备之间实现这一点，将光束一的功率设为百分之五十
00:02:03对，我们有光束了，光束就在那里。当我站在那个房间里看他运行实验时
00:02:10那一刻我有一种醍醐灌顶的感觉，他所构建的东西不仅适用于这个实验室
00:02:18这个想法可以用来让AI运行世界上任何科学实验，我当时基本上说不出话来
00:02:30这是我们的吗？我相信桌上的所有东西都是我们的。好吧，我们得开始把这些组装起来了
00:02:38于是阿尔科和我开始合作，为AI与设备交互创造一种通用的方法
00:02:46我们称之为模型硬件标准（Model Hardware Standard），看这个非常复杂的显微镜，这个显微镜有这么多的自由度
00:02:53你应该看看它移动的样子，好勒，动了，它动了，成功了
00:03:02是的，我觉得一切看起来都很好。好的，一旦我们有了可用的原型，我们就必须在其他设备上测试它
00:03:11看看它在神经科学之外的表现如何
00:03:15首先前往左侧边界，我做的第一件事就是定义这个机械臂的安全范围，它被允许延伸到桌子外面多远
00:03:30所以如果我们要求Claude可能有意移动到安全范围之外
00:03:38你可以看到这种动作被MHS拒绝了，噢，这太不可思议了
00:03:45它现在能抓取任何东西吗？噢，好问题，你从来没要求过从头开始做这件事
00:03:52所以我完全不知道它会给我们捣鼓出什么来，有些术语我需要……哦，哦，等等，等等，什么？
00:04:06好吧，好吧，太酷了，真的很棒。仅仅凭借我今天能够从头开始构建这个，并且它在几分钟内就实现了目标
00:04:25当然，我们还必须与制造设备的制造商和供应商合作，所以我们开始与丹纳赫（Danaher）合作，让Claude与他们的徕卡显微镜连接
00:04:40我们必须提醒自己，Claude以前从未见过与此应用程序相关的任何东西，它会犯错误，所以我们可以把这看作是一个迭代的过程。你必须想象，作为一个科学家，我花了几个星期的时间让这个样本保持鲜活，才达到了这个视角，而且我在试剂上花了几千美元，我明白，一旦你弄坏了，你的实验就泡汤了
00:05:08你甚至可以看到它是如何思考的，它不仅仅是在盲目地试图更改显微镜的设置来获取图像
00:05:23对
00:05:23而且我认为我们需要帮助它
00:05:27这里有趣的是，你可以看到当我要求它切换到更高放大倍数时
00:05:32它非常清楚切换到更高倍率可能会撞到样本
00:05:39太棒了。是的，所以它知道如何操作显微镜。你觉得我们现在到了这个阶段吗：我可以输入一堆命令，得到一张聚焦的图像，你知道的，查询这张图像是什么，添加假色以及所有这类东西，我们应该试试
00:05:55对，这太不可思议了，找出来吧，太棒了。现在的不同颜色是什么？我们可以问它洋红、红斜杠粉是木质化细胞壁吗？它们是细胞壁，没错，我们在一天之内完成的事情相当具有变革性。克劳德走进来，我们什么也没告诉它，而它正在自己摸索。明天我想我们应该试着给它，你知道的，把它们当作细胞壁，没错，我们在一天之内完成的事情相当具有变革性
00:06:17克劳德走进来，我们什么也没告诉它，而它正在自己摸索。明天我想我们应该试着给它，你知道的，把它当作同事对待
00:06:38哦，里面有很多事情正在发生
00:06:40比方说，如果一个科学家想观察这个，他们将不得不坐在这里等待并持续追踪它
00:06:46没错，持续好几个小时，没错，是的，我以前有一个很好的，但它在我离开的时候
00:06:52我在想Claude能否编写一个程序来寻找并追踪它
00:07:08Claude几乎已经完成了用于追踪的初始脚本
00:07:11太棒了，哦，天哪，对，对，该死
00:07:17恭喜。我实际上认为它需要构建一个UI，这样我们就能看到它在做什么，因为仅仅在后台运行脚本是不可接受的
00:07:23这看起来不错
00:07:31它在做它应该做的事，对，它在追踪
00:07:35对我来说已经三分钟了，它已经追踪好几分钟了，不会吧
00:07:39对，我们刚才一直看着它追踪
00:07:41哇，对，太神奇了，我们成功了
00:07:45是它成功了
00:07:47这是一个原型系统，或者某种非常动态的系统，你可以在其中非常快速地创建一些东西
00:07:53也许它甚至好到足以用于某些科学应用
00:07:55攻读博士学位的人可以更快地完成博士工作，因为他不需要花两年时间来让它运行起来
00:08:01没错，他只需要两个月
00:08:03对，然后他就可以专注于生物学问题，这才是我们的目标
00:08:09他们仍然无法相信，我们印象非常深刻
00:08:15我认为模型硬件标准为许多新型科学打开了大门
00:08:21显而易见的例子就是在制药领域
00:08:25在基因泰克（Genentech），我们为患有严重甚至危及生命疾病的患者制造药物
00:08:35制造一种药物需要经过许多许多次的迭代
00:08:41我们要测试数千种、甚至数十万种、甚至数百万种分子
00:08:47来找到真正能帮助患者的正确分子
00:08:53所以我们要开始一个实验，Claude将在其中运行一系列操作
00:09:01然后解释数据
00:09:03如果你从有气泡的孔中吸取液体
00:09:07你就无法获得正确的转移量
00:09:09如果我们试图从中吸取液体
00:09:11我们将在没有气泡的孔中获得正确的量
00:09:15而在有气泡的孔中获得不正确的量
00:09:17如果是Claude，我们可能会在生产运行期间检查
00:09:21这些气泡以看看它们是否正在发生
00:09:25并且希望它具备进行调整的上下文和知识
00:09:29Claude将进行一些执行
00:09:33获取读数，然后稍微改变执行参数
00:09:39以查看是否能在闭环中总体上改进实验
00:09:43加速这个循环意味着我们能够进行更多次尝试
00:09:53从而更快地找到答案
00:09:57气泡变少了
00:09:59有两个有气泡，但其余没有
00:10:03所以这个更好
00:10:05这真的是历史上第一次，我们让AI能够在药物发现中与物理世界进行交互
00:10:15这绝对具有历史意义，是的
00:10:17这绝对具有历史意义，是的
00:10:19我认为我们很难预测
00:10:21AI和模型硬件标准将如何影响世界
00:10:25你知道的，在未来的30年、50年里
00:10:27嗯，这些才是最好的时刻
00:10:39当有些事情我以前做不到
00:10:41而现在我能做到了
00:10:43有些事情我以前看不见，而现在我能看见了
00:10:45这就是动力
00:10:47我想了解我们目前还不理解的事物
00:10:49想象一下我们在药物研发中会看到什么
00:10:55在量子计算中
00:10:57在核聚变中
00:10:59在能够改变世界的大技术中
00:11:01当科学家能够使用这项技术时
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