剑桥大学化学工程与生物技术系的罗斯·金教授提出了“机器人科学家”的想法，他讨论了为什么他相信人工智能驱动的科学家可以在本世纪中叶超越最优秀的人类科学家，但前提是人工智能科学是在负责任和合乎道德的情况下发展的。

科学的未来是自动化

由于食品和医疗服务的广泛供应、旅行的能力以及许多其他科学技术的发展，今天数十亿人的生活比过去几个世纪的国王更好。令我深感惊讶的是，这个令人震惊的事实却很少受到重视。

当然，尽管我们取得了所有进步，21世纪的世界仍面临许多挑战：气候变化、流行病、贫困和癌症等等。

如果世界各国能够联合起来，共享技术和资源，我们也许就能应对并克服这些挑战。然而，历史上并没有这种合作的例子，而且当前的地缘政治局势也没有带来太多希望。

我们应对这些挑战的最大希望是提高科学技术的生产力。实现这一目标的唯一可行方法是集成人工智能(AI)和实验室自动化。

人工智能系统已经拥有超人的科学能力。他们可以记住大量事实并从庞大的数据集中学习。他们可以执行完美的逻辑推理和接近最佳的概率推理。他们可以阅读每一篇科学论文，甚至是曾经写过的所有内容。这些能力对人类科学家来说是互补的。

当科学方法在17世纪发展起来时，核心见解之一是需要在物理世界中进行实验，而不仅仅是思考。

如今，实验室自动化正在稳步推进，机器人现在可以完成人类可以完成的大部分实验室任务。我们现在还看到“云实验室”概念的出现。这个想法是提供大规模和远程的实验室自动化，科学家将他们的样本发送到云实验室，使用计算机界面来设计和执行他们的实验。

还有人工智能科学家：与实验室自动化集成的人工智能系统，能够进行科学研究的闭环自动化(又名“机器人科学家”、“自动驾驶实验室”)。这些系统自动提出假设来解释观察结果，设计实验来测试这些假设，使用实验室机器人物理运行这些实验，解释结果，然后重复这个循环。

人工智能科学家可以比人类更便宜、更快、更准确、更长时间地工作。它们也可以很容易地繁殖。由于实验是由计算机自动构思和执行的，因此可以完全捕获和数字化管理科学过程的各个方面，从而使科学更具可重复性。目前全球约有100名人工智能科学家，工作领域从量子力学到天文学，从化学到医学。

在过去一年左右的时间里，ChatGPT等大型语言模型(LLM)的成功震惊了世界，它们在各种基于对话的任务上取得了突破性的性能。法学硕士对化学反应和逻辑表达式等技术知识的吸收能力令人惊讶。法学硕士，以及更广泛的基础模型，显示出超级人工智能科学家的巨大潜力。他们既可以作为科学知识的来源(因为他们阅读了所有科学文献)，也可以作为新的科学假设的来源。

法学硕士当前的问题之一是他们倾向于产生幻觉，即输出不真实的陈述。虽然这在许多应用中是一个严重的问题，但在科学中却不一定如此，因为物理实验是真理的仲裁者。幻觉是假设。

人工智能已被用作数万篇科学论文背后的研究工具。我们相信这只是一个开始。我们相信人工智能有潜力改变科学的进程。

我们相信，通过利用人工智能的力量，我们可以推动人类走向一个未来，在这个未来，突破性的科学成就，甚至值得诺贝尔奖的成就，都可以完全自动化。这些进步可以改变科学技术，并为应对21世纪人类面临的艰巨挑战带来希望

诺贝尔图灵挑战赛的目标是培养人工智能科学家，使其能够在2050年之前做出诺贝尔级别的科学发现，达到与最优秀的人类科学家相当的水平，甚至可能优于最优秀的人类科学家。