AI Herdefinieert Onderzoek

Kunstmatige intelligentie (AI) herdefinieert het landschap van wetenschappelijk onderzoek. Het is niet alleen een incrementele verbetering van wetenschappelijke hulpmiddelen, maar ook een diepgaande transformatie, aangedreven door revolutionaire instrumenten, die de wetenschappelijke methode en het hele onderzoekecosysteem hervormt. We zijn getuige van de geboorte van een nieuw wetenschappelijk paradigma, van een betekenis die vergelijkbaar is met een wetenschappelijke revolutie zelf.

Het dubbele vermogen van AI - voorspellend vermogen en generatief vermogen - is de kern van deze transformatie. Deze dubbele kracht stelt AI in staat om deel te nemen aan bijna elke fase van het onderzoek, van conceptvorming tot uiteindelijke ontdekking.

Traditioneel Paradigma: Een Wereld van Hypothesen en Falsificatie

De Klassieke Cyclus: “Hypothese - Experiment - Validatie”

Van oudsher volgt de wetenschappelijke vooruitgang een duidelijke en krachtige logische cyclus, “hypothese-experiment-validatie”. Wetenschappers formuleren eerst een specifieke, testbare hypothese op basis van bestaande kennis en observaties. Vervolgens ontwerpen en voeren ze rigoureuze experimenten uit om deze hypothese te testen. Ten slotte wordt, op basis van de verzamelde empirische gegevens, de hypothese bevestigd, gecorrigeerd of volledig verworpen. Dit proces vormt de basis van de groei van wetenschappelijke kennis gedurende eeuwen.

Filosofische Grondslag: Popper’s Falsificationisme

De filosofische kern van dit klassieke model is grotendeels gebaseerd op de falsificationismetheorie van wetenschapsfilosoof Karl Popper.

• De Afbakenings Probleem: Popper presenteerde een kernidee, namelijk dat het cruciale punt om wetenschap van niet-wetenschap (zoals pseudowetenschap) te onderscheiden, niet is of een theorie als waar kan worden bevestigd, maar of deze mogelijk kan worden gefalsificeerd. Een wetenschappelijke theorie moet voorspellingen doen die empirisch kunnen worden weerlegd. Een bekend voorbeeld is de bewering “alle zwanen zijn wit”. Hoeveel witte zwanen we ook observeren, we kunnen het niet definitief bewijzen, maar slechts één zwarte zwaan kan het volledig falsificeren. Daarom is falsifieerbaarheid een noodzakelijke eigenschap van een wetenschappelijke theorie.
• De Logica van Ontdekking: Op basis hiervan beschrijft Popper wetenschappelijke vooruitgang als een nooit eindigende cyclus: “Probleem-vermoeden-weerlegging-nieuw probleem…” Wetenschap is niet statisch feiten verzamelen, maar een dynamisch revolutionair proces van het naderen van de waarheid door voortdurend fouten te elimineren.

Kritiek en Evolutie

Natuurlijk is het pure Popper-model een geïdealiseerde weergave. Latere wetenschapsfilosofen, zoals Thomas Kuhn en Imre Lakatos, hebben het aangevuld en gecorrigeerd. Kuhn introduceerde de concepten “paradigma” en “normale wetenschap”, waarbij hij erop wees dat wetenschappers in de meeste perioden problemen oplossen binnen een solide theoretisch raamwerk, en de neiging hebben om dat paradigma te handhaven, totdat een grote hoeveelheid onverklaarbare “anomalieën” zich ophoopt, wat een “wetenschappelijke revolutie” veroorzaakt. Lakatos presenteerde de theorie van “wetenschappelijke onderzoeksprogramma’s”, die stelt dat een kern theorie wordt omgeven door een reeks “beschermende” hulp hypotheses, waardoor de falsificatie van de kern theorie complexer wordt. Deze theorieën schetsen samen een complexer, historisch realistischer beeld van traditioneel wetenschappelijk onderzoek.

Echter, of het nu het ideale model van Popper of het historische perspectief van Kuhn is, de gemeenschappelijke basis ligt in het feit dat dit proces wordt beperkt door menselijke cognitieve vermogens. De hypotheses die we kunnen formuleren, worden beperkt door onze kennisgrenzen, verbeeldingskracht en het vermogen om hoog-dimensionale complexe informatie te verwerken. De cruciale stap “probleem-vermoeden” is in wezen een mens georiënteerd cognitief knelpunt. Belangrijke wetenschappelijke doorbraken zijn vaak afhankelijk van de intuïtie, inspiratie en zelfs toevallige geluk van wetenschappers. Het is deze fundamentele beperking die de basis legde voor de ontwrichtende rol van AI. AI is in staat om een veel bredere en complexere hypotheseruimte te verkennen dan het menselijk brein kan, en patronen te identificeren die niet voor menselijk onderzoekers voor de hand liggen of zelfs contra-intuïtief zijn, waardoor de meest centrale cognitieve knelpunten van de traditionele wetenschappelijke methode direct worden doorbroken.

De Opkomst van Nieuwe Methodologieën: Het Vierde Paradigma

Het Vierde Paradigma Definieren: Data-Intensieve Wetenschappelijke Ontdekking

Met de ontwikkeling van informatietechnologie is er een nieuw wetenschappelijk onderzoekmodel ontstaan. Turing Award-winnaar Jim Gray noemde het het “vierde paradigma”, namelijk “data-intensieve wetenschappelijke ontdekking”. Dit paradigma contrasteert sterk met de eerste drie paradigma’s in de wetenschapsgeschiedenis: het eerste paradigma (empirische en observationele wetenschap), het tweede paradigma (theoretische wetenschap) en het derde paradigma (computationele en simulatie wetenschap). De kern van het vierde paradigma is dat het enorme datasets in het centrum van het wetenschappelijke ontdekkingsproces plaatst, waardoor theorie, experimenten en simulaties worden verenigd.

Van “Hypothese Gedreven” Naar “Data Gedreven”

De fundamentele verschuiving van deze transformatie is dat het startpunt van onderzoek is verschoven van “gegevens verzamelen om een bestaande hypothese te verifiëren” naar “nieuwe hypotheses genereren uit de exploratie van gegevens”. Zoals Peter Norvig, onderzoeksdirecteur van Google, zei: “Alle modellen zijn fout, maar je kunt steeds meer succes boeken zonder modellen”. Dit markeert het begin van wetenschappelijk onderzoek dat zich ontdoet van de afhankelijkheid van a priori sterke hypotheses, en in plaats daarvan gebruikmaakt van technologieën zoals machine learning om verborgen patronen, associaties en wetmatigheden te ontdekken in enorme datasets die mensen niet kunnen analyseren.

Volgens de theorie van Gray bestaat data-intensieve wetenschap uit drie pijlers:

1. Data Acquisitie: Met behulp van geavanceerde instrumenten zoals genoomsequentie apparaten, hoogenergetische deeltjesversnellers en radiotelescopen, worden wetenschappelijke gegevens vastgelegd op een schaal én snelheid die ongekend zijn.
2. Data Management: Er wordt een krachtige infrastructuur opgebouwd om deze enorme datasets op te slaan, te beheren, te indexeren en te delen, waardoor ze op lange termijn publiekelijk toegankelijk en bruikbaar blijven. Gray beschouwde dit als de belangrijkste uitdaging van die tijd.
3. Data Analyse: Geavanceerde algoritmen en visualisaties worden gebruikt om gegevens te verkennen en er kennis en inzichten uit te halen.

AI for Science: De Dageraad van het Vijfde Paradigma?

Momenteel drijft een nieuwe golf van technologie, vertegenwoordigd door generatieve AI, een diepgaande evolutie van het vierde paradigma aan, en zou zelfs een ontluikend vijfde paradigma kunnen genereren. Als het vierde paradigma zich richt op het extraheren van inzichten uit data, dan richt het nieuwe paradigma, aangedreven door AI, zich op het genereren van volledig nieuwe kennis, entities en hypotheses uit data. Dit is een sprong van “data-intensieve ontdekking” naar “data-generatieve ontdekking“.

AI als de Motor van het Vierde Paradigma: Van Voorspellen tot Genereren

AI toont krachtige voorspellende en generatieve mogelijkheden in domeinen zoals materialen en biologie, en wordt een kernmotor voor het bevorderen van de volwassenheid van het vierde paradigma.

Casestudy: De Revolutie in de Biowetenschappen

• Het Kraken van het Eiwitvouwings Probleem: Een grote uitdaging van 50 jaar in de biologie, het eiwit vouwings probleem, werd in één klap opgelost door het AI model AlphaFold, ontwikkeld door Google DeepMind. Voordat AI bestond, kostte het vaak jaren en hoge kosten om de structuur van een eiwit experimenteel te ontleden. Nu kan AlphaFold in enkele minuten de driedimensionale structuur voorspellen op basis van de aminozuursequentie, met een nauwkeurigheid die de experimentele benadert.
• Schaal en Democratisering: De baanbrekende resultaten van AlphaFold stopten daar niet. DeepMind publiceerde de voorspellingen van meer dan 200 miljoen eiwitstructuren gratis, waardoor een enorme database werd gevormd, die het onderzoek in gerelateerde gebieden wereldwijd enorm heeft bevorderd. Dit heeft de innovatie in verschillende domeinen versneld, van de ontwikkeling van vaccins voor het coronavirus tot het ontwerpen van plastics afbrekende enzymen.
• Van Voorspellen tot Genereren: De volgende grens van deze revolutie is het gebruik van generatieve AI voor de novo ontwerp van eiwitten. Vertegenwoordigd door het onderzoek van de Nobelprijs voor de chemie 2024, David Baker, gebruiken wetenschappers AI om eiwitten te ontwerpen met volledig nieuwe functies die niet in de natuur voorkomen. Dit opent eindeloze mogelijkheden voor het ontwikkelen van nieuwe medicijnen, het ontwerpen van efficiënte katalytische enzymen en het creëren van nieuwe biomaterialen. De nieuwste versie van AlphaFold 3 kan zelfs de interactie van eiwitten met DNA, RNA en kleine molecuul liganden simuleren, wat van onschatbare waarde is voor de ontdekking van geneesmiddelen.

Casestudy: De Versnelde Creatie van Nieuwe Materialen

• De Knelpunten van Traditioneel Onderzoek en Ontwikkeling: Net als in de biologie is de ontdekking van nieuwe materialen van oudsher een traag en duur proces dat afhankelijk is van een “trial-and-error”-methode. AI verandert dit radicaal door complexe relaties tot stand te brengen tussen atomaire rangschikking, microstructuur en macroscopisch materiaal gedrag.

• AI-Gedreven Voorspelling en Ontwerp:

  • Google’s GNoME: Het GNoME (Graph Networks for Materials Exploration)-platform van DeepMind maakt gebruik van graph neural network-technologie om de stabiliteit van 2,2 miljoen potentieel nieuwe anorganische kristalmateriaal te voorspellen. In deze verkenning ontdekte AI ongeveer 380.000 nieuwe materialen met thermodynamische stabiliteit, een hoeveelheid die overeenkomt met de totale resultaten van bijna 800 jaar onderzoek door menselijke wetenschappers. Deze nieuwe materialen hebben een enorm toepassingspotentieel in batterijen, supergeleiders en andere domeinen.
  • Microsoft’s MatterGen: De generatieve AI tool MatterGen, ontwikkeld door Microsoft Research, kan direct nieuwe kandidaat materiaal structuren genereren op basis van de doel eigenschappen die door de onderzoekers zijn gespecificeerd (zoals geleidbaarheid, magnetisme, enz.). Gecombineerd met het simulatie platform MatterSim, kan deze tool snel de haalbaarheid van deze kandidaat materialen verifiëren, waardoor de onderzoeks- en ontwikkelingscyclus van “ontwerp-screening” aanzienlijk wordt verkort.

• Symbiotische Relatie: Het is vermeldenswaard dat er een symbiotische relatie is ontstaan tussen AI en materiaalwetenschap. De ontdekking van nieuwe materialen kan betere computerhardware opleveren voor AI, en krachtigere AI kan op zijn beurt het proces van het ontwikkelen van nieuwe materialen versnellen.

Deze casussen onthullen een diepgaande verschuiving: wetenschappelijk onderzoek verschuift van het ontdekken van de natuur (discovering what is) naar het ontwerpen van de toekomst (designing what can be). De rol van traditionele wetenschappers is meer die van ontdekkingsreizigers, die de materialen en wetten die al in de natuur bestaan, zoeken en beschrijven. Het verschijnen van generatieve AI stelt wetenschappers in staat om steeds meer “scheppers” te worden. Ze kunnen op basis van specifieke functionele vereisten (bijvoorbeeld “een eiwit dat zich kan binden aan een specifiek kankercel doelwit” of “een materiaal dat zowel hoge thermische geleidbaarheid als isolatie heeft”), AI gebruiken om volledig nieuwe materialen te ontwerpen en te creëren die aan deze eisen voldoen. Dit vervaagt niet alleen de grenzen tussen fundamentele wetenschap en toegepaste engineering, maar stelt ook nieuwe vragen over de toekomstige ontwikkeling van geneesmiddelen, de productie en zelfs de sociale ethiek.

Het Herstructureren van Onderzoeksprocessen: Geautomatiseerde en Gesloten Laboratoria

AI verandert niet alleen op macro niveau het wetenschappelijke paradigma, maar herstructureert ook op microniveau elk concreet aspect van het onderzoekswerk, waardoor geautomatiseerde, gesloten “zelfsturende laboratoria” ontstaan.

AI-Gedreven Hypothese Generatie

Traditioneel werd het formuleren van nieuwe en waardevolle wetenschappelijke hypotheses beschouwd als het hoogtepunt van menselijke creativiteit. AI begint echter een belangrijke rol te spelen op dit gebied. AI-systemen kunnen miljoenen wetenschappelijke artikelen, patenten en experimentele databases scannen, waar ze niet voor de hand liggende verbanden detecteren die menselijke onderzoekers, als gevolg van kennisbeperkingen of cognitieve vooroordelen, negeren, waardoor ze nieuwe wetenschappelijke hypotheses kunnen formuleren.

Sommige onderzoeksteams ontwikkelen “AI Scientists” systemen die bestaan uit meerdere AI-agents. In deze systemen spelen verschillende AI’s verschillende rollen: de “hypothese agent” is bijvoorbeeld verantwoordelijk voor het genereren van onderzoeks ideeën, de “redeneer agent” is verantwoordelijk voor het analyseren van data en literatuur om hypotheses te evalueren, en de “computer agent” is verantwoordelijk voor het uitvoeren van simulatie-experimenten. Een studie van de Universiteit van Cambridge is zeer representatief: onderzoekers gebruikten het grote taalmodel GPT-4 om succesvol nieuwe medicatie combinaties die kankercellen effectief kunnen remmen ,te screenen uit bestaande niet-kanker medicijnen. AI stelde deze combinaties voor door verborgen patronen in enorme hoeveelheden data te analyseren, die in latere experimenten werden geverifieerd. Dit laat zien dat AI de onvermoeibare “brainstormpartner” van menselijke wetenschappers kan worden.

Optimalisatie van Experimenteel Ontwerp

Experimenteel ontwerp (Design of Experiments, DoE) is een klassieke statistische methode die tot doel heeft om door systematisch meerdere experimentele parameters te wijzigen, de brede parameter ruimte efficiënt te verkennen met een minimum aantal experimenten, om de optimale procesomstandigheden te vinden. AI technologie brengt nieuwe energie in deze klassieke methode. Traditionele DoE volgt meestal een vooraf ingesteld statistisch plan, terwijl AI actieve leer strategieën (Active Learning) kan introduceren die, op basis van bestaande experimentele resultaten, dynamisch en intelligent het volgende experimentele punt bepalen dat het meest de moeite waard is om te verkennen. Deze adaptieve experimentele strategie kan sneller convergeren naar de optimale oplossing, waardoor de experimentele efficiëntie aanzienlijk wordt verbeterd.

“Zelfsturende Laboratoria”: De Realisatie van een Gesloten Lus

De combinatie van AI-gedreven hypothese generatie, experimenteel ontwerp en geautomatiseerde experimentele platformen vormt de ultieme vorm van het nieuwe paradigma, het “zelfsturende laboratorium”(Self-Driving Lab).

De werking van dit type laboratorium vormt een compleet gesloten lus systeem:

1. Dry Lab: AI-modellen (“de hersenen”) analyseren bestaande data, genereren een wetenschappelijke hypothese en ontwerpen het bijbehorende experimentele verificatie plan.
2. Automatiserings platform: Het experimentele plan wordt verzonden naar een door robots bediend automatiserings platform (“wet lab” of “de handen”), dat automatisch experimentele operaties zoals chemische syntheses en celculturen kan uitvoeren.
3. Data terugkoppeling: De data die tijdens het experimentele proces worden gegenereerd, worden in realtime en automatisch verzameld en teruggestuurd naar het AI-model.
4. Leren en Itereren: Het AI-model analyseert de nieuwe experimentele data, werkt zijn interne “begrip” van het onderzoeksobject bij, en genereert vervolgens op basis van het nieuwe begrip de volgende hypothese en het volgende experimentele ontwerp, en dit herhaalt zich, waardoor non-stop autonoom verkennen 24/7 wordt gerealiseerd.

De “robotchemicus” van de Universiteit van Liverpool is een succesvol voorbeeld. Het systeem verkende autonoom een complexe parameter ruimte met 10 variabelen, en ontdekte uiteindelijk een efficiënte katalysator voor de fotokatalytische productie van waterstof, waarvan de efficiëntie vele malen hoger is dan de eerste poging.

Dit closed-loop model leidt tot een “compressie van de wetenschappelijke cyclus“. In het klassieke model kan een complete “hypothese-experiment-validatie” cyclus een promovendus enkele jaren kosten. “Zelfsturende laboratoria” comprimeren deze cyclus van jaren of maanden tot dagen of zelfs uren. Deze orde van grootte verbetering in iteratie snelheid verandert onze perceptie van “experimenteren” zelf. Experimenten zijn niet langer discrete, unieke gebeurtenissen die door menselijke wetenschappers zijn ontworpen, maar een continu, adaptief exploratieproces dat wordt geleid door AI. De meeteenheid van wetenschappelijke vooruitgang zal misschien niet langer een individueel gepubliceerd artikel zijn, maar de leersnelheid van dit closed-loop leersysteem zelf. Dit zal ons dwingen om opnieuw na te denken over hoe wetenschappelijke bijdragen te beoordelen en te meten.

Systemische Impact: Het Hervormen van het Onderzoeksecosysteem

De impact van het AI-gedreven nieuwe wetenschappelijke paradigma reikt veel verder