为科学发现设计的AI系统在复制青霉素发现等偶然性发现方面面临挑战。目前的自主实验室针对特定的数值信号进行优化，可能会忽略意想不到但重要的结果，例如杀死细菌的抗生素，而这些结果会被视为失败而被丢弃。为了解决这个问题，可以采用一种由好奇心驱动的学习方法，其中AI系统内在激励探索预测误差，从而使它们能够调查新化合物的意外发现等异常情况。 AI
影响 强调了AI系统需要融入好奇心和异常检测，以促进偶然的科学突破。
排序理由 该条目讨论了AI在科学发现中的概念性挑战和潜在的未来方向，而不是报道具体的发布、产品或事件。
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