Adam il biologo robot e il futuro dell’Ai nella ricerca scientifica
Dal primo robot scienziato del 2000 al primo farmaco ideato dall'Ai la strada è stata lunga, ma non tutti gli studiosi concordano sull'opportunità di usare l'intelligenza artificiale nella ricerca.
Il progressi degli ultimi anni nel campo dell’intelligenza artificiale fanno al tempo stesso sperare e temere che l’uomo possa essere sostituito in tutta una serie di contesti, inclusa la ricerca scientifica.
Per quanto riguarda la ricerca, l’utilizzo dell’Ai non è proprio una novità. Già nel 2000 c’era Adam, il robot in grado di porre quesiti e analizzare dati in totale autonomia, proprio come un vero studioso.
Nel 2026, tra limiti e potenzialità, l’intelligenza artificiale è una importante alleata al fianco degli scienziati, ma mancano dei tasselli importanti perché possa davvero sostituire l’uomo.
Cosa ancora manca all'Ai
Al momento il punto forza più grande dell’Ai, quando si parla di ricerca, è la capacità di analizzare una mole immensa di dati, anche in più lingue, e cercare tra di essi connessioni significative. Così, nell’industria farmaceutica, nell’ingegneria, nell’informatica, in matematica, in fisica e in tutti gli altri campi, se ne fa ampio uso, con risultati affascinanti.
Sembra comunque che una vera e propria sostituzione della macchina all’uomo non sia imminente, per una serie di fattori.
Uno di essi è che all’Ai mancano la creatività e la capacità di immaginazione che nel tempo hanno spinto le menti più brillanti verso importanti scoperte, così come la curiosità di sapere non solo come funzionano le cose, ma anche il perché.
I limiti della ricerca tramite intelligenza artificiale
Analizzare i dati è importante, ma crearne di nuovi che non si possiedono già lo è forse ancora di più. Per questo, se molti scienziati si sono mostrati soddisfatti dei progressi che hanno reso utile l’Ai, non mancano le voci di dissenso che evidenziano alcuni fondamentali limiti.
Tra queste c’è ad esempio Gary Marcus, psicologo e scienziato cognitivo della New York University, che teme i potenziali danni dell’Ai più di quanto sia entusiasta della sua utilità.
A giudicare dall’alto numero di pubblicazioni degli ultimi anni che contengono dati assolutamente errati prodotti dell’intelligenza artificiale, secondo Marcus il futuro è poco roseo. Alcune riviste prestigiose hanno infatti iniziato a rifiutare gli articoli in cui i dati sono prodotti alle Ai, proprio perché non sicuramente attendibili. E il problema non è solo nella scienza. Lo stesso avviene nel mondo della finanza, della politica, dei social media e così via.
L'Ai, un aiuto o un ostacolo?
Gli scienziati riunitisi in un convegno nell’ottobre del 2025 hanno raggiunto conclusioni analoghe: tutti concordavano sul numero elevato di errori commessi dall’Ai.
Secondo il direttore e fondatore dell'Allen Institute for Artificial Intelligence di Seattle, Peter Clark, il limite più grande delle Ai è che possono generare miliardi di ipotesi ma non c’è modo di verificarle tutte e stabilire quali siano valide equali no, il ché complica di molto il lavoro dei ricercatori.
In pratica, aspettarsi che l’intelligenza artificiale possa essere autonoma nella ricerca è al momento prematuro.
I progressi più recenti
Esistono comunque modi per usare il supporto dell'Ai in modo efficace. Tra questi c’è AlphaFold 2, un sistema di intelligenza artificiale specifico per la biologia che predice la struttura 3D delle proteine a partire dalla sequenza di amminoacidi, velocizzando un procedimento altrimenti lungo e costoso.
Far lavora diversi modelli di Ai insieme si è rivelato efficace per esempio per la Boston Insilico Medicine che è riuscita a fare progressi nella cura della fibrosi polmonare idiopatica, rivelando una proteina sconosciuta grazie ad un modello di Ai, e riuscendo a progettare una molecola in grado di fermare la malattia grazie ad un altro modello.
Sempre naturalmente con la guida dell’uomo.
Gli scienziati robot, tra realtà e illusione
Qual è quindi il ruolo di Adam e dei suoi “colleghi”, in questo scenario? Una versione più avanzata del robot del 2000 sarebbe quella che riesce a seguire passaggi specifici per generare in autonomia i quesiti, progettare gli esperimenti e valutare i dati.
Al momento il modello che si avvicina di più a questa realtà è AutoRa, sviluppato da DeepMind di Google, grazie ad esempi tratti dai comportamenti multitasking delle persone che la macchina imita per creare in autonomia esperimenti.
Diversamente da AlfaFold che risponde, molto bene, ad un solo quesito specifico relativo alle proteine, AutoRa è in grado di simulare l'intero processo di ricerca applicabile in più campi.
Tuttavia questo è solo un primo passo, ci vorranno ancora alcuni anni prima di avere un’Ai veramente indipendente nella ricerca.