Наука — это ещё одна сфера жизни общества и государства, которая направлена в будущее и предназначена для поиска путей дальнейшего развития. Поэтому общества, нацеленные на экспансию, будут вкладывать в науку и образование намного больше средств и усилий по сравнению с обществами стагнирующими.
И наука сама находится на самом переднем фронтире по разработке методов и технологий Искусственного Интеллекта. Но давайте рассмотрим, как и что что он самый может дать учёным и науке в целом взамен или в дополнение?
Если рассматривать на довольно абстрактном уровне, то научную деятельность можно представить как цикличное выполнение научными коллективами следующих шагов: сначала формулировка гипотезы, затем планирование экспериментов для её подтверждения или опровержения, после этого проведение самих экспериментов, далее обработка результатов, публикация и актуализация гипотезы.
Разные коллективы изучают различные гипотезы в часто связанных проблемных областях, и иногда они даже пользуются результатами друг друга. Иногда одно исследование запускает целый каскад других в целях дополнительной проверки, попыток опровержения, после формулирования новых дочерних гипотез.
Желаемым же конечным результатом этого процесса является внедрение результатов в хозяйственную деятельность, однако при этом такое внедрение не всегда возможно, особенно если речь идёт о неприкладных, фундаментальных областях науки.
Что же тут может предложить Искусственный Интеллект, не будучи сам объектом исследования научным коллективом? Ведь мы уже поняли, что творчество — это та область, в которую ИИ ворвётся позже всех. А научная деятельность — это самый сложный вид творчества, это общение с «платоническим миром» и поиск там чистого знания. Человек как-то подключён к этому «миру», и мы пока не знаем, что и как происходит, когда учёный начинает формулировать научные гипотезы, особенно абстрактного характера.
Но вот обработка результатов — это хорошая область для приложения технологий Искусственного Интеллекта, и здесь уже сегодня можно найти многочисленные возможности по применению. И тут, к примеру, поможет не только обработка больших данных, но и сравнение результатов и описаний. Уже сегодня есть системы антиплагиата, которые очень успешно работают и выводят на чистую воду нечистых на руку любителей получить учёную степень, не прикладывая к этому никаких усилий.
Впрочем, также Искусственный Интеллект может помочь в поиске и формулировании гипотез, основных и альтернативных, и это может быть основано на автоматическом построении дерева решений, или каких-либо других методах символьного подхода, весь если не брать в расчёт озарение учёного, то зачастую работа с гипотезами представляет собой банальный логический вывод, часто сложный, но тем не менее. А логический вывод — это то, что удаётся нисходящему Искусственному Интеллекту очень хорошо. И можно даже будет как-то формализовать для него выход во вне системы аксиом для гипотезы, чтобы посмотреть на формальную систему извне и формулировать суждения о самой формальной системе. Такой Искусственный Интеллект будет хорошим помощником для учёных.
Ну и третья возможность — это использование методов Искусственного Интеллекта для генерации первых проектов отчётов и научных статей, поскольку часто они основаны на использовании нескольких вариантов шаблонов и довольно сухом, формальном языке. Конечно, потом такие проекты надо будет обработать человеку и утвердить научному руководителю, но я уверен, что и в этом направлении Искусственный Интеллект будет достигать хороших успехов.
Но более важным аспектом применения технологий Искусственного Интеллекта является то, что я называю «управлением научно-техническим прогрессом». Мы уже определили, что наука должна двигать общество вперёд, а результатами научных исследований должны быть какие-либо технологические разработки, которые применяются на практике.
Но кто определяет то, что именно исследовать, какие именно задачи решать, какие именно технологические проблемы препарировать? Конечно, у государства, если рассмотреть надсистему, в рамках которой работает научная сфера деятельности, должна быть стратегия развития, где и прописаны магистральные направления. Они, в свою очередь, превращаются в концепции развития определённых направлений, которые и финансируются для проведения научно-исследовательских работ.
Но тут возникает та же самая ситуация, когда нет оперативного перепланирования по результатам промежуточных исследований, и это замедляет развитие науки. Другими словами, для всей сферы науки должна быть интеллектуальная система, которая в обязательном порядке увязана со сферой образования и сферой промышленности, и которая осуществляет и стратегическое, и оперативное планирование проведения научно-исследовательских работ с постоянной адаптацией плана в соответствии с достигнутыми результатами.
И эта же система должна взаимоувязывать исследования различных направлений, выстраивая цепочки исследований и отбирая в их результатах те, которые затем переходят на стадию опытно-конструкторских работ и после опытного подтверждения внедряются в хозяйственную деятельность.
Итак, мы рассмотрели вопросы использования Искусственного Интеллекта для управления научно-техническим прогрессом и для помощи научным коллективам и коллаборациям в проведении исследований. Можно придумать ещё про анализ больших данных, сбор информации из интернета вещей и т. д., но рекомендую вам подумать самостоятельно.
