В своей недавней статье я уже выделил несколько примеров, которые помогут облегчить повседневную жизнь и рабочие моменты, с помощью нейросетей. Подробнее об этом можно прочитать тут:
Но как обстоят дела в научном сообществе? Для чего ученые используют нейросети, действительно ли появление ИИ, на данном этапе развития, способно координально перевернуть все с ног на голову? Давайте разберемся в этом вопросе.
Внедрение ИИ в научных кругах России
По данным статистики НИУ ВШЭ (Высшая школа экономики), данные на начало 2024 года, указывает, что всего 5% научных организаций и около 10% учебных заведений, прибегают к использованию нейросети.
Опять же, данные очень сухие, ведь в статистике указывались только деятельности самих организаций, а не конкретные случаи использования ИИ сотрудниками.
Научные сотрудники ставят под сомнение достоверность информации, которую выдает нейросеть при запросе. ИИ отвечает на вопрос быстро, однако качество материала нужно перепроверять.
С этим сложно не согласиться, иногда чат-бот выдает полную чушь за действительность. Просишь написать его научную статью на определенную тему, а он выдает что-то из разряда научной фантастики. Сиди гадай потом, правда это или нет.
Представляю, если какой-нибудь кандидат наук будет защищать свою работу, которая полностью сгенерирована. Думаю, что, ученой степени ему после этого, точно не видать.
В каких конкретных случаях используется нейросеть
Но есть за что и похвалить виртуального помощника. Например генерация идей, структурирование и обработка полученной информации, перевод с иностранных источников, поиск литературы. Как обычный поисковик, только с чуть более расширенным функционалом.
Например, модель нейросети AlphaFold3 используется в биологии, помогает понять как белки складываются, и разбирает последовательности ДНК. Благодаря этому можно выяснить, что значат разные гены в теле человека.
В математике: Ускоренное вычисление сложных задач и дальнейшее моделирование ситуации. Как говорят сами ученые, на некоторые уравнения уходили месяца, нейросети справляются с этими задачами за считанные часы.
Чем конкретней задан вопрос в чате, тем более точный ответ можно получить, но не забываем о проверке информации.
Несмотря на все недочеты, большинство ученых сходятся во мнении, что так или иначе, но нейросеть в ближайшем будущем, будет плотно сотрудничать с образовательными и научными сферами.
Руководитель лаборатории методов искусственного интеллекта для разработки материалов Сколтеха Александр Шапеев, высказался по поводу внедрения ИИ:
«Мы стремимся ускорить процесс создания новых материалов. В материаловедении этот процесс может занимать около 20 лет - от идеи до внедрения в повседневную жизнь. Я занимаюсь ускорением квантово-механических расчетов и разработкой платформ. В некоторых расчетах свойств мы достигаем результатов в десять раз дешевле.
Я считаю, что языковые модели имеют огромный потенциал, который еще не полностью осознан. Большие языковые модели могут предложить гипотезы, и это одна из самых перспективных задач на горизонте. Я уверен, что потенциал ИИ огромен, и через год ситуация будет совершенно иной»
Результат в 10 раз дешевле, звучит не плохо, знать бы еще, как это отразиться на итоговом качестве.
Также высказался и: Руководитель центра цифровых технологий ПАО «Газпром нефть» Михаил Корольков
«Искусственный интеллект занимает значительное место в современном мире, и его влияние трудно переоценить. В настоящее время тот, кто владеет задачей, фактически владеет решением.
В нефтяной отрасли дело не ограничивается только добычей и переработкой нефти. Сюда также входят строительство, логистика и разведка.
ИИ находит широкое применение в химии и во всех связанных секторах. Мы должны производить различные продукты, такие как топливо и смазочные материалы. Цель состоит в том, чтобы ускорить процесс»
Александр Шапеев делает ставку на разные гипотезы от ИИ, а Михаил Крольков видит в этом упрощение логистики и ускорения процессов производства.
Однако, чтобы нейросеть выдала такую информацию, в нее сначала надо ее загрузить. Возможно наш виртуальный помощник уже обладает досточно огромным массивом данных, просто мы этого понять еще не можем. В него уже загружены сотни тысяч книг и он их все уже изучил.
Только из этих двух цитат видно, что даже большие руководители делают ставку на ИИ, предполагая масштабное развитие научно-технической отрасли. Хотя я сомневаюсь, что в ближайшем будущем что-то сильно изменится.
Что вы думаете по этому поводу? Делитесь своим мнением в комментариях.