Как новые технологии помогут исследованиям
Многие отрасли экономики радикально меняются под воздействием искусственного интеллекта (AI). Фундаментальная и поисковая наука не исключение. Исследователи в университетах, стартапах и крупных корпорациях по всему миру сосредоточены на применении прорывных технологий генеративного искусственного интеллекта в своей работе. Новые инструменты научных исследований могут стать залогом создания трудноповторимого конкурентного преимущества для стран и компаний.
Международная наука дает много примеров этого тренда. В 2023 году ученые из Массачусетского технологического института с помощью AI смогли открыть антибиотик, найти который традиционными методами было бы слишком долго или вообще невозможно. А ученые из Национальной лаборатории Лоуренса Беркли создали автономную лабораторию по поиску новых материалов — A-Lab: все решения в ней принимает система искусственного интеллекта.
AI помогает решать целый класс задач, связанных с созданием и управлением квантовым компьютером. Это требует контроля за большим количеством параметров, и в этом также может помочь AI. Такие эксперименты уже проведены, например, для получения состояния конденсата Бозе—Эйнштейна атомов тулия.
Российские исследователи тоже продвинулись в использовании AI в сфере биологии и генетики. Так, «Сбер» в сотрудничестве с учеными НИУ ВШЭ с помощью искусственного интеллекта сгенерировали карту флипонов, переключающих генетические программы.
Если предположить, что развитие AI окажет на науку такой же эффект, как и на финансовую отрасль или промышленность, то и в этой области в течение следующих десяти лет может измениться практически все. Лауреат Нобелевской премии по физике Фрэнк Вильчек высказал предположение, что через сто лет лучшим физиком будет машина. Мы считаем, что это произойдет гораздо раньше.
Радикальные перемены методов исследований, генерации гипотез, постановки экспериментов и даже овеществления знаний в виде написания научных статей произойдут в большинстве дисциплин: от биологии до астрофизики, от математики до химии. Способы использования AI будут очень разными, но это повлияет на научный прогресс на всех этапах изучения природы.
Современные исследования в обработке естественного языка привели к появлению больших языковых моделей (LLM), которые демонстрируют громадный потенциал по использованию в науке. Примечательно, что LLM могут стать своеобразным «оркестратором» специализированных научных AI-агентов и моделей. Например, наш GigaChat академическое сообщество может уже сейчас бесплатно применять для экспериментов в химии или доказательстве новых теорем в математике.
Источник: https://www.kommersant.ru/doc/6493780
