📚 Новая эра научного поиска
В начале 2023 года команда исследователей из Microsoft представила искусственный интеллект по имени Melvin. Его задача была необычна: не просто помогать ученым, а самостоятельно выдвигать идеи для научных исследований. Melvin анализировал огромные массивы научных статей, выявлял закономерности и на их основе предлагал новые гипотезы - например, о том, как можно улучшить свойства батарей или создать новые материалы.
В отличие от традиционных инструментов, которые лишь ускоряют работу ученых, Melvin стал чем-то большим - источником новых идей, которые раньше могли бы не прийти в голову даже опытным специалистам. Это стало возможным благодаря развитию языковых моделей и алгоритмов машинного обучения, которые способны не только “читать” научные тексты, но и делать из них выводы.
📚 Как ИИ меняет научную работу
Раньше ИИ и автоматизация использовались в основном для рутинных задач: сортировки данных, поиска информации, автоматизации экспериментов. Но теперь ИИ начинает проникать в самую суть научного процесса - в генерацию идей и постановку вопросов.
В одной из компаний, занимающейся разработкой новых материалов, внедрение ИИ привело к заметному росту продуктивности: ученые стали открывать на 44% больше новых материалов и получать на 39% больше патентов. Однако этот успех имел и обратную сторону: более 80% исследователей признались, что стали получать меньше удовольствия от своей работы. Им показалось, что творческая часть профессии уходит к машине, а их собственный вклад становится менее значимым.
📚 ИИ - генератор гипотез
Современные языковые модели, такие как GPT-4, Claude и Gemini, уже умеют не только отвечать на вопросы, но и формулировать свои собственные. В Google, например, создали “ИИ-соучёного”, который может предлагать гипотезы и даже спорить с другими ИИ, оценивая их обоснованность и перспективность.
В одном из экспериментов ИИ предложил гипотезу о том, как можно ускорить рост определенных кристаллов. Эта идея оказалась настолько интересной, что ученые проверили ее в лаборатории - и получили положительный результат. Однако, как отмечают исследователи, пока ИИ больше похож на “суперпоисковик”, который хорошо комбинирует уже известные факты, чем на настоящего новатора.
📚 Ограничения и опасения
Несмотря на впечатляющие успехи, у такого подхода есть и свои проблемы. Во-первых, ИИ опирается на уже существующие данные и публикации, а значит, может упускать по-настоящему революционные идеи, которые не укладываются в рамки известных теорий. Во-вторых, массовое внедрение ИИ может привести к снижению разнообразия научных подходов: если все будут использовать одни и те же алгоритмы, то и идеи будут похожими.
Некоторые ученые опасаются, что ИИ вытеснит человеческое творчество и приведет к “обезличиванию” науки. Уже сейчас гранты и публикации чаще получают те, кто активно использует ИИ, а это может сделать науку менее открытой для нестандартных идей.
📚 Будущее: ИИ и научное творчество
Главный вопрос - сможет ли ИИ однажды совершать настоящие научные прорывы, подобные открытиям Дарвина или Эйнштейна? Некоторые исследователи считают, что творческий процесс во многом механистичен, и ИИ рано или поздно научится делать то же, что и человек. Другие уверены, что интуиция, вдохновение и “человеческий фактор” останутся уникальными.
Пока что ИИ помогает ученым работать быстрее и эффективнее, но не заменяет их полностью. Он может предложить интересные гипотезы, но окончательное слово остается за человеком. Возможно, в будущем появятся совместные команды, где ИИ и люди будут дополнять друг друга, объединяя вычислительную мощь и человеческую интуицию?