В одной из прошлых статей я рассказывал о том, как нейронные сети помогают в пересмотре теорий, превращая ошибочные, недоделанные, обладающие методологическими или логическими неточностями труды в законченные, строго соответствующие научному методу концепции. Фактически, нейронные сети сначала помогают разобрать труд по косточкам, доходчиво и строго объяснив, что именно не так, выполняя роль критически настроенного оппонента. А затем уже помогают пересобрать теорию, добавив все нужные обоснования, найдя тонкие моменты, известные лишь специалистам в разных областях, собрав воедино разрозненные гипотезы, перевоплотившись в ответственного и профессионального научного руководителя.
В той статье я сознательно не приводил конкретных математических выкладок, сосредоточив внимание читателя на самом методе, идее сотрудничества с искусственным интеллектом. Но, как показала практика, народ пока очень скептически относится к этому процессу. Есть как сугубо негативные реакции от очень консервативной аудитории, которая в целом отвергает возможности искусственного интеллекта и не поддерживает научных диссидентов, так и сугубо позитивные - от большинства участников нашего сообщества, которое в целом и является научным диссидентом.
Сомнения аудитории не беспочвенны. Как я и говорил, искусственный интеллект обладает серьёзными ограничениями, на которые нельзя закрывать глаза. Он действительно выдумывает некоторые факты в попытках угодить человеку, что уже привело к серьёзным карьерным проблемам у некоторых не очень аккуратных людей. Он действительно иногда слишком напирает на непреложные истины, что мешает сделать прорывные выводы. Но при должном управлении человеком, который может сверить факты, ограничить и направить мысль ИИ в нужное русло, создание передовых трудов не только возможно, но и гораздо проще, чем без него.
Прежде, чем говорить об успехе этого метода, нужно, конечно, проверить его на фактах. Я опубликовал статью на площадке для публикации научных препринтов, о которой намекал в прошлой статье, где пересобрал электродинамику в новой механической трактовке. Это похоже на труды классиков вроде Максвелла и Фарадея, но также существенно опирается и на самые новые работы в области квантовой механики, где исследуются сверхтекучие жидкости и даже конденсат Бозе-Эйнштейна. Стоит ли говорить, что я не знал о многих из этих работ до того, как приступил к написанию статьи? Оказывается, очень похожие взгляды в научном сообществе уже присутствуют. Но с некоторыми оговорками.
В первую очередь наследие Ацюковского, хорошая математическая и логическая подготовка, близость к эфиродинамическому сообществу, возглавляемому В.Л. Бычковым, и, конечно, научная интуиция позволили создать фундаментальный труд не без существенных недостатков. С помощью нейронных сетей от этих недостатков удалось избавиться, добавив ещё и актуальности рассматриваемому вопросу. Редукция электромагнетизма к механике - задача не новая. Но настолько успешная её реализация представлена, судя по всему, впервые.
Прискорбно говорить, но основная критика работ Ацюковского справедлива в своих предпосылках. Владимир Акимович хоть и сделал целый ряд крайне прозорливых гипотез, но общая научная этичность его подхода страдала. И это не вина Ацюковского. Это проблема его времени. Когда кроме тебя над вопросом работает всего горстка людей, а, может, и вообще никто, чрезвычайно проблематично следовать всем правилам и обычаям, принятым в научном сообществе. Нет также и возможности знать обо всех самых новых экспериментальных и теоретических работах. Штудирование разных источников занимает огромное количество времени, не давая гарантированного результата. И ситуация Ацюковского отличается от нынешней тем, что у нас есть научное сообщество, в котором много единомышленников. Они часто дают интересные ссылки, в которых содержатся ключевые идеи. Дипсик, ЧатГПТ, Грок и подобные системы позволяют за секунды находить актуальные связанные работы с уже кратко сформулированной основной мыслью. Думаю, чтобы написать вышеуказанную статью без всего этого, мне бы потребовалось ещё несколько лет, если бы вообще удалось. А здесь несколько даже не очень профессиональных единомышленников со здоровым любопытством и упорством могут приблизиться к уровню серьёзных учёных. Это скоро изменит мир.
Как предсказывает Маск, вероятнее всего в попытке продать свой новый Grok4, конечно, вряд ли получится. Нейронные сети сами по себе пока не могут получить прорывные результаты. Но, что очевидно, в сотрудничестве с человеком, эти результаты будут и даже уже есть. Весьма сильно нашумевшая технология AlphaFold и связанный с ней популярный мем “вычисляйте протеины” наглядно показали возможность поистине серьёзных прорывов в науке с помощью компьютерных технологий нового поколения (и, конечно, хайпа экзальтированных школьников). И даже мой труд, опубликованный пару дней назад, собрал гораздо больше внимания на Zenodo, чем среднестатистическая работа (около 300 скачиваний против в среднем 5 по схожей тематике).
На этом ни в коем случае нельзя останавливаться. Лично я планирую пересобрать всю современную фундаментальную физику в механической обёртке. Это более чем амбициозная задача. Но, уверен, проблем будет не очень много. Базовую электродинамику в части теоретического обоснования можно считать завершённой на 80%. Предложено множество путей экспериментального изучения этого вопроса, названы все ограничения, снятие которых может привести к развитию и расширению теории.
А уже из этого, я полностью уверен, посыпятся новые технологии и для полётов на Марс, и для новой энергетики, и для новых материалов.