Искусственный интеллект пока не стал полноценным конкурентом ученых, однако уже меняет распределение ролей в научных исследованиях
Возможности современных систем искусственного интеллекта позволяют обрабатывать и проверять такое количество вариантов, которое физически недоступно обычному коллективу исследователей. При этом постановка научной задачи, выбор направления работы и интерпретация результатов по-прежнему остаются за человеком, передает Astana TV со ссылкой на Mail Наука.
Об этом рассказал руководитель лаборатории прикладного искусственного интеллекта Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра РАН Максим Абрамов.
ИИ берет на себя масштабный поиск
Одним из показательных примеров применения искусственного интеллекта в фундаментальной науке стала работа над задачей Навье - Стокса. Для поиска решения были задействованы около 10 тысяч одновременно работающих ИИ-агентов.
По мнению Максима Абрамова, говорить о полноценной конкуренции человека и искусственного интеллекта пока преждевременно. Скорее речь идет о перераспределении обязанностей.
Человек определяет проблему, выбирает направления поиска, распределяет вычислительные ресурсы и объясняет полученный результат. Искусственный интеллект в свою очередь способен параллельно проверять огромное количество возможных вариантов.
Таким образом, преимущество ИИ заключается не обязательно в способности рассуждать лучше отдельного ученого, а прежде всего в масштабе вычислений и скорости перебора различных подходов.
Почему правильного ответа недостаточно
При использовании искусственного интеллекта возникает и другая проблема. Для науки важен не только конечный результат, но и понимание того, каким способом он был получен.
В случае с задачей Навье - Стокса было опубликовано доказательство и его формальная проверка в системе Lean. Благодаря этому математики могут самостоятельно изучать полученный результат.
Однако полный массив промежуточных рассуждений тысяч ИИ-агентов научному сообществу недоступен. Даже сохранение технических логов не всегда позволяет понять, почему модель на определенном этапе выбрала именно такой путь.
Эксперт отмечает, что для науки особенно важен метод, который можно использовать при решении следующих задач, а с этим при работе сложных ИИ-систем пока сохраняется неопределенность.
Искусственный интеллект пока не вытесняет ученого, но уже меняет сам принцип научной работы. Главным преимуществом ИИ становится масштаб поиска, тогда как за человеком сохраняются постановка проблемы, выбор направления и осмысление результата.
Если такая модель продолжит развиваться, вопрос будет заключаться уже не столько в конкуренции человека и машины, сколько в том, как эффективно объединить научное мышление человека с вычислительными возможностями ИИ.