Нобелевские лауреаты и их вклад
На самом деле, нобелевские премии по физике и химии были присуждены за разные открытия. Физиков Джона Хопфилда и Джеффри Хинтона наградили за создание алгоритмов и концепций, лежащих в основе машинного обучения – одного из ключевых направлений развития ИИ. Эти алгоритмы совершенствуются благодаря обработке больших объемов данных и применению полученных знаний к новым задачам.
Команда Google DeepMind получила премию по химии за революционный проект AlphaFold, который способен предсказать структуру белка и его поведение. Эта проблема оставалась неразрешенной почти полвека, пока система ИИ не нашла ответ.
Новая роль ИИ в науке
Использование ИИ в научных исследованиях постепенно трансформируется: вместо предмета изучения он становится инструментом. Этот переход начался еще до появления таких сенсационных разработок, как ChatGPT, и сопровождался ростом возможностей ИИ.
Так, в 2015 году модель ResNet от Microsoft превзошла человеческий уровень в задаче классификации изображений ImageNet. А в 2019 году RoBERTa от Facebook улучшила результаты людей в тесте GLUE, став лидером в анализе текстов и обобщении информации.
Благодаря этим успехам, крупные частные лаборатории смогли автоматизировать многие научные процессы, снизив затраты и увеличив масштаб исследований. Теперь ИИ помогает решать сложные задачи, такие как обработка спутниковых снимков для оценки уровня бедности или диагностика заболеваний на основе медицинских изображений.
Расширяющаяся роль ИИ
Сегодня ИИ активно применяется не только для сбора и обработки данных, но и для их интерпретации. В химии и физике ИИ моделируют сложные системы, включая погоду и строение белков. Но в социальных и медицинских науках требуется больше, чем просто прогнозы – нужно понимать причины явлений. Например, для оценки эффективности политики важно знать, как могли развиваться события без ее вмешательства, что требует создания гипотез и анализа альтернативных сценариев.
Вызовы и перспективы
Хотя ИИ открывает огромные возможности для научного сообщества, доступ к передовым технологиям остается проблемой. Если самые мощные инструменты будут сосредоточены лишь в руках нескольких крупных компаний, это может ограничить потенциал независимых ученых и небольших лабораторий. Поэтому необходимо обеспечить равноправный доступ к ресурсам ИИ, чтобы стимулировать дальнейший прогресс в науке и поддерживать дух открытий.
В заключение, 2024 год стал важной вехой в истории науки, показав, насколько сильно ИИ может изменить подходы к исследованию. Но для того чтобы эта революция стала действительно всеобщей, необходим открытый доступ к инструментарию ИИ для всех заинтересованных сторон.
Искусственный интеллект и будущее научных исследований
Медицина давно использует рандомизированные исследования для проверки эффективности различных методов лечения. Этот метод теперь находит применение и в социальных науках, о чём свидетельствуют работы лауреатов Нобелевской премии по экономике 2019 года – Абхиджита Банерджи, Эстер Дюфло и Майкла Кремера, исследующих пути сокращения бедности.
Однако в макроэкономике проведение подобных экспериментов затруднено: ни одно государство не станет менять торговую политику ради эксперимента. Здесь на помощь приходит искусственный интеллект, который радикально меняет исследование экономических систем. Современные компьютерные модели способны объяснять механизмы функционирования экономики на уровнях, недоступных человеку.
Работа Сьюзан Атей и её команды, посвящённая влиянию информационных технологий и продвинутых статистических методов на экономику, была одним из претендентов на Нобелевскую премию по экономике 2024 года, хотя и не завоевала награду.
Роль человека в мире ИИ
Несмотря на успехи ИИ в сборе и анализе данных, человек остаётся ключевым звеном в процессе понимания результатов. Например, современные языковые модели, такие как ChatGPT, могут корректно интерпретировать сложные предложения вроде «Этот саксофон не поместится в коричневый чехол, потому что он слишком большой», однако они не обладают пониманием трёхмерных объектов. Их деятельность ограничивается решением текстовых задач, без взаимодействия с физической реальностью.
Люди, в отличие от ИИ, развиваются под воздействием множества факторов: необходимость ориентироваться в пространстве, общаться, избегать конфликтов, строить справедливое общество. Системы ИИ, напротив, узкоспециализированы и решают одну конкретную задачу. Так, большие языковые модели обучаются генерировать связный текст, но не связывают свои ответы с реальной жизнью.
Настоящий скачок произойдёт, когда ИИ-система сможет одновременно решать множество задач, объединять информацию и связывать слова с реальными действиями. Тогда, возможно, мы станем свидетелями первой Нобелевской премии, вручённой системе искусственного интеллекта.
Возможные сценарии будущего
Прогнозировать точное время этого перехода сложно, но его последствия огромны. Рост исследований, основанных на ИИ, может либо запустить новый золотой век научных открытий, либо создать глубокое неравенство, где большинство лабораторий, особенно государственных и расположенных в странах глобального юга, останутся без доступа к передовым инструментам ИИ.
Сегодня ведущие позиции в фундаментальной науке занимают такие компании, как Google, Microsoft, Facebook, OpenAI и Tesla, что резко отличается от прошлого, когда доминировали государственные и академические учреждения.
Такая ситуация поднимает важные вопросы: можем ли мы довериться частным компаниям в вопросах формирования научных исследований? Как предотвратить концентрацию власти и угрозы для открытого доступа к знаниям? Как избежать неравномерного распределения научных достижений между странами и сообществами?
Чтобы победа первого ИИ, получившего Нобелевскую премию, воспринималась как общий триумф человечества, а не отдельных лиц или корпораций, нам предстоит решить эти ключевые задачи.
