Искусственный интеллект уже перестал быть просто инструментом в руках ученых — постепенно он становится полноправным участником научного процесса. Сегодня алгоритмы не только анализируют данные, но и делают открытия, предсказывают катастрофы и даже управляют сложнейшими экспериментами. От медицины до квантовой физики ИИ меняет правила игры, заставляя пересмотреть саму природу научного познания.
Но как далеко может зайти эта «алгоритмизация» науки? Мы проанализировали последние кейсы и мнения экспертов, чтобы понять, где ИИ уже превосходит человека, какие направления станут следующей «добычей» алгоритмов, и где пролегает граница между машинными вычислениями и человеческой интуицией.
Медицина и биология: лаборатории под управлением нейросетей
Биомедицина стала настоящим полигоном для ИИ. Эта сфера идеальна для алгоритмов: огромные массивы структурированных данных (от геномов до КТ-снимков), четкие критерии оценки и насущная потребность в ускорении исследований. В отличие от теоретической физики или философии, здесь ИИ работает с конкретными параметрами — точностью диагноза, скоростью анализа, прогнозированием исходов. В этих областях влияние алгоритмов с каждым годом будет только усиливаться.
Генная инженерия 2.0: ИИ редактирует ДНК
Прорыв AlphaFold от DeepMind в 2021 году показал, что нейросети могут предсказывать структуры белков с точностью лабораторных методов. Новая версия модели закрепила успех. К 2025 году система решила проблему, над которой биологи бились 50 лет — расшифровала 98% всех известных протеинов, включая мембранные белки, ранее считавшиеся «нечитаемыми».
Настоящую революцию совершил стартап Profluent в 2024 году. ИИ создал новые варианты системы CRISPR для редактирования генов:
- алгоритм проанализировал 5,6 млн природных последовательностей;
- сгенерировал 4,2 тыс. новых вариантов CRISPR-систем;
- 37% из них оказались эффективнее природных аналогов.
Как это работает технически? Нейросеть использует архитектуру трансформеров (аналогичную ChatGPT), но обучается на «языке» ДНК. Она выявляет скрытые закономерности в последовательностях нуклеотидов, предлагая оптимальные варианты для разрезания ДНК.
В Китае такие системы уже применяют для создания штаммов бактерий, производящих биотопливо с эффективностью выше природных аналогов.
Диагностика: кто точнее — врач или алгоритм?
В радиологии ИИ уже сегодня демонстрирует результаты, которые заставляют пересмотреть традиционные подходы к диагностике. Южнокорейская система Lunit, представленная в 2023 году, показала впечатляющую точность в 99,3% при обнаружении рака груди на маммограммах.
Для сравнения, врачи-рентгенологи в аналогичных условиях ошибаются в 20−30% случаев. Однако важно учитывать, что такие алгоритмы работают идеально только при строго стандартизованных условиях съемки — малейшие артефакты или низкое качество оборудования снижают их эффективность до 85%.
Еще более неожиданное применение ИИ нашел в кардиологии. Алгоритм Google Health научился предсказывать риск инфаркта по снимкам сетчатки глаза — метод, который ранее не использовался в этой области медицины. Анализируя состояние кровеносных сосудов глазного дна, система определяет ключевые факторы риска: возраст пациента, кровяное давление и даже склонность к курению. Точность прогноза составила 70%, что сопоставимо с традиционными анализами крови (72%), но требует значительно меньше времени и ресурсов.
В Mayo Clinic пошли еще дальше — здесь нейросеть диагностирует редкие генетические заболевания по обычным фотографиям пациентов с точностью 89%. Алгоритм анализирует черты лица, которые часто имеют характерные особенности при наследственных синдромах. Например, при синдроме Уильямса у детей наблюдается широкий лоб, плоская переносица и маленький подбородок. Система не только распознает известные патологии, но и классифицирует ранее не описанные генетические аномалии, что особенно ценно для ранней диагностики.
Ограничения и риски
Несмотря на впечатляющие успехи, у ИИ-диагностики есть принципиальные ограничения. Алгоритмы могут пропустить рак у беременной женщины, спутав его с артефактами УЗИ, или неверно интерпретировать метафоры в описаниях симптомов.
Главная проблема — «хрупкость» алгоритмов. Тот же Lunit дает сбои при:
- артефактах на снимках — движение пациента, низкое качество оборудования;
- атипичных формах рака — всего 2% в обучающей выборке;
- совместных патологиях — точность падает до 65%.
Машина работает эффективнее, чем человек, она не устает, трудится 365 дней в году без перерывов и выходных. Сейчас при узкой специализации даже на коротком отрезке она выигрывает у человека в точности. Но в сложных случаях окончательное решение останется за врачом — алгоритмы не понимают контекста. Это ограничение нужно обязательно учитывать в диагностической практике.
Вопрос о глубине проникновения ИИ в науку упирается не столько в специфику конкретной дисциплины, сколько в объемы финансирования и особенности работы самих систем. Располагая достаточным объемом данных и вычислительных мощностей, гипотетически можно автоматизировать любой когнитивный процесс, который поддается алгоритмизации. Это ставит под вопрос, в какой степени научные открытия будут принадлежать людям, а в какой — ИИ.
Эксперт отметил, что основная сложность заключается в интеграции такой модели с устоявшимся научным процессом, который опирается не только на институт рецензирования работ коллегами экспертами, но и на такие фундаментальные аспекты, как альтруистическое начало профессии, роль ученого как интерпретатора и ценность человеческого опыта. Полностью доверять приемку работ нейросетям невозможно, однако эти же инструменты способны значительно повысить продуктивность специалистов. В результате этого редколлегии рискуют оказаться перегруженными возросшим потоком информации, что неизбежно ведет к снижению качества экспертизы, завершил Руслан Юсуфов.
Физика и химия: цифровые алхимики
ИИ перестраивает фундаментальные исследования. В точных науках алгоритмы не просто ускоряют расчеты — они меняют сам подход к открытиям. Футурологи и представители технических наук предвидят интенсификацию применения нейросетей во всех направлениях физики и химии.
Квантовые системы: прорыв через нейросети
В 2025 году Google Quantum AI представил нейросеть, которая за 72 часа смоделировала квантовую систему из 53 кубитов — задача, непосильная для традиционных суперкомпьютеров.
Алгоритм обнаружил аномалии в поведении частиц при сверхнизких температурах, предсказал новый тип квантовой запутанности, используя при этом 1,2 млн часов работы GPU (эквивалент 137 лет вычислений).
Химия материалов: от месяцев к часам
В Массачусетском технологическом институте (MIT) произошла революция в материаловедении — нейросети научились предсказывать свойства полимеров до их синтеза в лаборатории.
В 2024 году команда химиков под руководством профессора Ванессы Чан представила систему, которая за 6 дней проанализировала 10 млн возможных комбинаций молекул, отобрав 12 наиболее перспективных вариантов. Для сравнения: традиционный перебор таких комбинаций методом проб и ошибок занял бы около 47 лет.
Среди открытых материалов два уже вышли на рынок. Это самовосстанавливающийся пластик с уникальным механизмом регенерации. При повреждении в его структуре активируются капсулы с мономерами, которые под воздействием кислорода воздуха образуют новые полимерные цепи. Восстановление 93% прочности за 60 минут подтверждено испытаниями в Airbus — материал используют для обшивки дронов.
Вторая разработка — теплопроводящий полимер с коэффициентом 2,2 Вт/(м·К), что в 10 раз выше обычных пластмасс. Его секрет — ориентированные кристаллиты в структуре, обеспечивающие перенос тепла во всех направлениях. Материал применяют в гибкой электронике Samsung для отвода тепла от дисплеев.
Как это работает технически? Алгоритм использует:
- генеративные модели — создает виртуальные молекулярные структуры с заданными параметрами (прочность, температура плавления);
- квантово-химические симуляции — предсказывает поведение молекул без реальных экспериментов;
- активное обучение (active learning) — после каждой лабораторной проверки уточняет прогнозы.
Критически важным стало открытие изотропных теплопроводящих полимеров. В отличие от ранних разработок, в которых тепло передавалось только вдоль полимерных цепей, новые материалы проводят энергию равномерно во всех направлениях благодаря стэкинг-взаимодействиям между молекулами. Это решает проблему перегрева в носимой электронике.
По мнению профессора Чан из Пенсильванского университета, ИИ не заменяет химиков в полной мере — он просто переводит их из «слепого поиска» в режим целевого дизайна. Теперь ученые тратят 80% времени на осмысление результатов, а не на рутинные эксперименты. Радикальное ускорение времени и повышение эффективности разработок — вот основное преимущество применения генеративных моделей ИИ.
Большой адронный коллайдер под управлением нейросетей
С 2023 года ЦЕРН активно внедряет системы искусственного интеллекта для управления ключевыми параметрами работы БАК. Это стало необходимостью после перехода к энергии столкновений 13,6 ТэВ, когда традиционные методы контроля перестали справляться с потоком данных, достигающим 1 петабайта в секунду.
Нейросети анализируют 15 тыс. параметров пучков протонов в реальном времени, включая пространственное распределение частиц, энергетический спектр и углы пересечения пучков. Алгоритмы, разработанные совместно с MIT, корректируют магнитное поле 9300 сверхпроводящих магнитов с частотой 100 раз в секунду, что увеличило частоту полезных столкновений на 30%.
Одним из ключевых достижений стала прогнозная аналитика на основе LSTM-сетей. Система предсказывает деградацию вакуумных труб с точностью 94%, потерю сверхпроводимости магнитов и износ детекторов CMS и ATLAS. Это позволило сократить незапланированные остановки на 40%, значительно повысив эффективность экспериментов.
Техническая реализация системы включает платформу PcVue для управления контроллерами вентиляции, FPGA-модули для обработки данных с детекторов (40 млн событий в секунду) и квантовые нейросети для моделирования нелинейных процессов. Например, при аномальном росте температуры в одном из секторов алгоритм всего за 0,3 секунды снизил энергию пучков на 15%, перенаправил охлаждение и запустил диагностику, предотвратив потенциальную аварию.
К 2027 году ЦЕРН планирует внедрить полностью автономное управление экспериментами, а также квантово-гибридные алгоритмы для поиска новой физики. Как отмечают эксперты, ИИ берет на себя оперативные решения, освобождая ученых для анализа фундаментальных закономерностей.
Руслан Юсуфов отмечает, что это вступает в прямое противоречие с ролью ученого как личности, которая определяет направление изысканий и расставляет приоритеты, исходя из собственного интереса и потребностей общества. Даже самая продвинутая LLM в мире, развернутая в лаборатории с идеальным оснащением, останется пассивной и не будет ничего делать без внешних стимулов. Ее способность к приоритизации также будет сомнительна — будучи продуктом одной из стран-лидеров, такая система станет рассматривать проблемы других обществ сквозь призму установок, собранных по лекалам богатых, технологически развитых держав, обладающих ядерными боеголовками и реакторами.
По словам Руслана Юсуфова, интерпретация и личный опыт — неотъемлемые компоненты деятельности исследователя. Человек способен не только обнаружить и проанализировать закономерность, но и осмыслить ее значение, а затем найти ей прикладное применение, продиктованное запросами общества. ИИ может в этом помочь, но ни одна система не вмещает (пока что) всей полноты опыта, который человек накапливает и осмысляет в течение жизни.
Высока вероятность, что в какой-то момент научные исследования будут по большей части покорены ИИ, но чтобы эта наука оставалась релевантной и нужной, ей все равно потребуется человек.
Климатология: предсказание катастроф с опережением
Даже выдающиеся специалисты не способны одновременно учитывать и анализировать сотни параметров — от температуры океанских течений до концентрации метана в вечной мерзлоте. Нейросети делают это за миллисекунды. Прогнозирование климатических изменений — еще одно направление, которое со временем могут полностью взять на себя алгоритмы.
Прогноз стихийных бедствий: новый уровень точности
В 2023 году Google DeepMind совместно с правительством Индии внедрила систему прогнозирования паводков в бассейне реки Ганг. Алгоритм Flood Forecast анализировал данные с 138 гидрологических станций, спутниковые снимки Sentinel-1 и GPM, исторические данные за 40 лет (1983−2023).
Результаты:
- точность 7-дневных прогнозов повысилась на 28% (проверено на 12 реальных паводках);
- время обработки данных сократилось с 6 часов до 15 минут;
- система успешно предсказала катастрофическое наводнение в Бихаре (июль 2023), что позволило эвакуировать 17 тыс. человек.
С 2024 года ООН использует ИИ-алгоритмы DeepMind для мониторинга мангровых лесов: обнаружения незаконных вырубок в дельте Меконга (Вьетнам), прогнозирования эрозии береговой линии.
Подобная практика внедряется в России. ИИ определяет индекс земного хлорофилла и другие показатели, чтобы находить больные и погибшие деревья для более эффективного управления лесными хозяйствами.
Есть примеры применения ИИ для контроля за энергетическими системи. В Калифорнии нейросети балансируют нагрузку на сеть с учетом 15 тыс. солнечных панелей и уже сократили потери энергии на 17%.
Гуманитарные науки: текст как данные
Лингвистика, история и даже литературоведение все чаще используют алгоритмы, но с серьезными оговорками.
Археология без раскопок
Современные технологии кардинально изменили подход к археологическим исследованиям. В Мексике и Гватемале нейросети, анализирующие данные лазерного сканирования (LiDAR), позволили обнаружить скрытые под густой растительностью древние города майя.
Еще более впечатляющие результаты были получены в Гватемале, где LiDAR-технологии выявили город Лос-Абуэлос возрастом около 3 тыс. лет. Археологи обнаружили не только сам город с 33-метровой пирамидой и уникальными фресками, но и сложную сеть дорог, соединяющих несколько поселений и резервуаров для воды. Эти находки перевернули представления о социальной организации майя, доказав, что их города были гораздо более взаимосвязанными, чем считалось ранее.
LiDAR и нейросети позволяют изучать труднодоступные регионы без масштабных раскопок, сохраняя хрупкие артефакты. У технологии есть объективные ограничения: она не заменяет полевые исследования, а лишь указывает на перспективные участки для дальнейшего изучения.
Расшифровка древних текстов
Прорыв в расшифровке древних текстов произошел благодаря конкурсу Vesuvius Challenge. ИИ восстановил около 2 тыс. греческих букв из обугленных свитков Геркуланума (79 г. н.э.), включая фрагменты неизвестных философских трудов, а также выявил микроскопические различия в чернилах с помощью рентгеновской томографии высокого разрешения — это позволило прочитать тексты без физического разворачивания хрупких папирусов.
Где ИИ бессилен
Современные языковые модели, несмотря на впечатляющие возможности, сталкиваются с принципиальными ограничениями при работе с художественными текстами. В 2025 году эксперименты подтвердили, что нейросети плохо справляются с интерпретацией сложных литературных приемов — например, в анализе романов Достоевского алгоритмы ошибочно трактовали 68% метафор, путая буквальный и переносный смысл.
ИИ также испытывает трудности с распознаванием сатиры, иронии и культурно-специфических аллюзий, поскольку эти элементы требуют понимания исторического контекста и авторского замысла, выходящего за рамки языковых паттернов.
Главная проблема — отсутствие у алгоритмов «живого» опыта. Нейросети могут анализировать частоту слов или стилистические особенности, но не способны по-настоящему понять эмоциональную глубину текста. Эти ограничения показывают, что литературный анализ остается областью, где человеческое восприятие незаменимо.
Границы возможного: три сценария будущего
Футурологи выделяют три этапа «захвата» науки алгоритмами на ближайшие десятилетия:
- Ассистент (до 2030 года) — так называемый Narrow AI (слабый ИИ), прикладной инструмент, который обрабатывает данные, но гипотезы выдвигают люди. Пример: AlphaFold, медицинская диагностика и другие системы, используемые в настоящее время.
- Коллега (2030−2050) — алгоритмы предлагают научные теории, которые в перспективе могут стать серьезными открытиями. Прототип: IBM Watson предлагает варианты химических реакций.
- Автономный исследователь (после 2050) — ИИ ставит эксперименты без человека. Это «сильный ИИ» (AGI), до создания которого еще далеко.
Главное препятствие: у ИИ нет сознания. Как сказал нобелевский лауреат Ричард Фейнман: «Наука — это искусство сомневаться». Пока машины этому не научились. Однако создание AGI может изменить баланс сил.
Некоторые ученые, например, Ник Бостром, считают «сильный ИИ» экзистенциальной угрозой для человечества, поскольку у таких систем могут появиться собственные цели, не совпадающие с нашими. Другие специалисты полагают, что такие AI вряд ли появятся в этом веке.
В другом материале мы рассказывали о том, кто получит Нобелевскую премию за открытие, совершенное при помощи нейросети.