Научные открытия всегда были результатом труда людей — от спонтанных озарений до длительных экспериментов. Но могут ли исследования проводиться без человеческого вмешательства? Разберемся, насколько мы близки к созданию полностью автономного исследователя: рассмотрим существующие проекты, их успехи и ограничения.
ИИ в науке: ассистент и соавтор открытий
Современный этап развития технологий искусственного интеллекта вызывает искреннее изумление. Еще несколько лет назад трудно было представить, что редактирование и даже генерация практически любого контента станут возможны благодаря простому текстовому запросу в специальном интерфейсе. Безусловно, получаемые результаты не всегда идеальны, однако многим пользователям удобнее и проще дорабатывать уже готовую основу, чем создавать материал с нуля. В этом отношении ИИ превратился в мощный инструмент, значительно упрощающий работу. Учитывая стремительный прогресс в данной области, можно предположить, что в ближайшем будущем необходимость в ручной постобработке будет сокращаться.
Искусственный интеллект уже сегодня активно применяется в профессиональной деятельности врачей, юристов, маркетологов, финансовых аналитиков и многих других специалистов. Его возможности реализуются через технологии автоматического распознавания речи, компьютерного зрения, обработки естественного языка, а также машинного обучения и генеративного моделирования.
Однако подлинный потенциал искусственного интеллекта раскрывается в науке. Яркий пример — достижение международной команды студентов-программистов из США, Германии и Швейцарии, которые в 2024 году с помощью ИИ смогли расшифровать фрагменты обугленного свитка из Геркуланума, пролив свет на античные тексты, считавшиеся безвозвратно утраченными. Подробнее о расшифровке древних текстов при помощи ИИ мы рассказали в отдельной статье.
Еще более впечатляющие результаты ИИ демонстрирует в медицине, открывая новую эру в борьбе с инфекционными заболеваниями. Проблема, когда организм вырабатывает устойчивость к существующим лекарствам, требует постоянного обновления арсенала антимикробных средств. Благодаря ИИ этот процесс, ранее занимавший годы, теперь может осуществляться в сжатые сроки, предлагая человечеству эффективные решения там, где традиционные методы уже бессильны.
Что особенно удивительно, прорывные научные открытия зачастую происходят не только благодаря способности ИИ обрабатывать колоссальные массивы данных, но и в результате его своеобразных «ошибок» — когда нейросеть, неверно интерпретируя информацию, неожиданно выдает принципиально новое решение. Эти нестандартные результаты, которые человек мог бы сразу отбросить как ошибочные, порой приводят к революционным инсайтам.
Подобные примеры демонстрируют, что симбиоз искусственного интеллекта и человеческого мышления способен порождать поистине невообразимые результаты — от оптимизации бытовых задач до трансформации научного познания. Однако этот феномен требует взвешенной оценки — действительно ли мы полностью понимаем последствия такого взаимодействия? На этот вопрос порталу Наука Mail ответил Михаил Коротеев, заведующий кафедрой искусственного интеллекта Финансового Университета при Правительстве РФ.
За последние годы технологии искусственного интеллекта продвинулись очень далеко. Но они все еще обладают существенными ограничениями, особенно по сравнению с нашим идеализированным образом общего искусственного интеллекта. Они не имеют представления о физическом мире, поэтому могут придумывать факты и не отличать реальность от собственного вымысла.
Искусственный ученый: пример The AI Scientist
Возникает вопрос: может ли ИИ эволюционировать до уровня «автономного ученого», способного самостоятельно формулировать гипотезы, проводить исследования и совершать открытия без участия человека? Это звучит как сюжет научной фантастики, но стремительное развитие генеративных моделей и систем автономного обучения заставляет задуматься — где та грань, за которой ИИ перестанет быть «искусственным» инструментом и превратится в самостоятельного исследователя?
Удивительно, но эксперименты по созданию автономного ИИ-ученого уже вышли за рамки теоретических дискуссий. Авторы статьи «The AI Scientist: Towards Fully Automated Open-Ended Scientific Discovery» разработали систему, способную самостоятельно проводить весь цикл научного исследования: от генерации первоначальной гипотезы до написания готовой публикации с критическим анализом полученных результатов.
Этот цифровой исследователь продемонстрировал впечатляющие способности:
- точно отражал изменения в коде по ходу экспериментов;
- создавал информативные визуализации, выходя за рамки предложенных шаблонов;
- сформулировал перспективные направления для будущих исследований.
Однако он не избежал характерных ошибок:
- «галлюцинации» в технических деталях (версии библиотек, спецификации оборудования);
- излишне оптимистичная интерпретация некоторых результатов;
- несбалансированность информации (где-то избыточные детали, где-то недостаток ссылок на предыдущие наработки).
Этот эксперимент открывает важную дискуссию о балансе между автономностью ИИ и необходимостью человеческого контроля в процессе научных изысканий. Пока система демонстрирует скорее потенциал, чем законченное решение, но сам факт ее существования заставляет задуматься о будущем научного познания.
Создавать полностью автономного ИИ-ученого, наверное, пока все-таки не стоит. Это несет те же риски, что и создание любой другой полностью автоматизированной системы. Можем ли мы полностью довериться результатам ее работы?
Эксперт отмечает: чтобы полноценно верифицировать научную работу, нужно очень глубоко погрузиться в тематику, скрупулезно проверить все детали. Уже сегодня наблюдается кризис перепроизводства научных исследований. «А что будет, когда ИИ станет их генерировать на порядок более быстрыми темпами? Мы просто не справимся с таким объемом», — подытожил Михаил Коротеев.
Эксперименты OpenAI и Google DeepMind с независимыми ИИ
Современные лаборатории искусственного интеллекта — OpenAI и Google DeepMind — ведут настоящую гонку в области независимых генеративных моделей. С каждой новой версией они демонстрируют все более впечатляющие возможности, хотя термин «независимость» здесь следует понимать скорее в смысле общедоступности, чем подлинной автономности мышления. Эти ИИ-модели, безусловно, мощны, но они не способны совершать спонтанные открытия на ровном месте — их работа остается в рамках заложенных разработчиками параметров.
OpenAI готовится совершить очередной качественный скачок с выходом GPT-5. Если GPT-4 уже поражал способностями к сложным и длительным диалогам, то новая версия обещает принципиально иной уровень:
- объединение возможностей нескольких существующих моделей в одну;
- способность оценивать, действительно ли даваемые ответы логичны и разумны;
- оптимизированная архитектура (снижение вычислительных затрат).
Ответ Google не заставил себя ждать: нейросеть Bard уступила место Gemini — новому флагманскому ИИ. Его ключевые особенности:
- широкая мультимодальность (единое понимание текста, изображений, звука и видео);
- встроенность в сервисы Google;
- работа с актуальными данными (поиск информации онлайн).
Интересно, что обе компании, соревнуясь, фактически двигают всю отрасль вперед. Но важно понимать: несмотря на кажущуюся автономность, эти системы остаются сложными инструментами, требующими человеческого контроля. Их «интеллект» — это прежде всего результат кропотливой работы инженеров и исследователей, а не проявление собственного сознания.
Недостижимая автономность: границы возможностей ИИ
Прогресс в области ИИ действительно впечатляет — современные системы демонстрируют возможности, которые еще недавно казались фантастикой. Однако, несмотря на все достижения, ИИ по-прежнему сталкивается с фундаментальными ограничениями, которые препятствуют оформлению полностью независимого ИИ-ученого.
Уже сейчас ИИ способен помочь исследователю очень во многом. Но пока за человеком остаются стратегические вопросы: постановка целей и задач, планирование пути научного исследования, постановка экспериментов, анализ и сопоставление результатов, формулирование содержательных выводов. Возможно, уже в ближайшем будущем и эти задачи можно будет делегировать ИИ. Но остается кое-что, что принципиально не может быть автоматизировано. Во-первых, валидация результатов. Во-вторых, за человеком остается этический аудит научных результатов и процедур.
Пока системы ИИ остаются сложными инструментами, требующими человеческого контроля и интерпретации результатов. Будущее покажет, смогут ли алгоритмы преодолеть эти барьеры, но уже сейчас ясно: эра полностью автономных ИИ-ученых если и наступит, то не в ближайшей перспективе. Главная ценность искусственного интеллекта сегодня — в его способности усиливать человеческие возможности, а не заменять их.
В другом нашем материале мы рассказали о том, как ИИ анализирует рентгеновские снимки.