Эксперт оценил, начал ли ИИ конкурировать с человеком в науке

Говорить о полноценной конкуренции ИИ с человеком в фундаментальной науке пока рано, однако распределение ролей в исследованиях уже меняется. Человек ставит задачу и определяет направление поиска, тогда как ИИ способен перебрать объем вариантов, физически недоступный коллективу ученых. Об этом Наука Mail рассказал руководитель лаборатории прикладного искусственного интеллекта СПб ФИЦ РАН Максим Абрамов.

ИИ vs. человек в науке: конкуренция или разделение ролей? Отвечает Максим Абрамов

Источник: GigaChat

Представленное OpenAI возможное решение задачи Навье — Стокса стало одним из наиболее показательных экспериментов по применению искусственного интеллекта в фундаментальной науке. Для поиска доказательства компания задействовала около 10 тыс. одновременно работающих ИИ-агентов.

Такой масштаб неизбежно ставит вопрос о том, становится ли искусственный интеллект самостоятельным конкурентом ученого. Максим Абрамов считает такую постановку пока преждевременной.

«О конкуренции ИИ с человеком говорить пока рано. Речь скорее о том, что роли в исследовании перераспределились», — рассказал Абрамов Наука Mail.

Что остается за человеком

По словам эксперта, наиболее принципиальные решения в научной работе пока остаются за исследователем. Именно человек определяет проблему, которую предстоит решать, выбирает направления поиска и решает, на какие из них стоит тратить вычислительные ресурсы.

«Человек по-прежнему отвечает за самое важное: он ставит задачу, выбирает, какие варианты формулировки стоит проверять, решает, куда направить ресурсы, и объясняет полученный ответ», — отметил Абрамов.

Искусственный интеллект в такой системе берет на себя другую часть работы — масштабный перебор возможных направлений.

«ИИ досталась более рутинная часть: перебор такого объема вариантов, на который ни один человеческий коллектив физически не способен», — объяснил ученый.

О полноценной конкуренции речи нет, но роли меняются. Как ИИ перебирает варианты, недоступные ученым

Источник: Magnific

В случае задачи Навье — Стокса это различие особенно заметно. Тысячи агентов одновременно исследовали разные варианты проблемы, обменивались промежуточными результатами и возвращали наиболее перспективные идеи обратно в работу.

Сейчас же преимущество ИИ заключается не обязательно в том, что отдельная модель «рассуждает лучше» отдельного математика. Система получает возможность параллельно исследовать огромное число направлений и затратить на них вычислительные ресурсы, которыми обычная научная группа не располагает.

Правильного ответа для науки недостаточно

При этом массовый перебор создает новую проблему: ученым необходимо понимать не только конечный результат, но и способ, которым он был получен.

В случае с задачей Навье — Стокса OpenAI опубликовала само доказательство и его формализацию в Lean. Это позволяет математикам изучать конечный результат независимо от того, каким путем к нему пришла система.

«Конечно, результат для науки уже ценен: OpenAI опубликовала полное доказательство и его формальную проверку в Lean, так что математики могут прочитать эту работу и использовать ее независимо от того, как именно система к ней пришла», — рассказал Абрамов.

Однако огромный массив промежуточных рассуждений агентов в полном объеме научному сообществу недоступен. И даже наличие технического лога не обязательно позволяет объяснить внутреннюю логику модели на каждом этапе.

Человек ставит задачу, ИИ перебирает миллионы решений. Новая модель научного поиска

Источник: Magnific

«Одно дело хранить лог переписки, другое — действительно понимать, почему модель на каждом шаге рассуждала именно так, а это по-прежнему трудная задача даже для тех, кто такую модель создал», — отметил эксперт.

Именно здесь, по мнению Абрамова, проходит одна из важных границ между получением правильного результата и полноценным научным методом.

«Науку в конечном счете интересует не столько правильный ответ, сколько метод, который можно перенести на следующую задачу, и вот с этим пока определенности нет ни у кого», — подчеркнул ученый.

Поэтому возможное решение задачи Навье — Стокса пока скорее демонстрирует новую модель совместной научной работы, чем замену исследователя искусственным интеллектом. Человек определяет направление и интерпретирует результат, а ИИ радикально увеличивает масштаб поиска, который можно провести за ограниченное время.

Ранее эксперт назвал главную опасность для детей, растущих с нейросетями.