Искусственный интеллект активно внедряется в самые разные сферы, однако полноценное его применение в науке всё ещё вызывает дискуссии.
По мнению экспертов, ключевым барьером остаётся отсутствие у нейросетей способности к созданию так называемых "игрушечных моделей" — упрощённых представлений сложных явлений. Именно они помогают учёным находить фундаментальные закономерности и лучше понимать физические процессы.
В научной практике часто используется упрощённое описание сложных систем. Такие модели позволяют не только объяснить наблюдаемые явления, но и быстро проверять гипотезы.
Например, квантовая физика оперирует огромным количеством параметров, и без упрощения понимание процессов становится практически невозможным.
"Если мы пытаемся внедрить ИИ в науку, нам нужно дать четкое определение тому, что представляет собой наука. К примеру, в нашей области науки принято говорить о том, что цель науки заключается в получении понимания, а не каких-то результатов замеров", — отметил директор Института физики и квантовой инженерии НИТУ МИСИС Алексей Федоров.
Сегодняшние системы искусственного интеллекта умеют анализировать научные публикации, выявлять закономерности в больших массивах данных и даже помогать в прогнозировании.
Но они пока не способны сформировать концептуальные модели, которые связывают огромное количество деталей в целостное понимание.
"Многие талантливые ученые способны наводить мосты между сложной реалистичной моделью, содержащей огромное число параметров, и этим упрощенным представлением данного феномена", — пояснил Алексей Федоров.
Таким образом, пока именно учёные остаются главными генераторами новых идей и концепций, а ИИ играет лишь роль вспомогательного инструмента.
Какую роль сейчас играет ИИ в науке?
Он помогает анализировать данные, прогнозировать процессы и ускорять рутинные вычисления.
Может ли ИИ заменить учёного?
Нет, потому что пока нейросети не умеют формировать концептуальные модели.
В каких областях ИИ наиболее полезен?
В физике, биологии, медицине и астрономии — там, где есть большие объёмы данных для анализа.
| Плюсы | Минусы |
| Скорость обработки данных | Отсутствие творческого мышления |
| Способность анализировать большие массивы информации | Невозможность формировать "игрушечные модели" |
| Умение находить скрытые закономерности | Зависимость от качества исходных данных |
| Поддержка принятия решений | Риск слепого доверия алгоритмам |
Развитие науки всегда шло через баланс техники и идей. Сначала появились калькуляторы и компьютеры, которые заменили ручные вычисления. Теперь на арену вышел ИИ. Но, как и в прошлом, он остаётся инструментом, а не источником идей.
Если в будущем нейросети научатся строить упрощённые модели, это станет настоящим прорывом. Учёные смогут быстрее переходить от сбора данных к пониманию сути явлений. Возможно, появятся гибридные исследовательские группы, где ИИ будет выполнять роль соавтора.