Квантовая физика пока в надёжных руках людей: ИИ не справляется с упрощением сложного

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.

Зачем нужны "игрушечные модели"

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.

Возможности и ограничения ИИ

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.

FAQ

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 и минусы ИИ в науке

Мифы и правда

• Миф: ИИ способен сам создать научную теорию.
• Правда: Он лишь анализирует информацию и предлагает корреляции, но не формирует новые концепции.
• Миф: Учёные будут не нужны.
• Правда: Без творческого подхода человека невозможны открытия.

Интересные факты

1. Первые программы, напоминающие ИИ, использовались физиками ещё в 1960-х для расчётов в ядерной физике.
2. Современные ИИ-модели могут анализировать миллионы научных публикаций за часы.
3. В квантовой механике ИИ применяют для оптимизации экспериментов в реальном времени.

Исторический контекст

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.

А что если…

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.