Штучний інтелект швидко змінює ландшафт наукових досліджень, переходячи від простих інструментів до потенційної нової форми наукової сутності. Те, що почалося з ранніх автоматизованих експериментів, таких як робот «Адам» у 2000-х роках, перетворилося на системи ІІ, що сприяють відкриттям, відзначеним Нобелівською премією, та прискорюють прогрес у різних областях. Незважаючи на скептицизм, що зберігається, темпи розвитку дозволяють припустити, що роль ІІ в науці більше не є просто галасом — це реальність.
Еволюція ІІ в Дослідженнях
Ранні програми ІІ імітували роботу вчених, як, наприклад, «Адам», який формулював питання та перевіряв їх у роботизованій лабораторії. Сьогодні більш досконалі ІІ-агенти, що працюють на таких моделях, як ChatGPT від OpenAI, розбивають складні проблеми на конкретні кроки та використовують величезні набори даних для надання поглиблених відповідей. Дослідники у галузі фармацевтики, матеріалознавства та квантових обчислень вже використовують ці системи для прискорення відкриттів. Нобелівські премії 2024 року в галузі хімії та фізики визнають зростаючу важливість ІІ-інструментів, але справжнє зрушення все ще відбувається.
ІІ як Науковий Партнер: Поточні Сильні Сторони та Обмеження
В даний час ІІ процвітає в пошуку в певних рамках, просіваючи величезні набори даних для виявлення неочевидних закономірностей і зв’язків. Великі мовні моделі (LLM), що лежать в основі чат-ботів, мають доступ до безпрецедентного обсягу тексту, включаючи наукові роботи кількома мовами. Однак справжні наукові прориви часто вимагають мислення поза рамками — з чим сучасний ІІ поки що справляється з працею.
Проблема не в доступі до інформації, а у здатності генерувати справді нові ідеї. Людська креативність і уява залишаються життєво важливими для радикальних прозрінь, таких як теорія континентального дрейфу або спеціальна теорія відносності. ІІ може доповнювати людські відкриття, але поки що не може повністю їх відтворити.
Прориви: Від Симетрій Чорних Дір до Нових Ліків
Незважаючи на свої обмеження, ІІ вже робить відчутний внесок. Теоретичний фізик Алекс Лупсаска виявив, що ІІ-агент GPT-5 Pro може самостійно виявляти симетрії в рівняннях чорних дірок, підтверджуючи його ранню роботу. Математик Ернест Рю співпрацював з ChatGPT для доказу теорії оптимізації, виявивши, що загальноприйнятий метод завжди сходиться до єдиного рішення після 12 годин обміну даними.
Ключ у тому, щоб не замінювати, а співпрацювати. Вчені, такі як Лупсаска та Рю, приєднуються до компаній, що займаються ІІ (OpenAI), щоб просунути кордони ще далі, розглядаючи ІІ не як конкурента, а як незамінного наукового партнера.
Ризик «Сміттєвої Науки» та Необхідність Кращих Інструментів
Поширення контенту, згенерованого ІІ, викликає побоювання щодо якості. Критики, такі як Гарі Маркус з Нью-Йоркського університету, попереджають, що LLM можуть легко створювати «сміттєву науку», включаючи фальшиві наукові статті, що виробляються науковими млинами. Журнали вже почали відхиляти матеріали, згенеровані ІІ, через їхню низьку якість.
Щоб пом’якшити цю проблему, дослідники переходять до «складених блоків» — поєднуючи спільних ІІ-агентів зі спеціалізованими інструментами, що забезпечують точність, як-от графи знань. Цей підхід виявився ефективним у галузі розробки ліків та матеріалознавства. Insilico Medicine, наприклад, використовував ІІ для виявлення білка, пов’язаного з ідіопатичним фіброзом легень, та розробив молекулу ліків для його блокування, яка в даний час проходить клінічні випробування.
Майбутнє: ІІ, Створює Власну Наукову Структуру
Кінцева мета – дозволити ІІ створювати свою власну наукову структуру – визначати свої власні питання, проектувати експерименти та аналізувати дані з мінімальним втручанням людини. Проекти, такі як AutoRA (дослідження в галузі соціальних наук) та Code Scientist (дослідження в галузі комп’ютерних наук), є ранніми кроками в цьому напрямку. Ці системи рекомбінують існуючі знання для створення нових експериментів та автономного аналізу результатів.
Хоча ці системи ще не роблять приголомшливих відкриттів, вони сигналізують про перехід до науки, керованої ІІ. Завдання залишається за тим, щоб удосконалити ці інструменти, забезпечити креативність і запобігти створенню помилкових висновків, що вводять в оману.
Вплив ІІ на наукові відкриття є незаперечним. Від допомоги людським дослідникам до потенційного перетворення на автономні наукові сутності — майбутнє науки нерозривно пов’язане з еволюцією штучного інтелекту.
