тесной кооперации исследователей искусственного интеллекта с нейроучеными, психологами, лингвистами, эпистемологами. По сути, создание сильного ИИ – это не просто инженерный проект, а цивилизационный вызов, который заставит нас заново переосмыслить фундаментальные категории бытия и познания. И здесь у человечества нет готовых ответов – нам придется выработать их в живом и непредсказуемом диалоге с нарождающимся искусственным разумом.
1.3.2. ИИ в науке и исследованиях: автоматизация научных открытий и генерация новых гипотез
Искусственный интеллект стремительно врывается в святая святых человеческого гения – в мир науки и фундаментальных исследований. Долгое время считалось, что рутинные вычисления и анализ данных – это максимум, на что способны компьютеры в научной работе, а вот выдвижение гипотез, планирование экспериментов и глубокая интерпретация результатов останутся прерогативой человека. Но с приходом мощных интеллектуальных систем эта уверенность оказалась поколеблена. Алгоритмы машинного обучения уже не просто ассистируют ученым, а начинают генерировать новое знание – причем в таких объемах и с такой скоростью, которые не снились самым выдающимся исследователям прошлого.
Вспомним хотя бы нашумевший прорыв AlphaFold – ИИ-системы, созданной компанией DeepMind для предсказания трехмерной структуры белков. Эта фундаментальная проблема биологии ставила в тупик лучшие умы на протяжении десятилетий. Понимание того, как последовательность аминокислот сворачивается в сложную пространственную конфигурацию, имеет критическое значение для создания новых лекарств, биотехнологий, материалов. Но из-за чудовищной комбинаторной сложности задачи прогресс шел черепашьими темпами – к 2020 году удалось определить структуры лишь для ~170 000 белков из ~200 миллионов известных.
И вот, после десятилетий топтания на месте, AlphaFold определяет структуру более 200 миллионов белков всего за несколько месяцев – больше, чем все человечество за всю историю! Алгоритм достиг точности, сопоставимой с экспериментальными методами рентгеноструктурного анализа и ЯМР, но при этом работает в миллионы раз быстрее и дешевле. По сути, это тектонический сдвиг в фундаментальной науке, открывающий путь к пониманию и инженерии живого на совершенно новом уровне.
Феномен AlphaFold – прекрасная иллюстрация того, как искусственный интеллект способен ускорить и автоматизировать цикл научного открытия. В основе прорыва – несколько глубоких нейросетей, обученных на гигантских массивах геномных и структурных данных. Одни из них отвечают за предсказание расстояний между аминокислотами и углов сворачивания белка, другие – за уточнение и оптимизацию трехмерной модели. Каждая из этих сетей воспроизводит и автоматизирует определенный этап рассуждений, который раньше выполнялся учеными вручную – анализ эволюционных закономерностей, построение приближенных моделей, итеративное улучшение гипотез.
Ключевое
