ускорять разработку лекарств и диагностику заболеваний. Например, платформа AlphaFold от DeepMind способна предсказывать трехмерную структуру белков-мишеней и моделировать их взаимодействие с низкомолекулярными препаратами. Это многократно сужает пространство поиска потенциальных лекарственных молекул и позволяет точнее прогнозировать их свойства без дорогостоящих экспериментов.
Другие интеллектуальные модели анализируют огромные массивы электронных медкарт, генетических и омиксных данных в поисках скрытых биомаркеров и факторов риска различных заболеваний. Например, алгоритмы глубокого обучения способны находить едва уловимые изменения на КТ или МРТ-снимках, которые могут служить ранними предвестниками рака или болезни Альцгеймера. По сути искусственный интеллект становится цифровым "супердоктором", который видит человека насквозь и может диагностировать проблемы задолго до появления симптомов.
В физике элементарных частиц и космологии интеллектуальные системы используются для анализа и интерпретации данных с Большого адронного коллайдера и космических телескопов. Например, нейросети способны в реальном времени отфильтровывать фоновые события в детекторах частиц, выделяя редкие столкновения, которые могут указывать на новую физику за пределами Стандартной модели. Или находить следы первичных гравитационных волн и аномалий реликтового излучения в данных космического микроволнового зонда.
Важный аспект – визуализация и объяснение результатов, полученных искусственного интеллекта. Многие алгоритмы глубокого обучения являются "черными ящиками" – они выдают правильные предсказания, но логика их работы скрыта в лабиринте искусственных нейронов и связей. Чтобы ИИ стал по-настоящему ценным инструментом научного познания, нужны методы "объяснимого ИИ" (explainable AI), позволяющие человеку понять ход "рассуждений" машины и встроить полученные инсайты в общую систему научного знания.
Отдельное направление – генеративный искусственный интеллект, создающий качественно новые артефакты на основе обучения на большой выборке примеров. Самые яркие образцы этого подхода – языковые модели вроде GPT-4 или PaLM, способные порождать связные осмысленные тексты почти неотличимые от созданных человеком. Рано или поздно такие системы будут использоваться не только для написания художественных произведений или школьных эссе, но и для автоматической генерации научных статей, обзоров, гипотез и даже теорий.
Конечно, искусственный интеллект вряд ли полностью заменит человека в фундаментальной науке – во всяком случае в обозримом будущем. Многие тонкие творческие аспекты научной работы, такие как формулировка принципиально новых концептов, планирование неординарных экспериментов, глубокая философская интерпретация результатов, пока недоступны машинам. Кроме того, интеллектуальные системы сами являются продуктом человеческой научной мысли, а потому не могут выйти за горизонт накопленных
