уравнения. Вместо этого они учатся моделировать реальность непосредственно по эмпирическим данным – извлекая скрытые закономерности, сложные нелинейные зависимости между переменными, временные и пространственные иерархии.
По сути, обучаясь на большом количестве примеров, модель на основе искусственного интеллекта выстраивает собственное "представление" об устройстве изучаемой системы. Причем это представление не ограничено человеческой интуицией и формализмами, а напрямую отражает объективные взаимосвязи и паттерны в данных. Можно сказать, что такая модель строит "черный ящик", который имитирует поведение реальной системы, не будучи ограниченным нашими предвзятыми идеями о том, как она должна работать.
Уже сейчас такой подход демонстрирует впечатляющие результаты в самых разных научных областях. Модели на основе машинного обучения учатся предсказывать погоду и стихийные бедствия по комплексным паттернам в атмосферных и океанических данных. Они способны моделировать сложнейшие астрофизические процессы вроде слияния нейтронных звезд и формирования галактик, обучаясь на результатах численных симуляций. В материаловедении "умные" алгоритмы ищут новые функциональные соединения и метаматериалы с заданными свойствами. А в фармакологии и биотехнологиях модели глубокого обучения становятся незаменимыми для дизайна лекарств и симуляций биохимических процессов.
Отдельного упоминания заслуживает потенциал искусственного интеллекта в создании виртуальных научных лабораторий. По мере накопления данных и роста вычислительных мощностей становится возможным детально воспроизводить в цифровой среде целые классы физических, химических, биологических экспериментов. Это позволит ученым проводить исследования, которые слишком дороги, опасны или просто невозможны в реальности – от столкновений элементарных частиц и химического синтеза новых молекул до моделирования экосистем и даже эволюции жизни. По сути, виртуальные лаборатории на основе ИИ откроют путь к радикальному удешевлению и ускорению научного процесса, к переносу значительной части исследований в "цифру".
В перспективе модели, созданные с помощью машинного обучения, смогут не просто дополнять, но и заменять традиционные численные расчеты, особенно в тех случаях, где нужно быстро обработать гигантские объемы данных. Например, сверточные нейросети уже учатся моделировать эволюцию крупномасштабной структуры Вселенной не путем решения уравнений Эйнштейна, а непосредственно по данным космологических обзоров неба.
Точно так же интеллектуальные системы однажды смогут проводить масштабные молекулярные симуляции, предсказывать динамику твердых и жидких тел, описывать сложные химические реакции – используя лишь "сырые" экспериментальные данные. Возможно, когда-нибудь мы увидим фундаментальные теории, полученные исключительно из наблюдений и примеров, без использования дифференциальных
