и даже формулировки теорий берет на себя ИИ.
Эта трансформация затрагивает практически все аспекты и этапы научного процесса. Генерация гипотез из данных с помощью алгоритмов машинного обучения кардинально ускоряет и расширяет "фронт предположений", с которыми работают ученые. Роботизированные научные установки и виртуальные лаборатории на базе ИИ позволяют ставить эксперименты и собирать данные в таких масштабах, которые физически недоступны для обычных исследовательских групп. А системы символьной регрессии и автоматического построения моделей способны "открывать" фундаментальные законы природы напрямую из эмпирической информации – как было недавно продемонстрировано на примере повторного "открытия" уравнений механики, термодинамики и гидродинамики чисто вычислительными методами.
Впрочем, речь идет не просто о количественном росте научной продуктивности, достигаемом за счет автоматизации рутинных задач. Искусственный интеллект принципиально расширяет пространство научного поиска, выходя за пределы не только человеческих, но и дисциплинарных "когнитивных ограничений". Работая сразу с гигантскими массивами данных из разных областей знания, алгоритмы способны находить глубокие связи и аналогии между, казалось бы, несвязанными явлениями – скажем, между структурами социальных и биологических сетей или между геномными паттернами и лингвистическими структурами. Возникает новый уровень единства научной картины мира – своего рода "общесистемная наука", оперирующая сквозными концептуальными моделями, инвариантными относительно конкретной предметной области.
Конечно, у этой трансформации есть и обратная сторона. Передавая ИИ все больше функций по сбору данных, поиску закономерностей и построению моделей, человек неизбежно становится более зависимым от "когнитивного протеза". Возникает своеобразный парадокс: с одной стороны, вычислительная мощь машинного интеллекта невероятно расширяет горизонты науки, а с другой – в каком-то смысле "деквалифицирует" самого ученого, лишая его навыков, которые раньше считались фундаментальными.
И речь даже не о вычислительных умениях, которые давно делегированы компьютерам. Под вопросом оказываются базовые навыки выдвижения и отбора гипотез, дизайна экспериментов, построения теоретических моделей. Когда алгоритмы начинают выполнять эти задачи эффективнее, чем человек, соблазн полностью довериться машинному интеллекту становится почти непреодолимым. "Зачем напрягаться, перебирая в уме варианты, неделями или месяцами планируя эксперименты и разрабатывая аппроксимации, если нейросеть сделает это за секунды, да еще и выдаст результат на порядок точнее?" – скажет иной ученый-прагматик. И в каком-то смысле будет прав. Вот только не приведет ли такая прагматика в конечном итоге к угасанию именно той искры человеческого любопытства, интуиции и творчества, которая всегда двигала науку вперед?
Или,
