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 отличие интеллектуальной системы в том, что она способна учиться на огромных объемах информации, быстро генерировать и тестировать триллионы потенциальных конфигураций, находить неочевидные паттерны в данных. То, на что у человека ушли бы годы кропотливого труда, алгоритмы проделывают за секунды, и при этом часто обнаруживают решения более изящные и универсальные, чем те, до которых дошел бы человеческий разум. Как выразился один из создателей AlphaFold Джон Джамперт – "ИИ видит белок глазами эволюции", улавливает глубинную биологическую логику самоорганизации материи.
Успех AlphaFold – далеко не единственный пример триумфа ИИ в науке. В 2022 году другой алгоритм DeepMind – AlphaCode – произвел сенсацию, войдя в тор-54% участников чемпионата по спортивному программированию. Система, обученная на миллионах строк кода и словесных описаний алгоритмов, научилась не просто решать типовые "олимпиадные" задачи, но и создавать оригинальные программы под нечетко сформулированные требования. Если ИИ-кодировщик начнет превосходить человека на его собственном поле, то как это повлияет на будущее информационных технологий?
Искусственный интеллект помогает не только "вычислительным", но и "описательным" наукам – геологии, астрономии, климатологии. Например, алгоритмы машинного зрения уже используются для автоматического обнаружения и классификации новых типов минералов и горных пород, галактик и экзопланет, облачных структур и ураганов. Нейросети способны анализировать гигантские массивы снимков со спутников, телескопов, микроскопов и дронов, находя неожиданные закономерности и аномалии, на которые раньше не обращали внимания.
В палеонтологии интеллектуальные модели помогают реконструировать облик древних организмов по разрозненным фрагментам окаменелостей. Анализируя трехмерную геометрию костей, текстуру поверхностей, корреляции между морфологическими структурами, эти алгоритмы выдвигают обоснованные гипотезы о том, как выглядели и передвигались вымершие животные. По сути ИИ становится