и автоматизированного построения моделей позволяют алгоритмам самостоятельно "открывать" фундаментальные законы, описывающие поведение сложных систем. Причем в отличие от человека, искусственный интеллект не скован шаблонами и интуитивными представлениями и потому способен находить совершенно неожиданные, нетривиальные теории.
Одним из впечатляющих примеров стала работа исследователей из Института Макса Планка и Принстона. Они применили алгоритмы символьной регрессии для автоматического поиска аналитических выражений, описывающих движение маятника Дубинского – хаотической системы, не имеющей точного решения. Перебирая гигантское количество вариантов, искусственный интеллект смог найти крайне простую и изящную приближенную формулу, дающую точность не хуже, чем сложнейшие уравнения, выводившиеся учеными десятилетиями! Это показывает принципиальную возможность автоматизации теоретической работы – ИИ учится не просто анализировать данные, но и создавать математические модели реальности.
В перспективе развитие подобных методов может привести к появлению "автономной науки" – системы научного поиска, в которой ИИ-алгоритмы будут не просто помощниками, но движущей творческой силой. Они смогут самостоятельно выдвигать гипотезы, ставить эксперименты, строить теории, объясняющие результаты, и даже планировать дальнейшие исследования. Фактически это путь к "ИИ-ученому", который не просто автоматизирует рутинную работу, но привносит в науку качественно новый, недоступный человеку интеллектуальный масштаб.
Конечно, до создания полноценного ИИ-ученого, сравнимого по общему интеллекту и креативности с человеком, нам еще очень далеко. Текущие алгоритмы все еще узко специализированы и не способны к целостному восприятию реальности, интуиции, здравому смыслу. Они остаются в рамках тех концепций и представлений, на которых были обучены. Но сама возможность автономных открытий и теорий, создаваемых искусственным разумом, уже не кажется фантастикой. искусственный интеллект начинает менять не только инструменты, но и сам стиль и философию научной работы.
В этом контексте естественно возникает вопрос – а не приведет ли такая "ИИ-изация" науки к ее дегуманизации, вытеснению человека с переднего фронта исследований? Станут ли ученые просто операторами при умных алгоритмах, утратив свою творческую роль и монополию на генерацию нового знания?
На наш взгляд, такие опасения преувеличены. Искусственный интеллект не заменит ученого, а дополнит его, многократно расширив пространство научного поиска. Именно человек будет ставить глобальные цели и задачи исследований, определять ключевые направления и этические границы. А вот техническую работу по обработке и анализу информации, построению моделей и даже планированию экспериментов во многом возьмет на себя ИИ. Это высвободит колоссальный интеллектуальный ресурс для решения по-настоящему творческих, концептуальных проблем,