эта схема радикально меняется. Впервые в истории у людей появляется "соразмышлятель", способный брать на себя не только рутинные расчеты и автоматизацию экспериментов, но и генерацию гипотез, поиск закономерностей, построение объясняющих моделей. Самообучающиеся алгоритмы уже показали свою эффективность в таких задачах, как предсказание свойств молекул и материалов, моделирование динамики сложных систем, поиск аномалий в гигантских массивах данных и даже планирование научных исследований.
По сути, машинный интеллект начинает выполнять ключевые функции человеческого разума – способность видеть паттерны, обобщать факты, выдвигать обоснованные предсказания. Но если человеческое мышление ограничено врожденными когнитивными искажениями, ментальными моделями и интуитивными представлениями, то ИИ свободен от этих "шор". Он способен находить неожиданные закономерности и связи, на которые ученый никогда не обратил бы внимания, генерировать гипотезы, противоречащие здравому смыслу, но оказывающиеся верными, строить контринтуитивные, но точные модели реальности.
В результате складывается качественно новая парадигма научного познания, в которой основным "двигателем" прогресса становится не гений одиночек и не коллективный разум научных коллабораций, а гибридный человеко-машинный интеллект. Своего рода "кентавр", верхняя половина которого – творческая интуиция, озарения и целеполагание ученого, а нижняя – неутомимая вычислительная мощь, идеальная память и способность к неограниченному самообучению искусственного разума. В такой связке человек по-прежнему задает "направление и масштаб" научных исследований, но основную "черновую" работу – от постановки экспериментов и сбора данных до построения моделей 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