Андрей Щербаков 
Искусственный интеллект (ИИ) развивается стремительными темпами, проникая во все новые сферы, включая здравоохранение, финансы, образование и развлечения. Одной из наиболее перспективных областей применения ИИ становится научное исследование. Способность ИИ обрабатывать огромные объемы данных, распознавать сложные закономерности и делать прогнозы значительно ускоряет темп научных открытий. Это поднимает интригующий вопрос: способен ли ИИ мыслить нестандартно и генерировать действительно новаторские идеи, подобно ученым-людям? Чтобы разобраться в этом, необходимо изучить, как ИИ используется в научных открытиях сегодня и может ли он по-настоящему порождать оригинальные мысли.
Роль искусственного интеллекта в научных открытиях постоянно растет. Системы ИИ уже внесли значительный вклад в такие области, как разработка лекарств, геномика, материаловедение, климатические исследования и астрономия. Обрабатывая массивы данных, непосильные для человека, ИИ помогает выявлять потенциальные лекарственные препараты, моделировать изменение климата и даже предлагать новые теории о Вселенной.
Например, исследователи из MIT использовали ИИ для быстрого обнаружения нового антибиотика, способного бороться с бактериями, устойчивыми к существующим лекарствам. В биологии система AlphaFold от DeepMind успешно решила проблему сворачивания белка, предсказывая трехмерные структуры протеинов, что критически важно для разработки медикаментов. В материаловедении ИИ-модель GNoME предсказала миллионы новых кристаллических структур, которые могут произвести революцию в технологиях, таких как аккумуляторы и солнечные элементы. Искусственный интеллект также помогает физикам, предлагая новые способы моделирования физических явлений, и астрономам, обнаруживая экзопланеты и гравитационные линзы. В климатологии ИИ улучшает точность прогнозов погоды и помогает моделировать экстремальные погодные явления.
Несмотря на неоспоримый вклад ИИ в научные открытия, остается открытым вопрос о его способности мыслить «нестандартно». Научный прогресс человечества часто опирался на интуицию, креативность и смелость бросить вызов существующим парадигмам. Такие прорывы обычно совершаются учеными, готовыми выйти за рамки общепринятых представлений.
Искусственный интеллект, в свою очередь, управляется данными. Он анализирует закономерности и предсказывает результаты на основе предоставленной информации, но не обладает воображением и абстрактным мышлением, присущими человеку. В этом смысле креативность ИИ отличается от человеческой. ИИ действует в рамках ограничений своих данных и алгоритмов, что лимитирует его способность к подлинно творческому, нестандартному мышлению.
Однако ситуация сложнее, чем кажется на первый взгляд. ИИ продемонстрировал способность генерировать новые гипотезы, предлагать инновационные решения и даже ставить под сомнение устоявшиеся знания в некоторых областях. Например, модели машинного обучения использовались для создания новых химических соединений и разработки материалов, о которых люди ранее не задумывались. В некоторых случаях эти открытия приводили к прорывам, которых было бы трудно достичь исследователям-людям самостоятельно.
Сторонники креативности ИИ утверждают, что он демонстрирует творческий подход, генерируя идеи, не очевидные для исследователей-людей. Они приводят в пример AlphaFold, использовавшую новую архитектуру глубокого обучения для решения проблемы сворачивания белка, над которой ученые бились десятилетиями. Аналогично, ИИ от Google, основанный на Gemini 2.0, используется для создания оригинальных гипотез и исследовательских предложений, позволяя ученым находить связи между различными научными областями. Исследование Чикагского университета предполагает, что ИИ может генерировать «инопланетные» гипотезы – новаторские идеи, до которых люди могут не додуматься, расширяя границы научного познания. Эти примеры показывают потенциал ИИ предлагать новые идеи, выходящие за рамки привычного.
Критики же возражают, что ИИ фундаментально ограничен, поскольку опирается на существующие знания и наборы данных. Его работа больше похожа на заполнение пробелов в данных, чем на оспаривание существующих предположений. Креативность ИИ, по мнению скептиков, сдерживается данными, на которых он обучался, что мешает ему совершать действительно революционные открытия.
Известный эксперт по ИИ Томас Вольф утверждает, что истинные инновации, подобные идеям Эйнштейна, требуют постановки совершенно новых вопросов и оспаривания общепринятых взглядов. Большие языковые модели (LLM) и другие системы ИИ, несмотря на обширное обучение, не демонстрируют способности генерировать подлинно новые прозрения. Таким образом, ИИ рассматривается скорее как эффективный инструмент для обучения, а не как настоящий мыслитель, способный сломать устоявшиеся научные парадигмы.
Кроме того, ИИ лишен человеческих качеств интуиции, эмоций и способности к случайным счастливым находкам (серендипности), которые часто стимулируют творческие прорывы. ИИ работает в рамках предопределенных алгоритмов, полагаясь на логические и систематические процессы. Как отмечает издание Entrepreneur, этот алгоритмический подход сильно отличается от непредсказуемой, спонтанной природы человеческого творчества. Научная статья в ScienceDirect также утверждает, что креативность, генерируемая ИИ, может выглядеть новаторской, но не обеспечивает той же глубины понимания, что и человеческое творчество.
Подводя итог, можно сказать, что хотя ИИ определенно способен мыслить нестандартно в некоторых аспектах, особенно когда речь идет об идентификации паттернов и предложении новых решений, его подход отличается от человеческого творчества, поскольку он опирается на анализ данных, а не на интуицию или жизненный опыт. Роль ИИ в научных открытиях лучше понимать как партнерство с учеными-людьми, а не как их замену.
Исследование бизнес-школы Имперского колледжа Лондона показывает, что ИИ дополняет традиционные научные методы, помогая открывать новые принципы и решать проблему снижения продуктивности исследований. Аналогичным образом, исследователи из школы менеджмента Kellogg обнаружили, что ИИ может оказывать положительное влияние в различных научных областях, но подчеркивают, что для полного использования его потенциала необходимы обучение специалистов и междисциплинарное сотрудничество.
Наиболее значительные достижения в науке, вероятно, будут результатом сочетания человеческой креативности и аналитических способностей ИИ. Вместе они могут ускорить прорывы и привести к открытиям, превосходящим наши нынешние представления.
Искусственный интеллект трансформирует научные исследования, ускоряя открытия и предлагая новые подходы к мышлению. Хотя ИИ продемонстрировал способность генерировать гипотезы и выявлять новые закономерности, он пока не способен мыслить нестандартно так же, как люди. На 2025 год текущие разработки предполагают, что его влияние на науку будет продолжать расти. Однако крайне важно обеспечить, чтобы ИИ поддерживал усилия человека, а не заменял их, уделяя пристальное внимание прозрачности, проверке результатов и этической интеграции. Работая в тандеме с человеческим творчеством, ИИ может усилить научный прогресс и открыть новые пути для исследований.
