«Алгоритмы все лучше справляются с работой ученых»

МЕНЮ


Искусственный интеллект
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


Искусственный интеллект способен обрабатывать объемы информации, которые недоступны нашему мозгу, и делать на их основе научные открытия. Пока, впрочем, усилия машин все еще должен направлять человек.

Современная наука генерирует огромное количество информации, анализ которой не под силу отдельным специалистам или исследовательским коллективам. Чтобы справиться с потоком данных, ученые все чаще прибегают к помощи искусственного интеллекта. Однако, возможно, алгоритмы способны на большее, чем просто просеивание огромных массивов информации в поисках закономерностей и аномалий.

Как отмечает Quanta Magazine, использование ИИ может в корне изменить развитие науки. Например, популярный подход к машинному обучению, известный как генеративное моделирование, способен стать третьим методом научного познания — наряду с наблюдением и моделированием. Его суть заключается в выборе наиболее правдоподобной гипотезы для объяснения имеющихся данных.

Генеративные состязательные цепи способны состаривать лица на фотографиях и видео или восстанавливать утраченные фрагменты изображений. Однако ученые поручают им более ответственные задачи — например, исследовать закономерности развития галактик.

Алгоритму предоставляют доступ к огромному набору изображений галактик и формулируют гипотезу. Несмотря на то, что ИИ ничего не знает о законах астрофизики, он помогает выбрать предположение, которое лучше всего подходит для объяснения имеющихся данных.

Вкалывают роботы

Алгоритмы все шире используются и в других областях науки, от квантовой физики до химии. Из-за этого некоторые ученые опасаются, что в будущем наука станет полностью автоматизированной, а их самих заменят алгоритмами.

Однако пока ИИ — лишь дополнительный инструмент в руках исследователя. Его стоит сравнивать не с конкурентом, а с трудолюбивым помощником, который берет на себя скучную и утомительную работу.

Также не стоит забывать, что «ИИ-ученые», подобно своим коллегам-людям, могут ошибаться и требуют контроля.

Вопрос о том, как далеко зайдет ИИ-революция в науке, остается открытым. Ряд экспертов указывает на существенные ограничения алгоритмов, которые работают исключительно с данными. Простой анализ больших массивов информации не будет плодотворным, если не основан на гипотезе или модели. А для их создания нужен человек — по крайней мере, пока.

По мнению специалистов по статистике из Университета Райса, слепо доверять открытиям, сделанным ИИ, нельзя. Причина в том, что алгоритмы не способны критически относиться к своей деятельности.


Источник: hightech.plus

Комментарии: