ИИ против студентов-химиков Пекина: кто выиграл химический поединок? |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2025-12-30 12:21 Пекин, 29 декабря /Синьхуа/ -- Представьте себе экзамен по химии, где вашими соперниками выступают не однокурсники, а самые совершенные искусственные интеллекты мира - GPT, Gemini, DeepSeek. Именно в такую необычную ситуацию попали 174 студента-химика Пекинского университета, который считается одним из двух лучших профильных вузов в Китае, а итоги этого виртуального турнира бросили вызов нашим представлениям о возможностях ИИ. Факультет химии и молекулярной инженерии Пекинского университета на днях вместе с Вычислительным центром, факультетом компьютерных наук и Юаньпэйским колледжем того же университета представил новейшую разработку SUPERChem. И именно на основе этого инструмента был создан тот самый "экзаменационный вариант", который использовался в описанном выше виртуальном противостоянии ИИ и человека. ОСОБЫЙ ПРОМЕЖУТОЧНЫЙ ЭКЗАМЕН Когда открываешь банк вопросов SUPERChem, сразу чувствуешь, как нарастает давление. Тонкий анализ кристаллических структур, подробный вывод заключений о механизмах реакций, количественные расчеты физико-химических свойств... Эти 500 вопросов взяты не из общедоступного банка вопросов в интернете, а являются глубокой адаптацией сложных экзаменационных задач и материалов из передовых профессиональных публикаций. Зачем нужно было тратить столько усилий на составление совершенно новых вопросов? "Потому что большие модели слишком хорошо "зубрят текст", - пояснили члены исследовательской команды. Большинство тестов, доступных в интернете, уже были "прочитаны" натренированными на огромных данных ИИ во время обучения. А химия - это как раз та дисциплина, где одной зубрежкой не обойтись. В ней сочетается строгая логическая дедукция и богатое пространственное воображение микромира. "Нам очень интересно, может ли одномерное предсказание следующего токена в больших языковых моделях решать сложные задачи, требующие умозаключения, в двухмерном или даже трехмерном пространстве", - добавили исследователи. Создать набор задач, которые ИИ "не видел" ранее и которые требуют от него подлинных способностей к рассуждению, - чрезвычайно сложно. Однако именно в этом заключается уникальное преимущество химического факультета Пекинского университета. Около сотни преподавателей и студентов, среди которых немало победителей олимпиад, объединились, чтобы разработать для ИИ экзамен с высоким порогом входа, делающий упор на рассуждения и защищенный от списывания. Они хотят проверить, действительно ли ИИ "понимает" химию. РЕЗУЛЬТАТЫ ПОЕДИНКА В этом тщательно спроектированном испытании человек проявил сложную научную интуицию. В качестве базового уровня студенты бакалавриата факультета химии Пекинского университета, участвовавшие в тесте, показали результативность правильных ответов на уровне 40,3 проц. в контексте оценки тестов. Эта цифра сама по себе говорит о высоком уровне сложности предложенных заданий. А как же справился ИИ? Даже ведущие тестируемые модели показали результаты, лишь сопоставимые со средним уровнем студентов младших курсов. Команду удивило то, что визуальная информация внесла путаницу. Язык химии - это графика: ключевые данные содержатся в схемах молекулярных структур и механизмов реакций. Однако у некоторых моделей при добавлении изображений точность не повысилась, а снизилась. Это показывает, что у современных ИИ по-прежнему существует явный когнитивный барьер в преобразовании визуальной информации в химическую семантику. Даже при правильном выборе ответа ход рассуждения при решении может не выдержать тщательной проверки. Поэтому команда разработала подробные правила подсчета баллов для каждого задания. Под "микроскопом" SUPERChem с первого взгляда становится ясно, действительно ли ИИ понимает материал или лишь делает вид, что понимает. Исследователи обнаружили, что цепочки рассуждений у ИИ часто прерываются на таких сложных задачах, как прогнозирование структуры продукта, определение механизма реакции или анализ взаимосвязи структуры и свойств. Современные продвинутые модели, обладая огромными объемами знаний, все же демонстрируют недостаточные возможности при решении сложных химических задач, требующих строгой логики и глубокого понимания. МАЛЕНЬКИЙ ШАГ К ОБЩЕМУ ИИ Создание SUPERChem восполнило существующий дефицит в инструментах оценки возможностей многомодального глубинного анализа в химической науке. Опубликованные результаты работы преследуют цель не демонстрации несовершенства ИИ, а стимулирования его дальнейшего развития. SUPERChem похож на дорожный знак, который напоминает нам, что предстоит пройти долгий путь, необходимый для превращения универсального чат-бота в компетентного научного помощника, способного устанавливать связи между строением и характеристиками веществ, а также сделать вывод по механизму химических реакций. Разработчики подчеркивают переход от простого "воспроизведения информации" к "осознанию законов физического мира". В настоящее время проект SUPERChem полностью работает с открытым исходным кодом. Команда надеется, что этот "экзамен", состоявшийся в Пекинском университете, станет общим достоянием мирового научного и ИИ-сообщества и послужит катализатором для следующего витка технологических прорывов. Возможно, в ближайшем будущем, повторное использование этого набора задач позволит ИИ продемонстрировать идеальную работу. Это станет сюрпризом как для области химии, так и для сферы ИИ. Источник: russian.news.cn Комментарии: |
|