Идеи

«Ученые все больше доверяют занятие наукой искусственному интеллекту»

Далее

Технологии лишили ученых понимания ключевых принципов исследования - теперь за них "думает" машинный интеллект. О трансформациях науки и новых вызовах рассказывает биохимик Венкатраман Рамакришнан - лауреат Нобелевской премии и президент Лондонского королевского общества естественных наук.

В интервью журналу Edge биохимик Венкатраман Рамакришнан рассказал, как совместно с коллегами он занимался изучением структуры и функций рибосомы, за что в 2009 году получил Нобелевскую премию по химии. Ученый на этом примере пояснил, как сильно изменились возможности науки за прошедшее с тех пор недолгое время.

Рамакришнану с коллегами ранее приходилось пользоваться рентгеновской кристаллографией, изобретенной еще в середине XX века. Сегодня для изучения рибосомы кристаллография больше не нужна. На передний план вышла электронная микроскопия, которая позволяет рассмотреть по-разному ориентированные рибосомы одновременно. На процесс уходят не годы, как раньше, а несколько дней. «Это мечта структурного биолога», — говорит Рамакришнан.

По мнению биохимика, мы находимся на пороге новой эры структурной биологии и науки вообще. То, что когда-то казалось сложным и трудоемким, становится доступным и относительно простым. Медицину ждут глобальные изменения, а науку ожидает настоящий прорыв, уверен Рамакришнан.

Физики создали вещество с отрицательной массой

Однако у научного прогресса есть и обратная сторона. «Люди верят, что если ученый делает заявление, то оно построено на веских доказательствах. Более того, другие ученые-конкуренты внимательно эти доказательства проверяют», — говорит Рамакришнан. В действительности все не так. Та же электронная микроскопия привела к тому, что при изучении рибосомы в ходе каждого исследования генерируется несколько терабайт данных. Для обработки такого массива информации нужны компьютерные алгоритмы. И тут возникает большая проблема: ученые не понимают, чем руководствуются машины, обрабатывая научную информацию и выдавая людям готовый результат.

Компьютеры распознают некие образцы с помощью нейросетей, а те, в свою очередь, формулируют правила обработки информации на основе паттернов, которым был обучен искусственный интеллект. При этом, статистические алгоритмы сами определяют, какие полученные в ходе научных исследований данные действительно важны, а какие можно отбросить, списав на статистическую погрешность. «Как они приходят к выводам, мы не имеем никакого понятия. Просто в общих чертах знаем сам процесс», — замечает ученый.

Со временем объемы данных станут больше, исследования будут вестись на уровне генома или целой популяции, а контролировать работу алгоритмов будет все сложнее. Ученые будут все больше отстраняться от данных, поручая работу с ними ИИ-посредникам.

Другая проблема науки будущего, по мнению Рамакришнана, — это проблема культуры. Интернет, с одной стороны, сделал информацию доступной и упростил коммуникацию в научном сообществе. В то же время он породил массу источников, которые используют псевдонаучный жаргон и играют в науку.

Но и профессионалы могут ошибаться. В науке всегда было место ошибкам, и каждый ученый живет с осознанием того, что его открытие со временем может быть опровергнуто. Однако сегодня ложная информация распространяется стремительнее, чем прежде. Первое исследование по какой-либо теме получает широкое освещение в СМИ. Последующие исследования, уточняющие или опровергающие прошлые тезисы, уже не получают такой огласки. В итоге у людей формируется отрывочная картина научного явления.

Илон Маск создаст нейронное кружево до 2027 года

Технологические и культурные вызовы несут угрозу науке, которая так стремительно прогрессирует. Понимание молекулярной структуры клетки и создание новых лекарств может обернуться распространением дезинформации, поспешными выводами и ошибочными решениями. Рамакришнан не говорит об этом напрямую и в целом подчеркивает, что положительно относится к машинному интеллекту и другим технологиям. Однако он считает, что людям следует прогрессировать одновременно с технологиями. А бояться людям следует не столько ИИ и роботов, сколько тех, кто живет на планете с древнейших времен и отлично адаптируется к широкому спектру условий, то есть бактерий.

Загрузка...