Сообщить об ошибке на сайте
URL
Ошибка
Идеи

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.

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.

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.

Подписывайтесь на наши каналы в Telegram

«Хайтек» - новости онлайн по мере их появления

«Хайтек» Daily - подборки новостей 3 раза в день

перейдите по одной из ссылок и нажмите кнопку Join
Mercedes представила электрический коммерческий минивэн
Кейсы
Интернет для всех
В США отменят сетевой нейтралитет 14 декабря
В Швейцарии введут единую систему онлайн-идентификации
Электронная идентификация
Looking Glass представил устройство для взаимодействия с голограммами
Голограммы
ЭКГ поможет точно диагностировать депрессию и биполярное расстройство
Медицина будущего
Блокчейн может сэкономить крупным супермаркетам миллиарды долларов
Блокчейн
На Fiverr составляют проспекты эмиссии для ICO за $100
ICO
Три способа повысить эффективность концентрированной солнечной энергии
Чистая энергия
Мировые продажи электромобилей выросли на 63%
Электромобили
Японская деревня проведет ICO для оживления экономики
ICO
После ICO компании пропадают или теряют деньги
ICO
В 2018 году Госдума рассмотрит конвенцию о робототехнике и ИИ
Кейсы
Коктейль из трех лекарств поможет лечить болезнь Альцгеймера
Медицина будущего
Прогнозы
5 прогнозов для транспортной отрасли на 2018 год
Ученые научились преобразовывать выбросы CO2 в топливо
Тренды
Интернет вещей поможет повысить урожай
Интернет вещей
В ожидании конца света американцы запасаются биткойнами
Криптовалюты
«У стартапов, создающих мозги для ИИ, всего один шанс на успех»
Искусственный интеллект
Электротранспорт
Глава Toyota: «Tesla нам не враг, но и не образец для подражания»
МГУ попал в Топ вузов с высоким уровнем трудоустройства выпускников
Тренды
В Британии одобрили лекарство, которое замедляет развитие рака груди
Тренды
5 компаний, которые меняют подход к блокчейну
Блокчейн
Искусственный интеллект
Китай будет выпускать ИИ-чипы, которые в 20 раз эффективнее NVIDIA
Промышленные роботы становятся эффективнее человека
Рынок труда
Обнаружена связь между высоким IQ и успешностью в видеоиграх
Видеоигры
Новый способ магнитной записи данных позволит создать нейронные сети
Идеи
«Летающее такси» SureFly совершит первый полет в январе 2018
Летающие такси
Lauva представила электробайки со спрятанной в раму электроникой
Электровелосипеды
Alibaba покупает треть крупнейшей сети супермаркетов Китая
Кейсы
Рынок систем хранения энергии удвоится 6 раз до 2030 года
Тренды
Алгоритм AISense позволит вспомнить все разговоры
Обучение машин
McKinsey: «Персонализация — это не то, что вы думаете»
Цифровой маркетинг
Индия хочет решить проблемы с недвижимостью через блокчейн
Блокчейн
Искусственный интеллект
ИИ распознает поддельную картину по одному мазку кисти
Новая технология позволит биологам заглянуть в самый центр хромосомы
Биомедицина
Маск: «Ракетные технологии дадут Roadster революционные возможности»
Мнения
IEEE представил три новых закона робототехники
Робоэтика
Новое устройство одновременно производит электроэнергию и водород
Идеи
При переходе на чистую энергию Siemens сократит 7000 рабочих мест
Чистая энергия
Uber купит у Volvo 24 тысячи XC90 и сделает их беспилотными
Беспилотный транспорт
Рейтинг лучших
25 главных изобретений 2017 года
Tencent: первая китайская компания с капитализацией свыше $500 млрд
IT-гиганты
На смену лекарствам могут прийти световые импульсы
Медицина будущего
Британия вложит £20 млн в привлечение молодежи в кибербезопасность
Образование
В новых моделях iPhone, возможно, будут 5G-модемы от Intel
Переход на 5G
Банки продовольствия переходят на вертикальные фермы
Еда будущего
Носимые фитнес-трекеры Spire не требуют подзарядки
Гаджеты
Новый HUD-дисплей для Lincoln — еще один шаг к дополненной реальности
Транспорт будущего
Профессии будущего
21 профессия будущего — от дата-детектива до криптокоуча