В гостях у программы «ГигаНаука. Смыслы» два молодых ученых, лауреаты Научной премии Сбера в номинации «AI в науке»:
- Михаил Медведев, кандидат физико-математических наук, химик-теоретик, старший научный сотрудник, руководитель группы теоретической химии Института органической химии РАН;
- Дмитрий Пензар, кандидат биологических наук, биоинформатик, научный сотрудник Института общей генетики им. Н.И. Вавилова РАН, доцент физтех-школы биологической и медицинской физики МФТИ.
Вместе с Альбертом Ефимовым — кандидатом философских наук, вице-президентом-директором Управления исследований и инноваций Сбера, а также нейросетью ГигаЧат они обсудили, как меняется роль ученого, и не приведет ли ИИ к кризису живых идей.
Об инструментарии современного ученого
Классический образ ученого, склонившегося над пробирками, уходит в прошлое. Главным инструментом давно стал компьютер, подключенный к мощному серверу.
Дмитрию Пензару он помогает перенести этап проб и ошибок в разработке генной терапии рака в цифровую среду: он занимается проверкой методов машинного обучения. Михаил Медведев решает химические задачи вычислительными методами. Большую часть того, что можно было открыть случайно, уже открыли, и теперь каждая новая реакция или лекарство требуют огромного числа попыток подбора комбинаций. Цифровая химия позволяет пройти этот этап на компьютере.
Об овеществлении знаний
Последние двести лет наука была устроена следующим образом: группа ученых проводит некие эксперименты, пишет научные статьи, а сообщество их либо поддерживает, либо отвергает. В первом случае парадигма укрепляется, потом начинает меняться, рождается следующая идея, которая подтачивает первую, — и так по кругу.
Традиционно многое в мире науки зависело от так называемого «овеществления знаний». Такими, какими мы их знаем, научные статьи сформировались в Европе в XV–XVII века. Их длина и формат были продиктованы тем, что изначально статьи представляли собой почтовую переписку между учеными. Сейчас генеративные сети меняют подход к обмену научными знаниями: есть мнение, что даже соцсети становятся куда более эффективным инструментом. Ученые иронизируют: единственная причина, почему статьи выживают, — их до сих пор принимают грантовые агентства, а посты — нет.
Но главная проблема — не в изменении формата отчетности, а в происхождении живых идей. Альберт Ефимов предложил участникам интересный вектор для рассуждения: «Если у нас есть, например, ГигаЧат, который знает вообще все — все научные статьи, которые были опубликованы за обозримую историю, — не столкнемся ли мы с потоком стерильных гипотез, убивающих научное творчество? Если есть технология, способная довольно быстро рождать новые идеи, то не возникнет ли кризиса целеполагания в науке?». «Идей в науке всегда больше, чем людей, готовых их реализовывать», — считает Михаил Медведев. Важный аспект становления молодого ученого — когда он начинает не просто генерить идеи, это может и нейросеть, а приоритизировать и выбирать реально осуществимые.
О роли молодых ученых
Всесторонний интерес, поощрение, гранты — молодые ученые часто получают поддержку даже за генерацию идей, которые еще только предстоит развивать. Участники беседы задались вопросом: не преувеличена ли в науке роль молодежи и какой должна быть сама наука — юной или мудрой, есть ли у нее возрастная составляющая.
Эксперты считают: чтобы появились немолодые ученые, из науки не должны уйти молодые. И в этом ключе опять же очень важна передача невербализованного знания. Молодой ученый впитывает подходы своих наставников, которые, в свою очередь, переняли опыт учителей. Дмитрий Пензар приводит пример: «Не весь опыт мы можем озвучить. Что-то передается невербально, и ты даже не можешь это осознать до определенного момента. Твои научные руководители, их привычки, их отношение к презентации или преподаванию — все это формирует тебя как ученого».
К школьному и университетскому опыту молодого ученого прибавляется опыт его наставника: получается, что одно работающее поколение ученых обладает совокупной памятью более ста лет. Этого нет в базах данных для обучения нейронных сетей. Ученый, проживший жизнь в науке, на опыте знает много тонких нюансов, у него есть понимание того, что ценно, а что не стоит внимания.
О месте ИИ в науке
Можно предположить, что такой мощный инструмент, как искусственный интеллект, в какой-то момент обретет субъектность внутри себя. Останется ли он в наших руках или, наоборот, научные работники станут алгоритмическими агентами?
Участники дискуссии сошлись во мнении: все зависит от того, кто ставит задачи. «Если научный сотрудник говорит нейронке: «Мне нужна статья, предложи тему и скажи, что делать», — он становится агентом ИИ. Если же он говорит: «Наша цель — создать лекарство, реши задачи А, Б, В», то ИИ остается его агентом», — рассуждает Михаил Медведев.
Дмитрий Пензар отнес себя к скептикам: «Текущие модели машинного обучения маловероятно займут нишу целеполагания». Если раньше студенты, приходящие в лабораторию, первое время должны были только работать руками, а думать «разрешалось» только после третьей научной статьи, то сейчас ситуация изменилась. Есть компьютер, молодые ученые сразу приучены думать — ставить ему задачи. «Если человек способен только взять задачу у меня и передать ее компьютеру, то мне зачастую проще самому это сделать».
К тому же велика вероятность ложных ожиданий: большие языковые модели отлично умеют прятать ошибки. Школьник может считать, что решил проблему тысячелетия, просто потому что ИИ-агент где-то сменил минус на плюс и все сошлось. Поэтому чтобы избежать «варенья в собственном соку» в научном сообществе так важно сохранить общение между людьми, обсуждение между студентами — с участием преподавателей, ученых. Исполнительские функции во многом сможет взять на себя искусственный интеллект, по крайней мере в цифровой науке. В экспериментальной это случится позже, но когда-нибудь наверняка — с роботами.
О науке к 2050 году
По мнению Дмитрия Пензара, чтобы не исчезнуть, человечеству придется резко сосредоточиться на биологии. «Из-за развития медицины у нас происходит накопление слабовредных мутаций в популяции. Эффективного отбора нет, не устраивать же «Голодные игры». Придется заниматься этим на этапе технологий», — говорит он, предрекая снятие этических запретов на редактирование генома и появление «дизайнерских детей».
Михаил Медведев прогнозирует смену структуры финансирования: сейчас 80% денег в науке дает государство, 20% — бизнес. Через 25 лет будет наоборот. При этом фундаментальная наука не исчезнет, но будет существовать под конкретный заказ. «Это такой бесконечный цикл из двух этапов: мы углубляем свои знания и применяем их, чтобы улучшить жизнь».
Однако есть и тревожный тренд — кризис доверия. «Фабрики научных статей» существовали и до ИИ. Например, известно, что принципа «плохая статья лучше вообще никакой статьи» придерживались некоторые редакторы научных журналов и в прошлом веке. Но генеративные сети опустили порог входа до невероятно низкого уровня: поток мусорных публикаций растет, и даже хорошие статьи тонут в этом море.
«В этом смысле доверие к науке было подорвано всегда. Вспомните Аристотеля, который писал про муху с четырьмя ногами, хотя их шесть: эту ошибку потом веками воспроизводили. Но сейчас масштаб иной. Искусственный интеллект может фильтровать этот поток, но пока мы только в начале пути», — резюмировал Михаил Медведев.
Реклама, ПАО Сбербанк 18+ erid: 2SDnjcAMnUA