Искусственный интеллект (ИИ) стремительно развивается, его применение охватывает такие отрасли, как здравоохранение, финансы, образование и развлечения. Одной из самых захватывающих областей для ИИ является научное исследование. Способность ИИ обрабатывать огромные объемы данных, распознавать сложные паттерны и делать прогнозы ускоряет темпы научных открытий. Это поднимает интригующий вопрос: может ли ИИ мыслить нестандартно и генерировать поистине новые идеи, как это делают человеческие ученые? Чтобы изучить этот вопрос, нам необходимо проанализировать, как ИИ в настоящее время используется в научных открытиях и может ли он действительно производить оригинальные мысли.
Растущая роль ИИ в научных открытиях
ИИ сделал значительные успехи в различных научных областях, включая открытие лекарств, геномику, материаловедение, климатические исследования и астрономию. Обрабатывая огромные объемы данных, с которыми не могут справиться люди, ИИ сыграл ключевую роль в выявлении потенциальных кандидатов на лекарства, моделировании изменения климата и даже предложении новых теорий о Вселенной.
Например, исследователи из MIT использовали ИИ для открытия нового антибиотика за считанные дни, нацеленного на бактерии, устойчивые к существующим препаратам. В биологии DeepMind's AlphaFold решил проблему сворачивания белков, предсказывая 3D структуры белков, жизненно важные для разработки лекарств. В материаловедении модели ИИ, такие как GNoME, предсказали миллионы новых кристаллов, которые могут изменить технологии, такие как аккумуляторы и солнечные элементы. ИИ также помог в физике, предложив новые способы моделировать физические явления и в астрономии, открыв экзопланеты и гравитационные линзы. В климатических науках ИИ улучшил прогнозы климата и помог смоделировать экстремальные погодные явления.
Может ли ИИ мыслить нестандартно?
Хотя вклад ИИ в научные открытия неоспорим, вопрос остается: может ли он действительно мыслить нестандартно? Прогресс человеческой науки часто полагался на интуицию, креативность и смелость оспаривать существующие парадигмы. Эти прорывы обычно приходят от ученых, готовых мыслить за пределами общепринятой мудрости.
Однако ИИ управляется данными. Он анализирует паттерны и делает прогнозы на основе предоставленной информации, но не обладает той воображаемой, абстрактной мыслью, которая есть у человека. В этом смысле креативность ИИ отличается от человеческой креативности. ИИ работает в рамках ограничений своих данных и алгоритмов, что ограничивает его способность выполнять поистине креативное, нестандартное мышление.
Тем не менее, ситуация более сложная. ИИ доказал, что может генерировать новые гипотезы, предлагать инновационные решения и даже оспаривать устоявшиеся знания в некоторых областях. Например, модели машинного обучения использовались для создания новых химических соединений и проектирования материалов, которые люди ранее не рассматривали. В некоторых случаях эти открытия привели к прорывам, которые было бы сложно достичь человеческим исследователям самостоятельно.
Аргументы в поддержку креативности ИИ
Сторонники утверждают, что ИИ демонстрирует креативность, генерируя идеи, которые не являются немедленно очевидными для человеческих исследователей. Например, AlphaFold использовал новую архитектуру глубокого обучения для решения проблемы сворачивания белков, которая ускользала от ученых в течение десятилетий. Аналогично, ИИ, использующий технологии Gemini 2.0 от Google, был использован для создания оригинальных гипотез и исследовательских предложений, позволяя ученым преодолевать разрывы между различными научными областями. Исследование из Университета Чикаго предлагает, что ИИ может генерировать «инопланетные» гипотезы — инновационные идеи, которые могут не приходить в голову людям, расширяя границы научного исследования. Эти примеры предполагают, что ИИ имеет потенциал мыслить нестандартно, предлагая новые идеи.
Аргументы против креативности ИИ
Критики утверждают, что ИИ принципиально ограничен, поскольку полагается на существующие знания и данные. Его работа больше похожа на заполнение пробелов в данных, нежели на оспаривание существующих предположений. Креативность ИИ, по мнению критиков, ограничена данными, на которых он обучается, что препятствует ему делать поистине революционные открытия.
Томас Вольф, известный эксперт в области ИИ, утверждает, что истинная инновация — как идеи Эйнштейна — требует задавать совершенно новые вопросы и оспаривать общепринятую мудрость. Большие языковые модели (LLMs) и другие системы ИИ, несмотря на их обширное обучение, не демонстрируют способности генерировать поистине новые идеи. Таким образом, ИИ рассматривается больше как эффективный инструмент для обучения, чем как искренний мыслитель, способный разрушить устоявшиеся научные парадигмы.
Кроме того, ИИ не обладает человеческими качествами интуиции, эмоций и случайности, которые часто приводят к творческим прорывам. ИИ работает в рамках предопределенных алгоритмов, полагаясь на логические и систематические процессы. По словам Entrepreneur, этот алгоритмический подход значительно отличается от непредсказуемой, спонтанной природы человеческой креативности. Исследовательская статья из ScienceDirect также утверждает, что креативность, сгенерированная ИИ, может выглядеть инновационно, но не предоставляет такой глубины понимания, которая есть у человеческой креативности.
Синтез и последствия
Хотя ИИ, безусловно, может мыслить нестандартно в некоторых аспектах — особенно когда дело касается выявления паттернов и предложения новых решений — он отличается от человеческой креативности тем, что опирается на анализ данных, а не на интуицию или жизненный опыт. Роль ИИ в научном открытии лучше понимать как партнера для ученых, а не как замену.
Исследования из Имперского колледжа Бизнеса показывают, что ИИ дополняет традиционные методы научных исследований, помогая открывать новые принципы и решать проблему снижения производительности исследований. Аналогичным образом, исследования Kellogg показали, что ИИ может оказывать положительное воздействие на различные научные области, но подчеркивают, что обучение и междисциплинарное сотрудничество необходимы для полного использования потенциала ИИ.
Наиболее значительные достижения в науке, вероятно, будут приходить от сочетания человеческой креативности с аналитическими способностями ИИ. Вместе они могут ускорить прорывы и привести к открытиям, которые выходят за рамки того, что мы можем представить сейчас.
Вывод
ИИ трансформирует научные исследования, ускоряя открытия и вводя новые способы мышления. Хотя ИИ продемонстрировал способность генерировать гипотезы и выявлять новые паттерны, он не вполне способен мыслить нестандартно так же, как могут люди. По состоянию на 2025 год текущие разработки предполагают, что его влияние на науку будет продолжать расти. Тем не менее, важно обеспечить, чтобы ИИ поддерживал усилия человека, а не заменял их, уделяя пристальное внимание прозрачности, валидации и этичной интеграции. Работая вместе с человеческой креативностью, ИИ может усилить научный прогресс и открыть новые пути для исследований.
Пост Рост ИИ в научных открытиях: может ли ИИ поистине мыслить нестандартно? впервые появился на Unite.AI.
