Обсуждение роли ИИ в науке: эксперты анализируют будущее исследовательской деятельности

Искусственный интеллект в науке не только анализирует данные и находит неочевидные закономерности но и пытается формулировать новые гипотезы Эксперты задаются вопросом останется ли ИИ инструментом или ученые сами станут ассистентами больших языковых моделей В новом выпуске проекта ГигаНаука вместе с Альбертом Ефимовым кандидатом философских наук вице президентом директором Управления исследований и инноваций Сбера обсудили как меняется роль исследователя и не приведет ли ИИ к кризису живых идей ГигаНаука совместный проект Сбера и РБК который объединяет видеопрограммы и тексты о ключевых научных открытиях и технологических вызовах современности Важная часть интеграция нейросети ГигаЧат помогающей простым языком объяснять сложные научные темы Реклама ПАО Сбербанк 18

КТО В ЛАБОРАТОРИИ ГЛАВНЫЙ В свежем выпуске программы ГигаНаука Смыслы ведущий вице президент директор Управления исследований и инноваций Сбера Альберт Ефимов и молодые учёные лауреаты Научной премии Сбера Михаил Медведев и Дмитрий Пензар обсудили как работа исследователей меняется под влиянием искусственного интеллекта В беседе поучаствовала и нейросеть ГигаЧат Главные мысли Пробирки уходят в цифру Многие биоинформатики и химики теоретики сегодня работают иначе сначала гипотезы проверяют на суперкомпьютерах и только потом в лаборатории Проблема не в идеях а в выборе ИИ способен предложить тысячи гипотез но большинство из них окажется нежизнеспособным Поэтому главный навык учёного не генерация идей а умение отличить перспективные от тупиковых Опыт не загрузишь У ИИ нет и не будет того самого учёного чутья которое передаётся от наставника к ученику через практику ошибки и опыт Кто управляет процессом Если учёный только придумывает идеи он делает то же что уже умеет ИИ Если сам ставит цель и критически оценивает результат ИИ остаётся инструментом в его руках К 2050 году граница между фундаментальной и прикладной наукой станет неразличимой даже базовые исследования всё чаще будут вестись с прицелом на конкретный результат Главный вызов будущего подрыв доверия к науке Исследователи крайне часто сталкиваются с некачественными ИИ статьями и умение отличить сильную работу от шума становится ключевым навыком Смотрите полный выпуск по ссылке ждём следующей серии

Искусственный интеллект в науке не только анализирует данные и находит неочевидные закономерности но и пытается формулировать новые гипотезы Эксперты задаются вопросом останется ли ИИ инструментом или ученые сами станут ассистентами больших языковых моделей В новом выпуске проекта ГигаНаука вместе с Альбертом Ефимовым кандидатом философских наук вице президентом директором Управления исследований и инноваций Сбера обсудили как меняется роль исследователя и не приведет ли ИИ к кризису живых идей ГигаНаука совместный проект Сбера и РБК который объединяет видеопрограммы и тексты о ключевых научных открытиях и технологических вызовах современности Важная часть интеграция нейросети ГигаЧат помогающей простым языком объяснять сложные научные темы Реклама ПАО Сбербанк 18

До апгрейда исследования с помощью ИИ один В Школе анализа данных Яндекса уже открыт набор на направление Искусственный интеллект в естественно научных исследованиях для магистрантов аспирантов и молодых учёных Там учат применять ML и генеративные модели в исследовательской работе а каждому студенту помогают два ментора один из ШАДа второй из его научной области Например Мария Смирнова аспирант Сколтеха изучает геотермальную энергию Её задача в том понять где бурить скважину чтобы добраться до участков с самой высокой температурой и в будущем построить электростанцию Моя сфера научного интереса это геотермальная энергия Мы изучаем вулканы и ищем места где в них можно пробурить скважину и построить электростанцию Важно знать где бурить нам нужен участок с самой высокой температурой Такой участок обычно выявляют вручную просматривая данные которые собирают геологи на местах Ручная работа требует и квалификации и времени Кроме того разметка разных людей может различаться В геологии вообще много разнотипных данных Исследователь человек работает с ними постепенно концентрируясь на конкретных модальностях А ИИ может смотреть на данные целиком что позволяет обнаружить невидимые для человека закономерности Мой магнум опус создать SSL модель для сейсмических данных Такая модель не зря называется Self Supervised Learning она может сама обучать и корректировать себя Но это сложная задача которая требует времени А в статье из Журнала Яндекс Образования 8БИТ вы прочитаете ещё две истории о том как ИИ помогает в науке в создании протезов и в моделировании распространения инфекций Если вы тоже хотите прокачать свои научные исследования с помощью ИИ поступайте в ШАД