Искусственный интеллект и чат-боты получают всё большее распространение и затрагивают все сферы деятельности человека, в том числе науку. Инструменты машинного обучения уже помогают математикам формулировать новые теории и решать сложные задачи.
Но это только начало масштабных изменений, считает известный научный журналист Давид Костельвекки (Davide Castelvecchi), рассматривая этот феномен в статье, опубликованной в издании NATURE (
doi: https://doi.org/10.1038/d41586-023-00487-2 )
Исследователи уже используют возможности ИИ в проверке написанной человеком работы или поиске новых способов решения сложных проблем, но автоматизация начинает менять область таким образом, что это выходит за рамки простого расчета.
Будущее науки сегодня находится на стыке математики и информатики, считают многие учёные.
Исследователи пытаются определить, какие направления развития науки будут наиболее перспективными. Одно из них, названное «символическим» ИИ предполагает, что программисты встраивают в свой код правила логики или расчета.
Другой подход, который стал наиболее успешным в последнее десятилетие, основан на искусственных нейронных сетях. В этом типе ИИ компьютер начинает более или менее с чистого листа и изучает закономерности, перерабатывая большие объемы данных. Это называется машинным обучением, и оно лежит в основе «больших языковых моделей» (включая чат-боты, такие как ChatGPT). В то время как «символический» ИИ по своей природе строг и предсказуем, нейронные сети могут только делать статистические предположения, а их операции часто неожиданны.
Возникает вопрос - в долгосрочной перспективе останется ли ИИ вспомогательным инструментом или же он сможет проводить математические исследования самостоятельно? ИИ может лучше генерировать правильные математические утверждения и доказательства, но некоторые исследователи опасаются, что большинство из них будут неинтересными или невозможными для понимания.
