Соавтор Вселенной или как генеративный ИИ помогает открывать новые законы природы
Вступление
Когда мы слышим о генеративном ИИ, нам на ум приходят яркие картинки от Midjourney или убедительные тексты от ChatGPT. Но что, если заменить генерацию артов и стихов на генерацию научных гипотез и физических законов? Российские исследователи на переднем крае науки начинают использовать генеративные модели не для развлечения, а для ускорения научного прогресса, превращая искусственный интеллект в настоящего «коллегу» учёного.
От распознавания паттернов к их созданию или новая роль ИИ
Традиционный ИИ хорош в анализе существующих данных. Он находит корреляции, классифицирует объекты и делает предсказания. Но он не способен создать ничего принципиально нового. Генеративные модели — это шаг в неизведанное. Они изучают распределение данных (например, все известные человечеству химические соединения) и затем генерируют новые образцы из этого распределения, которые никогда не существовали, но при этом подчиняются тем же фундаментальным правилам.
Как это работает в науке? Представьте себе три уровня:
- Генерация «в пространстве известного». ИИ создаёт новые варианты молекул с заданными свойствами — например, лекарство от конкретной болезни или материал с сверхпроводимостью при комнатной температуре. Алгоритм изучает базу данных всех известных соединений и «придумывает» миллионы новых, которые затем проверяются на мощных симуляторах. Так работают проекты в МГТУ им. Баумана.
- Генерация гипотез, это уровень выше. ИИ анализирует огромные массивы разнородных научных данных — от天文наблюдений до геномов — и генерирует правдоподобные, но неочевидные для человека гипотезы. Например, он может найти связь между колебаниями магнитного поля Земли и мутациями в определённых бактериях, предложив учёным новое направление для исследований.
- Генерация моделей и законов, это самый сложный и футуристический уровень. ИИ наблюдает за явлениями, для которых у нас нет готовых физических моделей (например, динамика турбулентности в плазме или процессы в коре головного мозга), и предлагает математические уравнения, которые могли бы их описать. Он буквально генерирует кандидатов в фундаментальные законы.
Российские кейсы - от материаловедения к астрофизике
- Новые материалы в РОСАТОМ и РОСКОСМОС: В оборонно-промышленном комплексе и космической отрасли остро стоит задача создания материалов, способных выдерживать экстремальные нагрузки и температуры. Генеративные модели используются для проектирования сплавов и композитов с заранее заданными свойствами. Вместо тысяч дорогостоящих экспериментов ИИ генерирует тысячи виртуальных прототипов, из которых учёные отбирают несколько самых перспективных для реального синтеза.
- Предсказание свойств белка в Институте биоорганической химии РАН: Российские биоинформатики используют генеративные модели, подобные тем, что стоят за AlphaFold, но с фокусом на создание не существующих в природе ферментов. Цель — сгенерировать белок, который сможет, например, разлагать пластик или нейтрализовать конкретный вирус. Это квинтэссенция научного творчества, делегированного машине.
- Поиск аномалий в данных обсерватории «Спектр-РГ»: Этот российско-германский космический телескоп генерирует гигантские объёмы данных о рентгеновском небе. Генеративный ИИ, обученный на «нормальных» астрофизических объектах, может флаговать аномалии — источники, которые ведут себя не так, как всё остальное. Это прямой путь к новым классам звёзд, чёрных дыр или, возможно, даже сигналам внеземных цивилизаций.
Фундаментальное ограничение и философский вызов
Главный вопрос - генерирует ли ИИ новое знание или всего лишь элегантно комбинирует старое?
Пока что ИИ работает в рамках тех данных, на которых его обучили. Он не может открыть закон, противоречащий всей совокупности имеющихся у человечества знаний. Его «творчество» — это интерполяция и экстраполяция в рамках известного латентного пространства.
Однако именно здесь рождается новая модель научного метода. Учёный будущего — не одиночка с микроскопом, а «тандем» человека и ИИ. Человек ставит задачу, задаёт систему ограничений и ценностей (например, «сгенерируй нетоксичное и биоразлагаемое вещество»), а ИИ прочёсывает гигантское пространство возможных решений, предлагая короткий список кандидатов для проверки. Интуиция исследователя и вычислительная мощь машины сливаются в единый поисковый механизм.
Заключение
Генеративный ИИ в науке — это не замена гению Эйнштейна или Кюри. Это мощнейший усилитель и ускоритель коллективного научного разума. Он берёт на себя труд по перебору рутинных, но невообразимо vast вариантов, освобождая человеческий интеллект для самого главного — формулировки глобальных вопросов, интерпретации самых странных результатов и, в конечном счёте, придания смысла открытиям.
В России, с её богатейшими традициями в фундаментальной науке и математике, такой симбиоз открывает уникальные возможности для рывка. Мы можем перейти от роли догоняющих в области прикладных технологий к роли первооткрывателей в области фундаментальных, используя ИИ как своего рода телескоп, направленный вглубь ландшафта всех возможных научных истин. Будущее принадлежит не тому, у кого больше данных, а тому, кто сможет сгенерировать из них самую гениальную идею.