Пожалуй, нет другой научно-технологической области в современной экономике, с которой были бы связаны настолько завышенные ожидания как искусственный интеллект (ИИ). ИИ мифологизирован, не в последнюю очередь благодаря фантастике – романам Айзека Азимова и Артура Кларка, философским трактатам Юлия Харари, фильмам «Терминатор» и «Матрица». От него ожидают то ли апокалиптического будущего для цивилизации, то ли появления сверхразума, который немедленно овладеет всеми тайнами мироздания. Но есть ли в этой сфере место мистике, и каковы прогнозы развития этого продукта четвёртой промышленной революции (Индустрия 4.0) на самом деле?
Технологии ИИ проникают во все сферы жизни. Наука — не исключение. Ученые начинают использовать машинное обучение все активнее, и в этой области уже есть реальные научные достижения. Но это лишь прелюдия: ИИ появился не для того, чтобы просто помочь с расчетами, текстами и ответами на запросы пользователей. Его роль в будущем масштабнее — он усилит наше мышление, указывая на взаимосвязи, которые человеческому уму на первый взгляд не видны. Это приведет к изменению самой науки, как способа познания мира. Учёные полагают, что у нее появится новый способ проникнуть в ещё неизведанные тайны мироздания.
Условия для таких перемен уже почти созрели. Поток данных, который скоро захлестнет науку, поставит ученых в положение, в котором прежние поколения не оказывались, ведь раньше данных всегда не хватало. Теперь же, например, в космологии и физике в ближайшее десятилетие появятся огромные массивы данных от ускорителей, токамаков и телескопов. Один только радиотелескоп Square Kilometer Array, запуск которого запланирован на вторую половину 2020-х, будет ежегодно генерировать примерно столько же трафика, сколько недавно давал весь Интернет. Еще один растущий поток данных пойдет из биоинформатики и нейробиологии.
Другая тенденция — вал научных публикаций. Сегодня один ученый не в силах отследить и прочесть все статьи, выходящие по его (ее) узкой тематике. Приходится выбирать только те, что на виду и активно цитируются. Поскольку так поступают все, то лавина новых публикаций лишь укрепляет наиболее цитируемые статьи, фактически замедляя научный прогресс. Для человека уже невозможно физически разобрать большую долю работ и оценить изложенные в них идеи, даже если тратить все время только на чтение. Но и сама научная инфраструктура (ускорители, симуляции процессов, базы данных) вскоре достигнет таких масштабов и сложности, что управлять ей в реальном времени с помощью простых правил и процедур не получится.
Кроме того, ученые исследуют климат, экономику, экосистемы, психику человека. Иными словами, то, над чем работают ученые, и то, на чем они работают, становится чрезвычайно сложным и запутанным. Прежние методы науки не рассчитаны на такую сложность. Так что когнитивные технологии ИИ в виде нейронных сетей пришли как раз вовремя.
