В сборнике докладов ΙΙ ФОРУМ IT-АКАДЕМГРАДА «ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В БЕЛАРУСИ» вышла наша статья
Искусственный интеллект в науке и мироздании
В. А. Артамонов
Е. В. Артамонова
Международное научное общественное объединение «МАИТ»,
Минск, Беларусь
Введение
Технологии искусственного интеллекта (ИИ) проникают во все сферы жизни. Наука не исключение. Ученые начинают использовать машинное обучение все активнее, и за ним 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 ñ 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. Ученые полагают, что у нее появится новый способ проникнуть в еще неизведанные тайны мироздания [1]. 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 гг., 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, которые 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 ею 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. Поэтому когнитивные технологии ИИ в виде нейронных сетей пришли как раз вовремя.
Полный текст статьи доступен по ссылке
Отправить статью в социальные сети, на печать, e-mail и в другие сервисы:
