ОБИЩЕНКО — РЕПОРТЁРАМ: ИИ не заменит ученых и не способен на великие открытия, но многократно ускорит расчеты

В вечернем эфире РЕПОРТЁРОВ «Все будет хорошоу» корреспондент Станислав ОБИЩЕНКО рассказал, почему ИИ — это топор, а не лесоруб, и зачем ученым красная кнопка при работе с нейросетью.

«Вселенная, суперкомпьютеры и проблемы расчетов»

Мы уперлись в потолок. В физике, в космологии — в понимании того, как все устроено. Чтобы понять зарождение и расширение Вселенной, ученые создают сложнейшие симуляции. Они моделируют поведение миллиардов галактик, темной материи, которую никто не может понять. Она имеет массу, гравитацию — это факт. Но никто не знает, где ее энергия, куда она девается. Просто мы не умеем ее регистрировать.

Расчеты — прожорливая штука. Чтобы запустить одну модель, нужны мощности лучших суперкомпьютеров и неделя, а иногда и месяц. А вариантов развития Вселенной — миллиарды. Учёным не хватит жизни, чтобы все перебрать.

И на сцену выходит искусственный интеллект.

Вместо десяти лет — один год расчетов при помощи ИИ

Недавно в авторитетном журнале космологии и астрофизики вышло исследование. Ученые доказали: ИИ может ускорить процесс в 10 раз. Вместо 10 лет расчетов — всего один год.

Как они этого добились? Обычно нейросеть обучают в лоб — загружают терабайты данных и ждут, пока поумнеет. Ученые пошли хитрым путем — применили трансферное обучение, перенос знаний. Как в школе: сначала арифметика, потом интегралы.

Сначала ИИ тренируют на простых моделях — стандартная космологическая физика. Когда он понимает базу, его перекидывают на сложные уровни — аномалии, скрытые свойства темной материи, поведение массивных нейтрино.

Результат превзошел ожидания. ИИ, уже имеющий базу, решает сложные симуляции быстро. Затраты компьютерного времени сократились в разы.

Негативный перенос: когда ИИ слишком хорошо выучил правила

Но есть побочный эффект — ловушка негативного переноса. ИИ, слишком хорошо выучивший старые правила, теряет способность к новым открытиям.

Пример из жизни. Нейросеть обучалась на YouTube. Один блогер в конце каждого видео добавлял тег «переведено и расшифровано таким-то». И нейросеть выучила это. Теперь в тишине она вставляет этот тег в чужие ролики. Отучить ее невозможно — это зашито на базовом уровне.

Этот феномен — негативный перенос. Как у людей: консерватор объясняет новое старым опытом, потому что другого не знает.

Когда ИИ подсунули модели с массивными нейтрино — гипотетическими частицами, которые могут перевернуть физику, — он запутался. «Я уже видел это», — решил он и проигнорировал собственное открытие, подогнав его под старые формулы. Как с этим бороться? Пока никто не знает.

ИИ — это топор, а не лесоруб

Несмотря на баги, искусственный интеллект устраивает тихую революцию в науке, фармацевтике, материаловедении, медицине.

Но он не заменяет человека, лишь освобождает от рутины. Если перед ученым стоит задача с тысячами вариантов, он потратит годы. ИИ за секунды отсеет шлак и покажет три-четыре перспективных направления.

Граница между ИИ и учеными проходит там же, где между лесорубом и топором. Топор можно заменить на бензопилу, но смысл работы определяет человек. Великие открытия совершались вопреки логике или случайности. Например, как яблоко на голову Ньютона. Искусственный интеллект на такое не способен.

Есть и этическая сторона. Когда ИИ управляет поездами, самолетами, энергосистемами, цена ошибки становится критичной.

Искусственный интеллект — крутой ускоритель для человеческого разума. Но пока он не тянет. Хотя интересно: если ИИ, который работает над физикой, попытается создать теорию всего, аналог теории Эйнштейна? У него уже есть базовая физика. Вдруг получится?