Пока учредили только Премию Дарвина для искусственного интеллекта, цель которой - высмеивать наиболее необдуманное, опасное или ошибочное использование ИИ людьми и компаниями. Однако модели искусственного интеллекта все активнее применяются и в научных исследованиях, демонстрируя способность качественно анализировать данные, формулировать гипотезы и планировать эксперименты. Как сообщает Nature, ускоренное развитие технологии уже породило дискуссии: может ли ИИ когда-нибудь сделать открытие, достойное Нобелевской премии, и можно ли вообще считать машину ученым?
Идею такого вызова впервые сформулировал в 2016 году Хироаки Китано, главный исполнительный директор Sony AI. Он призвал создать систему, способную самостоятельно сделать открытие Нобелевского уровня, без участия человека.
Этот проект получил название "Нобелевский вызов Тьюринга". По замыслу Китано, победа ИИ в этом соревновании будет означать, что система смогла совместить генерацию гипотез, планирование экспериментов и анализ результатов на уровне ведущих ученых.
Исследователи прогнозируют, что это может произойти до 2050 года. Хотя некоторые, например Росс Кинг из Кембриджского университета, убеждены, что "ученый с искусственным интеллектом" может получить Нобелевскую премию значительно раньше — возможно, уже через десятилетия.
Впрочем, многие ученые сомневаются, что современные языковые модели способны на настоящее научное творчество, ведь они лишь воспроизводят уже имеющиеся знания. Исследовательница Йоланда Гил из Университета Южной Калифорнии отмечает, что создание автономного ИИ-ученого потребует коренной перестройки подходов к финансированию и разработке таких систем.
Несмотря на это, технологические примеры растут в геометрической прогрессии. Команда химика Гейба Гомеса из Университета Карнеги-Меллона создала систему Coscientist, которая с помощью обширных языковых моделей планирует и выполняет химические реакции с использованием роботизированного оборудования. Компания Sakana AI в Токио пытается автоматизировать исследования машинного обучения, а ученые Google изучают, как чат-боты могут сотрудничать в научных командах.
Джеймс Цзоу из Стэнфордского университета сообщил, что его команда разработала систему, которая самостоятельно находит новые научные закономерности в биологических данных. В частности, ИИ обнаружил ранее незамеченные изменения в иммунных клетках людей, больных COVID-19. Цзоу организует первую конференцию Agents4Science, где исследовательские статьи будут писать и рецензировать как люди, так и агенты ИИ.
Несмотря на эти достижения, эксперты отмечают серьезные ограничения. Даг Дауни из Института искусственного интеллекта Аллена обнаружил, что только 1% моделей способны завершить полный научный проект от гипотезы до анализа данных. Другие же, как предостерегает Суббарао Камбхампати из Университета штата Аризона, без реального опыта и интуиции не способны формулировать новые научные принципы, а лишь имитируют имеющиеся знания.
Пока что ИИ в основном выступает в роли помощника или соавтора. Но, по словам Сэма Родрикеса из лаборатории FutureHouse, следующим шагом станут системы, которые будут самостоятельно задавать вопросы, проводить эксперименты и делать выводы. Он считает, что прорыв, достойный Нобелевской премии, может произойти уже к 2030 году. Наибольшие шансы — в области материаловедения и исследования неизлечимых болезней, например Паркинсона или Альцгеймера.
Эксперты предупреждают и о социальных рисках. По мнению антрополога Йельского университета Лизы Мессери, чрезмерная автоматизация может привести к росту ошибок и снижению инновационности. Молодые ученые рискуют потерять возможность приобрести собственные исследовательские навыки, если большинство процессов будут выполнять алгоритмы.
Вопрос о том, получит ли ИИ когда-нибудь Нобелевскую премию, остается открытым. Но, как отмечает Йоланда Гил, наука должна найти баланс между человеческим мышлением и машинной эффективностью.
"Единственный способ понять, на что способен ИИ, — это дать ему возможность попробовать", — подытожила Гил.
Недавно Google DeepMind заявила об "историческом" прорыве своей модели Gemini 2.5, которая впервые решила сверхсложную задачу по программированию, оказавшуюся не под силу программистам-людям, и получила золотую медаль на международном конкурсе. Модель, специально обученная для кодирования, математики и логики, демонстрирует уровень, сравнимый с 20 лучшими кодерами мира.