Р. С. Маков
Искусственный интеллект. Начало новой технологической революции: вызовы и возможности
2.1. Фундаментальная наука
2.1.1. Большие данные и искусственный интеллект в астрономии, физике и химии
Искусственный интеллект и большие данные буквально революционизируют фундаментальные естественные науки – астрономию, физику, химию. Эти дисциплины традиционно имеют дело с колоссальными объемами информации – будь то данные астрономических наблюдений, результаты физических экспериментов или расчеты свойств химических соединений. Поэтому неудивительно, что именно здесь передовые методы анализа данных и машинного обучения находят одно из самых ярких и многообещающих применений.
В астрономии ИИ-алгоритмы уже помогают обрабатывать гигантские массивы данных, поступающих с наземных и орбитальных телескопов. Современные обзоры неба, такие как SDSS, PanSTARRS, LSST, генерируют петабайты изображений, спектров, фотометрических и астрометрических измерений. Их визуальный анализ силами даже большой команды астрономов физически невозможен. Именно здесь на помощь приходят методы машинного обучения, способные в автоматическом режиме классифицировать объекты, выделять необычные паттерны, предсказывать свойства небесных тел.
Например, сверточные нейронные сети уже научились находить на снимках неба сверхновые, гравитационные линзы, квазары, галактики с активными ядрами. Причем алгоритмы способны обнаруживать такие объекты на самых ранних стадиях, когда человеческий глаз еще не различает ничего необычного. Это дает астрономам возможность исследовать редчайшие и быстропротекающие явления, буквально революционизируя наше понимание Вселенной.
Еще одна область, где искусственного интеллекта может совершить прорыв – это моделирование и предсказание динамики сложных астрофизических систем. Будь то эволюция галактик, процессы внутри звезд и планет, столкновения черных дыр – традиционные численные модели плохо справляются с описанием столь нелинейных и многомасштабных явлений. ИИ-алгоритмы, обученные на симуляциях и наблюдательных данных, способны строить гораздо более точные и быстрые анализы, улавливая глубинные закономерности и связи между параметрами.
Например, недавно астрофизики из Гарварда использовали генеративно-состязательные сети для моделирования слияний черных дыр. Обученная на тысячах численных симуляций, нейросеть научилась генерировать гравитационно-волновые сигналы неотличимые от "настоящих". Но если традиционный расчет одного сценария слияния занимал недели, то искусственный интеллект выдавал тысячи синтетических сигналов в секунду! В перспективе такой подход позволит радикально ускорить и удешевить астрофизические симуляции, давая ученым возможность исследовать необъятные просторы параметрического пространства.
Но, пожалуй, самый впечатляющий потенциал рассматриваемой технологии в астрономии связан с возможностью совершать неожиданные открытия, выходящие за рамки человеческих представлений. Самообучающиеся алгоритмы способны самостоятельно искать необычные паттерны в данных, не опираясь на заранее заданные шаблоны и гипотезы. Фактически это путь к "автоматизированным открытиям", когда искусственный интеллект будет не просто помощником ученого, но равноправным участником научного поиска.
Первой ласточкой такого подхода стала система SkyNet, разработанная астрономами из Австралии. Основанная на методах глубокого обучения, она самостоятельно анализирует огромные массивы данных в поисках редких и необычных астрономических объектов и явлений. В частности, SkyNet уже обнаружила несколько десятков уникальных двойных галактик и галактик с экстремальным звездообразованием, на которые раньше не обращали внимание. По сути, это первый шаг к тому, чтобы астрономические открытия совершал сам искусственный интеллект, а не человек.
Похожие тенденции наблюдаются и в других естественных науках. В физике ИИ-методы применяются для анализа экспериментов на БАК и других ускорителях, где нужно в реальном времени отфильтровывать "бесполезные" события и выделять крайне редкие, но потенциально революционные столкновения частиц. Нейросети научились реконструировать треки частиц, моделировать адронные ливни в калориметрах, предсказывать фон и сигнальные события не хуже, а то и лучше алгоритмов, написанных людьми вручную. В будущем искусственный интеллект наверняка будет не просто инструментом анализа данных, но полноценным "физиком", способным планировать эксперименты и даже разрабатывать новые теории.
В химии и материаловедении рассматриваемая технология применяется для предсказания свойств веществ, поиска новых лекарств и функциональных материалов. Традиционно дизайн молекул и композитов – это либо трудоемкий итеративный процесс, в котором химик полагается на свою интуицию и опыт, либо случайный скрининг огромных библиотек веществ. Но обученные на больших базах данных интеллектуальные модели способны точно предсказывать желаемые свойства (например, биологическую активность или прочность) по структурной формуле вещества. А генеративные алгоритмы, вроде автоэнкодеров и GAN, уже учатся создавать совершенно новые соединения с заданными характеристиками.
Например, фармацевтический гигант GSK использовал ИИ-платформу AtomNet для создания новых лекарств против редких заболеваний. Обученная на миллионах молекул, система предложила несколько перспективных препаратов-кандидатов, которые были успешно синтезированы и показали высокую эффективность. Причем на весь цикл от идеи до лабораторных тестов ушли считанные месяцы вместо традиционных лет! По сути искусственный интеллект начинает превращать разработку новых веществ из трудоемкого искусства в почти инженерную дисциплину с более точным дизайном и быстрым циклом воплощения идей.
Но, пожалуй, главный прорыв, который обещает искусственный интеллект фундаментальным наукам – это возможность автоматического обнаружения глубоких взаимосвязей и закономерностей в природе. Современные методы символьной регрессии и автоматизированного построения моделей позволяют алгоритмам самостоятельно "открывать" фундаментальные законы, описывающие поведение сложных систем. Причем в отличие от человека, искусственный интеллект не скован шаблонами и интуитивными представлениями и потому способен находить совершенно неожиданные, нетривиальные теории.
Одним из впечатляющих примеров стала работа исследователей из Института Макса Планка и Принстона. Они применили алгоритмы символьной регрессии для автоматического поиска аналитических выражений, описывающих движение маятника Дубинского – хаотической системы, не имеющей точного решения. Перебирая гигантское количество вариантов, искусственный интеллект смог найти крайне простую и изящную приближенную формулу, дающую точность не хуже, чем сложнейшие уравнения, выводившиеся учеными десятилетиями! Это показывает принципиальную возможность автоматизации теоретической работы – ИИ учится не просто анализировать данные, но и создавать математические модели реальности.
В перспективе развитие подобных методов может привести к появлению "автономной науки" – системы научного поиска, в которой ИИ-алгоритмы будут не просто помощниками, но движущей творческой силой. Они смогут самостоятельно выдвигать гипотезы, ставить эксперименты, строить теории, объясняющие результаты, и даже планировать дальнейшие исследования. Фактически это путь к "ИИ-ученому", который не просто автоматизирует рутинную работу, но привносит в науку качественно новый, недоступный человеку интеллектуальный масштаб.
Конечно, до создания полноценного ИИ-ученого, сравнимого по общему интеллекту и креативности с человеком, нам еще очень далеко. Текущие алгоритмы все еще узко специализированы и не способны к целостному восприятию реальности, интуиции, здравому смыслу. Они остаются в рамках тех концепций и представлений, на которых были обучены. Но сама возможность автономных открытий и теорий, создаваемых искусственным разумом, уже не кажется фантастикой. искусственный интеллект начинает менять не только инструменты, но и сам стиль и философию научной работы.
В этом контексте естественно возникает вопрос – а не приведет ли такая "ИИ-изация" науки к ее дегуманизации, вытеснению человека с переднего фронта исследований? Станут ли ученые просто операторами при умных алгоритмах, утратив свою творческую роль и монополию на генерацию нового знания?
На наш взгляд, такие опасения преувеличены. Искусственный интеллект не заменит ученого, а дополнит его, многократно расширив пространство научного поиска. Именно человек будет ставить глобальные цели и задачи исследований, определять ключевые направления и этические границы. А вот техническую работу по обработке и анализу информации, построению моделей и даже планированию экспериментов во многом возьмет на себя ИИ. Это высвободит колоссальный интеллектуальный ресурс для решения по-настоящему творческих, концептуальных проблем, лежащих за пределами возможностей алгоритмов.
Более того, развитие искусственного интеллекта наверняка породит множество новых, немыслимых ранее научных направлений и профессий на стыке естественных и компьютерных наук. Уже сейчас появляются специальности по разработке и применению ИИ-систем в астрономии (astroinformatics), физике, химии и материаловедении (хемоинформатика). В будущем нас ждет появление когнитивных исследователей, дата-инженеров, эволюционных архитекторов ИИ и других передовых ролей, связанных с "состыковкой" интеллекта человека и машины в научном поиске.
Так что ИИ-революция в науке – это не угроза, а грандиозная возможность. Возможность сделать процесс познания мира действительно всеохватным и всепроникающим. Увидеть Вселенную, материю, жизнь во всей их полноте – глазами, неизмеримо превосходящими наши собственные. И тем самым совершить качественный скачок в понимании реальности, сравнимый разве что с изобретением научного метода как такового.
Но для этого нам нужно не просто бездумно применять модные интеллектуальные инструменты, а осмысленно и творчески встраивать их в ткань исследовательского процесса. Сохраняя гуманитарный стержень и философскую глубину науки, но многократно расширяя ее эмпирический и аналитический охват с помощью алгоритмов. Превращая искусственный интеллект в мощного помощника и внимательного ученика человека на пути постижения мироздания.
И тогда, возможно, в обозримом будущем астрономы смогут в деталях разглядеть зарождение первых звезд и галактик после Большого Взрыва. Физики откроют неуловимые частицы темной материи и разгадают природу квантовой гравитации. А химики и биологи научатся проектировать молекулярные машины и синтетическую жизнь с немыслимой ныне точностью… Вот он – новый научный космос, который открывает для нас искусственный интеллект. Бесконечный фронтир на стыке "цифры" и реальности, алгоритмов и человеческого гения.
2.1.2. Научное моделирование и прогнозирование
Научное моделирование и прогнозирование – это, пожалуй, главные области, где симбиоз больших данных и искусственного интеллекта способен произвести настоящую революцию. Ведь в самом общем смысле задача науки – это построение максимально точных моделей реальности, способных предсказывать поведение сложных систем и явлений. И именно эту функцию алгоритмы машинного обучения потенциально могут выполнять лучше, чем традиционные подходы – при условии, что в их распоряжении есть достаточно качественные и представительные данные.
В чем же заключается фундаментальное преимущество искусственного интеллекта в научном моделировании? Дело в том, что подавляющее большинство реальных систем, которые изучает наука – будь то климат Земли, биохимия клетки или эволюция галактик – это невероятно сложные, нелинейные и многомасштабные объекты. Они включают в себя огромное количество взаимодействующих элементов, связанных петлями обратной связи и демонстрирующих коллективное поведение, не сводимое к сумме частей.
Традиционные подходы к моделированию таких систем основаны на декомпозиции – разбиении исходной задачи на более простые подзадачи, которые можно решить аналитически или численно. Например, чтобы смоделировать климат, ученые отдельно описывают динамику атмосферы, океана, ледников, растительности и т.д. с помощью систем дифференциальных уравнений, а затем "сшивают" эти блоки в единую вычислительную модель.
Проблема в том, что при таком подходе неизбежно приходится идти на серьезные упрощения и допущения. Многие тонкие взаимосвязи и нелинейные эффекты выпадают из рассмотрения, ведь учесть их в явном виде попросту невозможно. В результате даже самые продвинутые имитационные модели климата или эволюции галактик дают лишь грубое приближение к реальности. Они позволяют понять общие закономерности, но часто неспособны предсказать критические, редкие события и качественные сдвиги в поведении системы.
Именно здесь на помощь приходят алгоритмы машинного обучения, и особенно – методы глубоких нейронных сетей. В отличие от традиционных численных моделей, эти подходы не нуждаются в явной декомпозиции сложной системы на блоки и не опираются на заранее заданные уравнения. Вместо этого они учатся моделировать реальность непосредственно по эмпирическим данным – извлекая скрытые закономерности, сложные нелинейные зависимости между переменными, временные и пространственные иерархии.
По сути, обучаясь на большом количестве примеров, модель на основе искусственного интеллекта выстраивает собственное "представление" об устройстве изучаемой системы. Причем это представление не ограничено человеческой интуицией и формализмами, а напрямую отражает объективные взаимосвязи и паттерны в данных. Можно сказать, что такая модель строит "черный ящик", который имитирует поведение реальной системы, не будучи ограниченным нашими предвзятыми идеями о том, как она должна работать.
Уже сейчас такой подход демонстрирует впечатляющие результаты в самых разных научных областях. Модели на основе машинного обучения учатся предсказывать погоду и стихийные бедствия по комплексным паттернам в атмосферных и океанических данных. Они способны моделировать сложнейшие астрофизические процессы вроде слияния нейтронных звезд и формирования галактик, обучаясь на результатах численных симуляций. В материаловедении "умные" алгоритмы ищут новые функциональные соединения и метаматериалы с заданными свойствами. А в фармакологии и биотехнологиях модели глубокого обучения становятся незаменимыми для дизайна лекарств и симуляций биохимических процессов.
Отдельного упоминания заслуживает потенциал искусственного интеллекта в создании виртуальных научных лабораторий. По мере накопления данных и роста вычислительных мощностей становится возможным детально воспроизводить в цифровой среде целые классы физических, химических, биологических экспериментов. Это позволит ученым проводить исследования, которые слишком дороги, опасны или просто невозможны в реальности – от столкновений элементарных частиц и химического синтеза новых молекул до моделирования экосистем и даже эволюции жизни. По сути, виртуальные лаборатории на основе ИИ откроют путь к радикальному удешевлению и ускорению научного процесса, к переносу значительной части исследований в "цифру".
В перспективе модели, созданные с помощью машинного обучения, смогут не просто дополнять, но и заменять традиционные численные расчеты, особенно в тех случаях, где нужно быстро обработать гигантские объемы данных. Например, сверточные нейросети уже учатся моделировать эволюцию крупномасштабной структуры Вселенной не путем решения уравнений Эйнштейна, а непосредственно по данным космологических обзоров неба.
Точно так же интеллектуальные системы однажды смогут проводить масштабные молекулярные симуляции, предсказывать динамику твердых и жидких тел, описывать сложные химические реакции – используя лишь "сырые" экспериментальные данные. Возможно, когда-нибудь мы увидим фундаментальные теории, полученные исключительно из наблюдений и примеров, без использования дифференциальных уравнений, гамильтонианов и прочих математических абстракций? Искусственный разум, который учится понимать Вселенную напрямую, без посредничества человеческих концепций – просто наблюдая и экстраполируя паттерны в данных на все более глубокие масштабы и уровни абстракции? Если это произойдет, то наши представления о научном методе и роли теоретического мышления могут радикально измениться.
С другой стороны, у моделирования на базе ИИ есть и очевидные ограничения. Главное из них – потребность в огромном количестве качественных, репрезентативных данных для обучения. Во многих научных областях таких данных пока недостаточно – либо из-за технических ограничений на сбор информации, либо из-за редкости самих изучаемых явлений. Например, у нас пока мало данных о поведении материи в экстремальных состояниях, о процессах в ядрах галактик, о свойствах экзотических частиц. И пока эти пробелы не будут заполнены, возможности машинного обучения в таких областях останутся ограниченными.
Кроме того, у многих моделей, особенно основанных на глубоких нейросетях, есть проблема интерпретируемости. В отличие от традиционных теорий, выраженных в виде явных уравнений и концепций, внутреннее устройство нейросетей – это своего рода "черный ящик". По весам связей между искусственными нейронами непросто понять, какие именно закономерности модель извлекла из данных и как она приходит к своим предсказаниям. Поэтому к таким моделям порой трудно применить критерии фальсифицируемости и воспроизводимости, столь важные для научного метода.
Да и сама философия науки с ее акцентом на простоте, красоте и объяснительной силе теорий плохо стыкуется с подходами машинного обучения, которые во главу угла ставят точность предсказаний, а не концептуальную ясность. Не приведет ли распространение таких "черных ящиков" к размыванию фундаментальной науки, подмене понимания чистой калькуляцией?
Впрочем, в последние годы активно развиваются методы "объяснимого ИИ", позволяющие приоткрыть завесу над внутренней логикой алгоритмов. Визуализация паттернов активации нейронов, анализ чувствительности предсказаний к входным переменным, автоматическое извлечение правил из обученных моделей – все эти подходы направлены на то, чтобы сделать машинное обучение более прозрачным и интерпретируемым. В перспективе мы можем увидеть новый тип научных теорий, в которых традиционные уравнения и модели органично сочетаются с ИИ-компонентами, делая явными инсайты, полученные интеллектуальными алгоритмами из данных.
Наконец, пожалуй, главный вызов, который ставят большие данные и машинное обучение перед научным моделированием – это вопрос доверия и ответственности. Если алгоритмы станут основным инструментом предсказания сложных процессов – от пандемий и землетрясений до финансовых кризисов и социальных потрясений – то, как обеспечить их надежность и адекватность? Как избежать ошибок и манипуляций, которые могут иметь колоссальные последствия? По каким критериям проверять и сертифицировать такие модели, допуская их к принятию критических решений? Эти вопросы выходят далеко за рамки чистой науки и требуют широкого общественного диалога.
И все же, несмотря на все эти сложности и вызовы, потенциал искусственного интеллекта для трансформации научного моделирования поистине грандиозен. По сути, речь идет о новой парадигме познания, в которой традиционные теоретические и экспериментальные методы сплавляются с интеллектуальным анализом данных, порождая небывало точные и всеохватные модели реальности. Парадигме, в которой моделирование становится не просто вспомогательным инструментом, а движущей силой и ключевым генератором нового знания.
2.1.3. Изменение парадигмы научных исследований в связи с внедрением ИИ-технологий
Внедрение технологий искусственного интеллекта в научные исследования – это не просто очередной инструмент в арсенале ученых, а фундаментальный сдвиг в самой парадигме познания. По своему масштабу и последствиям эта трансформация сравнима разве что с изобретением научного метода как такового в эпоху Возрождения и Нового времени. Подобно тому, как математический аппарат и экспериментальная проверка гипотез перевернули науку XVII-XVIII веков, "большие данные" и машинное обучение меняют самые основы исследовательского процесса в XXI столетии.
В чем же суть этого тектонического сдвига? Традиционно научный метод основывался на цикле "гипотеза-эксперимент-теория". Ученый, отталкиваясь от наблюдений и идей, формулирует предположение о природе изучаемого явления. Затем он ставит эксперименты или ищет естественные данные, которые могли бы подтвердить или опровергнуть эту гипотезу. На основе результатов проверки строится теоретическая модель, объясняющая и предсказывающая поведение феномена. Наконец, новые следствия из теории снова проверяются экспериментом – и цикл повторяется, приводя ко все более точным и общим концепциям.
Суть этого метода – в тесном переплетении эмпирического и рационального, данных и абстрактного мышления. Собственно, вся современная наука выросла из убеждения, что разум способен познавать устройство мироздания, выдвигая обоснованные предположения и проверяя их на опыте. При всей своей революционности, этот подход оставлял неизменной ключевую роль человека как "центрального процессора" познания – именно человеческий интеллект генерировал гипотезы, разрабатывал эксперименты, интерпретировал данные и строил теоретические модели. Математический аппарат и научные инструменты, при всей их важности, играли подчиненную роль – роль усилителей и "периферии" человеческого разума.
С приходом искусственного интеллекта эта схема радикально меняется. Впервые в истории у людей появляется "соразмышлятель", способный брать на себя не только рутинные расчеты и автоматизацию экспериментов, но и генерацию гипотез, поиск закономерностей, построение объясняющих моделей. Самообучающиеся алгоритмы уже показали свою эффективность в таких задачах, как предсказание свойств молекул и материалов, моделирование динамики сложных систем, поиск аномалий в гигантских массивах данных и даже планирование научных исследований.
По сути, машинный интеллект начинает выполнять ключевые функции человеческого разума – способность видеть паттерны, обобщать факты, выдвигать обоснованные предсказания. Но если человеческое мышление ограничено врожденными когнитивными искажениями, ментальными моделями и интуитивными представлениями, то ИИ свободен от этих "шор". Он способен находить неожиданные закономерности и связи, на которые ученый никогда не обратил бы внимания, генерировать гипотезы, противоречащие здравому смыслу, но оказывающиеся верными, строить контринтуитивные, но точные модели реальности.
В результате складывается качественно новая парадигма научного познания, в которой основным "двигателем" прогресса становится не гений одиночек и не коллективный разум научных коллабораций, а гибридный человеко-машинный интеллект. Своего рода "кентавр", верхняя половина которого – творческая интуиция, озарения и целеполагание ученого, а нижняя – неутомимая вычислительная мощь, идеальная память и способность к неограниченному самообучению искусственного разума. В такой связке человек по-прежнему задает "направление и масштаб" научных исследований, но основную "черновую" работу – от постановки экспериментов и сбора данных до построения моделей и даже формулировки теорий берет на себя ИИ.
Эта трансформация затрагивает практически все аспекты и этапы научного процесса. Генерация гипотез из данных с помощью алгоритмов машинного обучения кардинально ускоряет и расширяет "фронт предположений", с которыми работают ученые. Роботизированные научные установки и виртуальные лаборатории на базе ИИ позволяют ставить эксперименты и собирать данные в таких масштабах, которые физически недоступны для обычных исследовательских групп. А системы символьной регрессии и автоматического построения моделей способны "открывать" фундаментальные законы природы напрямую из эмпирической информации – как было недавно продемонстрировано на примере повторного "открытия" уравнений механики, термодинамики и гидродинамики чисто вычислительными методами.
Впрочем, речь идет не просто о количественном росте научной продуктивности, достигаемом за счет автоматизации рутинных задач. Искусственный интеллект принципиально расширяет пространство научного поиска, выходя за пределы не только человеческих, но и дисциплинарных "когнитивных ограничений". Работая сразу с гигантскими массивами данных из разных областей знания, алгоритмы способны находить глубокие связи и аналогии между, казалось бы, несвязанными явлениями – скажем, между структурами социальных и биологических сетей или между геномными паттернами и лингвистическими структурами. Возникает новый уровень единства научной картины мира – своего рода "общесистемная наука", оперирующая сквозными концептуальными моделями, инвариантными относительно конкретной предметной области.
Конечно, у этой трансформации есть и обратная сторона. Передавая ИИ все больше функций по сбору данных, поиску закономерностей и построению моделей, человек неизбежно становится более зависимым от "когнитивного протеза". Возникает своеобразный парадокс: с одной стороны, вычислительная мощь машинного интеллекта невероятно расширяет горизонты науки, а с другой – в каком-то смысле "деквалифицирует" самого ученого, лишая его навыков, которые раньше считались фундаментальными.
И речь даже не о вычислительных умениях, которые давно делегированы компьютерам. Под вопросом оказываются базовые навыки выдвижения и отбора гипотез, дизайна экспериментов, построения теоретических моделей. Когда алгоритмы начинают выполнять эти задачи эффективнее, чем человек, соблазн полностью довериться машинному интеллекту становится почти непреодолимым. "Зачем напрягаться, перебирая в уме варианты, неделями или месяцами планируя эксперименты и разрабатывая аппроксимации, если нейросеть сделает это за секунды, да еще и выдаст результат на порядок точнее?" – скажет иной ученый-прагматик. И в каком-то смысле будет прав. Вот только не приведет ли такая прагматика в конечном итоге к угасанию именно той искры человеческого любопытства, интуиции и творчества, которая всегда двигала науку вперед?
Или, если взглянуть на проблему с другой стороны – а сохранит ли наука привычный нам облик и статус "высшего арбитра истины", когда ее ключевые результаты будет получать ИИ? Готовы ли мы с тем же пиететом и доверием относиться к теориям, "открытым" машинным интеллектом, что часто представляет собой "черный ящик" для самих ученых? Как проверять такие теории на истинность, если их внутренняя логика непрозрачна и опирается на паттерны в данных, нередко контринтуитивные для человека? А что, если ИИ начнет генерировать научные результаты такими темпами, что ученые просто не будут поспевать их интерпретировать и воспроизводить?
Наконец, не приведет ли ИИ-трансформация науки к размыванию самой сути фундаментальных исследований как поиска истины и объективных законов реальности? В конце концов, задача машинного интеллекта – не постичь устройство Вселенной, а оптимизировать целевую функцию, будь то точность предсказаний или скорость вычислений. И если целью научного познания станет чистая производительность, а не стремление к пониманию мироустройства – не рискуем ли мы получить "быструю, но бессмысленную" науку, этакий конвейер по штамповке все новых моделей и теорий, мало связанных с реальностью?
Эти риски и опасения, безусловно, не стоит сбрасывать со счетов. Но, на наш взгляд, они не отменяют грандиозных перспектив, которые открывает ИИ-трансформация научного метода. По сути, это шанс расширить горизонты познания до немыслимых ранее масштабов, преодолеть ограничения не только технического, но и психологического свойства. Выйти за пределы наших интуитивных представлений о том, какой должна быть наука и какими методами получать знания о реальности. Ведь если задуматься, что есть эксперимент, как не способ задать природе вопрос на понятном ей "языке"? А что есть модель, как не перевод ответов природы на доступный нам "научный язык"?
Так, может быть, ИИ – это и есть тот универсальный язык, на котором разум (неважно, человеческий или машинный) наконец-то сможет говорить с реальностью напрямую, без посредников и искажений? Тот "код Вселенной", который ускользал от нас на протяжении веков, а теперь благодаря взаимному усилению естественного и искусственного интеллекта становится постижимым и даже практически применимым? И тогда привычный цикл "гипотеза-эксперимент-теория" – это лишь подготовительные "шпаргалки", нужные человеку, чтобы освоить азы этого фундаментального космического языка.