luckyea77 (luckyea77) wrote,
luckyea77
luckyea77

Ученые все больше доверяют занятие наукой искусственному интеллекту



Технологии лишили ученых понимания ключевых принципов исследования — теперь за них «думает» машинный интеллект. О трансформациях науки и новых вызовах рассказывает биохимик Венкатраман Рамакришнан — лауреат Нобелевской премии и президент Лондонского королевского общества естественных наук.

В интервью журналу Edge биохимик Венкатраман Рамакришнан рассказал, как совместно с коллегами он занимался изучением структуры и функций рибосомы, за что в 2009 году получил Нобелевскую премию по химии. Ученый на этом примере пояснил, как сильно изменились возможности науки за прошедшее с тех пор недолгое время.

Рамакришнану с коллегами ранее приходилось пользоваться рентгеновской кристаллографией, изобретенной еще в середине XX века. Сегодня для изучения рибосомы кристаллография больше не нужна. На передний план вышла электронная микроскопия, которая позволяет рассмотреть по-разному ориентированные рибосомы одновременно. На процесс уходят не годы, как раньше, а несколько дней. «Это мечта структурного биолога», — говорит Рамакришнан.

По мнению биохимика, мы находимся на пороге новой эры структурной биологии и науки вообще. То, что когда-то казалось сложным и трудоемким, становится доступным и относительно простым. Медицину ждут глобальные изменения, а науку ожидает настоящий прорыв, уверен Рамакришнан.

Однако у научного прогресса есть и обратная сторона. «Люди верят, что если ученый делает заявление, то оно построено на веских доказательствах. Более того, другие ученые-конкуренты внимательно эти доказательства проверяют», — говорит Рамакришнан. В действительности все не так. Та же электронная микроскопия привела к тому, что при изучении рибосомы в ходе каждого исследования генерируется несколько терабайт данных. Для обработки такого массива информации нужны компьютерные алгоритмы. И тут возникает большая проблема: ученые не понимают, чем руководствуются машины, обрабатывая научную информацию и выдавая людям готовый результат.

Компьютеры распознают некие образцы с помощью нейросетей, а те, в свою очередь, формулируют правила обработки информации на основе паттернов, которым был обучен искусственный интеллект. При этом, статистические алгоритмы сами определяют, какие полученные в ходе научных исследований данные действительно важны, а какие можно отбросить, списав на статистическую погрешность. «Как они приходят к выводам, мы не имеем никакого понятия. Просто в общих чертах знаем сам процесс», — замечает ученый.

Со временем объемы данных станут больше, исследования будут вестись на уровне генома или целой популяции, а контролировать работу алгоритмов будет все сложнее. Ученые будут все больше отстраняться от данных, поручая работу с ними ИИ-посредникам.

Другая проблема науки будущего, по мнению Рамакришнана, — это проблема культуры. Интернет, с одной стороны, сделал информацию доступной и упростил коммуникацию в научном сообществе. В то же время он породил массу источников, которые используют псевдонаучный жаргон и играют в науку.

Но и профессионалы могут ошибаться. В науке всегда было место ошибкам, и каждый ученый живет с осознанием того, что его открытие со временем может быть опровергнуто. Однако сегодня ложная информация распространяется стремительнее, чем прежде. Первое исследование по какой-либо теме получает широкое освещение в СМИ. Последующие исследования, уточняющие или опровергающие прошлые тезисы, уже не получают такой огласки. В итоге у людей формируется отрывочная картина научного явления.

Технологические и культурные вызовы несут угрозу науке, которая так стремительно прогрессирует. Понимание молекулярной структуры клетки и создание новых лекарств может обернуться распространением дезинформации, поспешными выводами и ошибочными решениями. Рамакришнан не говорит об этом напрямую и в целом подчеркивает, что положительно относится к машинному интеллекту и другим технологиям. Однако он считает, что людям следует прогрессировать одновременно с технологиями. А бояться людям следует не столько ИИ и роботов, сколько тех, кто живет на планете с древнейших времен и отлично адаптируется к широкому спектру условий, то есть бактерий.

Tags: искусственный интеллект
Subscribe

Posts from This Journal “искусственный интеллект” Tag

promo luckyea77 июль 4, 2016 11:42 2
Buy for 10 tokens
Публикую рейтинги форекс-компаний по таким параметрам, как суммарные капиталы инвесторов, суммарные капиталы управляющих и суммарные доходы ПАММ-счетов за все время по 20 самым крупным ПАММ-счетам. Капитал инвесторов (КИ) 1. PrivateFX - 11 636 000 $ 2. Альфа-Форекс - 7 007 000 $ 3. Alpari…
  • Post a new comment

    Error

    default userpic

    Your IP address will be recorded 

    When you submit the form an invisible reCAPTCHA check will be performed.
    You must follow the Privacy Policy and Google Terms of use.
  • 2 comments