Хабр Курсы для всех
РЕКЛАМА
Практикум, Хекслет, SkyPro, авторские курсы — собрали всех и попросили скидки. Осталось выбрать!
Поток AI и ML доступен 24/7 благодаря поддержке друзей Хабра
Комментарии 30
ИИ удобен, но новое он из ничего не порождает, а то, что есть, не стоит так дорого, чтобы его прятать.
В итоге Windows сейчас скатывается по качеству в Linux. Прикиньте, теперь Вы платите за код, который можно было загуглить в Гитхабе. Т. е. "используется 30% ИИ кода = удалено 60% проприетарщины".
Калькулятор тоже "нового не порождает". Инструмент по сути своей освобождает время от рутины для стоящей времени работы.
Это нормально. Если рутинный процесс может превратиться в процесс интересный, даже если занимает больше времени - это отлично. Открытие не сделает, но дать хорошие намеки на подумать самому - более чем.
"Windows сейчас скатывается по качеству в Linux " - то есть закатывается в отвесную стену, так что ли?
>Windows сейчас скатывается по качеству в Linux
кек.... скатывается в тот самый некачественный линукс, который на 99% серверов (и на десктопах большинства профессионалов ИТ)?
Так где открытия то?
AlphaFold - нобелевка 2024 за 200 млн структур белков. GNoME - 380к новых материалов. GraphCast - прогноз погоды за минуты вместо часов на суперкомпьютере. В астрономии ИИ ищет экзопланеты в шуме данных быстрее людей.
"Где открытия" в 2025 это как "где польза от интернета" в 1995.
Так же задачи Эрдеша закрывают одну за другой в математике.
Только вот вы не LLM перечисляете. Ненависть к слопу - это ненависть к LLM в первую очередь.
Это не открытия пока, это "использование" ТРИЗ.
Да и эти белки и материалы еще проверять и проверять, недаром же их поместили рядом с прогнозом погоды...
Причем тут AISlop и новые возможности открывающиеся перед учеными? Или AI это только про "решать пачками задачи тысячелетия" с ошибками?
Астрономы с помощью ИИ проанализировали 100 миллионов снимков из архива «Хаббла» и обнаружили более 1300 аномальных объектов. Более 800 из этих космических аномалий ранее не были известны науке.
Учены должны были не решать задачу, потому что "нейрослоп"?
Именно. 800 неизвестных объектов за один прогон - это не слоп, это рычаг. Слоп это когда генерят мусорный контент ради охватов. А когда ИИ перемалывает 100 млн снимков и вытаскивает аномалии - это инструмент, который делает ученого сильнее. Путать одно с другим странно.
А когда ИИ перемалывает 100 млн снимков и вытаскивает аномалии - это инструмент, который делает ученого сильнее
Это если действительно находит, а не выдает желаемое за действительное. А полный проjob культуры верификации это и есть слоп. Васян с ютаба не видит в своем ИИ-видео низкосортный шлак, и профессор Василь Василич тоже может не видеть в "открытии" низкосортный шлак. В чем разница?
Тут как всегда не про ИИ как технологию, а про людей и культуру.
Тогда зачем приплели слоп? С чего он должен напрягать в контексте ученых?
Напрягает вывод "напрягает". А так да - ученые на переднем крае с AI, но думаю их влияние на этику, экологию и рабочие места на порядке меньше чем у мамкиных-бизнесменов.
— При этом те же люди понятия не имеют, почему публика морщится от AI-слопа.
правильно, нужно просто ввести понятие AI-скуф, тогда с радостью подхватят
Заявки на гранты через чатгпт шлепают поди. Тогда да, 90% работы автоматизировано и аспиранты не нужны
А минусы будут?
Единственный риск, который приходит в голову: если условные OpenAI и Anthropic начнут воровать статьи и патенты в процессе их написания и публиковать от своего имени. Но это индивидуальный риск каждого учёного.
В остальных случаях: если плюсы перевешивают, это прекрасно. Если научное сообщество присытится пустыми работами, сгенерированными ИИ, оно что-нибудь порешает. Это эволюционный процесс, не нужно его искусственно ограничивать.
Не думаю, что им интересно воровать статьи астрофизиков и прочих людей чистой науки.
А люди практической науки, работают во всяких корпоративных лабораториях или богатых как чёрт университетах, где всё своё, всё под строжайшем контролем, а на любой чих похожий на закрытые разработки выезжает аварийная бригада элитных юристов
Минусы будут. Вернее, уже есть.
Ожидания:
Куча новых открытий с помощью ИИ, прогресс ускоряется, ура!
Реальность:
Куча новых статей, прекрасно оформленных, разложенных по полочкам, и с минимумом научного вклада. На первый взгляд они великолепны. Кто будет это все разбирать? Правильно, другая нейронка — люди не успевают! Что из этого получается? Херня получается — бардак и хаос, как с рынком найма сейчас, реально полезные статьи тонут в океане просто_статей, а вычленить их никто не может.
Наука всегда была дисциплиной ума. Без нее мы скатимся в троглодитов или ниже даже если будем жить в мире воплощенного сайфая. Но тут уже ничего не поделаешь. Похоже наука RIP.
«Я не хочу жить в мире, где всё вокруг — магия, которую никто не понимает»
Кажется тут недавно было обсуждение статьи "Мы построили мир, который больше не понимаем или почему NASA не может скопировать свой же двигатель"
и там сошлись, что мы уже в принципе в нем и живём
Этика? Климат? Рабочие места? Упомянули и забыли.
Этика какая? С точки зрения именно научной этики использование ИИ-помощника как таковое вообще никак с ней не пересекается. А о какой-то другой этике вопросы, наверное, надо задавать не ученым. Рабочие места и климат - опять же вопрос вообще не к ученым.
Ведущий учёный института заявил, что ИИ делает 90% его работы.
Возможно речь идет об оформлении работ, поиске информации, администрировании, и тп. Истинное научное творчество состоит не в этом. Его механизмы пока до конца не установлены. Например, Эйнштейн, который тоже работал в этом институте, в свое время разрабатывая СТО выдвинул предположение, что ск. света является фундаментальным пределом скорости любых физических взаимодействий, а разрабатывая ОТО принцип эквивалентности гравитации и инерции. Это обобщения известных эмпирических фактов. С помощью чего он их сделал? Как он сам не однократно говорил и писал с помощью воображения - мысленного экспериментирования, он повторял - "Воображение важнее, чем знания". Интуиция и воображение играли большую роль в его творчестве. Об этом говорили и другие известные физики. Кант в своей знаменитой теории познания выделял особую роль воображения в познании наделяя его продуктивной силой, если схематично. Это подтверждают также когнитивные исследования этого феномена. Прежде, чем физическая теория будет облечена в формальную описательную и предсказательную схему должны появится концептуальные представления, которые связывают основные эмпирические факты в этой области исследований, как в примерах выше. Так из чего состоит истинное научное творчество?
Первое, определения эмпирических фактов, зачастую новых, противоречащих существующим представлениям, важных в области действия предполагаемой теории. В случае Эйнштейна, это были результаты опытов Майкельсона-Морли, которые подтвердили постоянство ск. света, в случае разработки СТО, и равенства инертной и гравитационной массы в опытах начиная с опытов самого Ньютона, для разработки ОТО. Для ОТО также большую роль сыграло наблюдаемое отклонение прецессии перигелия Меркурия от расчетного по теории гравитации Ньютона.
Второе, обобщение эмпирических фактов до уровня принципов. Механизм этот перехода пока достаточно не изучен, и можно высказать только правдоподобные предположения на анализе, например, хорошо задокументированного открытия другого гения Д. И. Меделеева. Которому, как утверждается, во время дремы на рабочем месте приснился периодический закон элементов его имени)
Скрытый текст
Известно, что необходимая информация об атомных весах и других свойствах элементов к тому времени была уже доступна, и другие ученые высказывали похожие идеи используя обобщение (производя эмпирическую индукцию) по этим свойствам. Собственно, исходно Менделеев также произвел подобное обобщение видимо из-за того что писал учебник по химии, и это имело больше дидактический смысл. Произвел формальный вывод на основе известных свойств, то что могут сделать уже ЯМ, особенно если им это объяснить) Однако Менделеев пошел дальше логического вывода и представил это в виде нового концептуального представления, принципа, не сводящегося к предыдущим знаниям. Он сформулировал его в виде периодического закона позволявшего предсказывать свойства еще не открытых элементов. В чем разница? На первый взгляд это дальнейшее обобщение размещения по свойствам. Внешне так и представляется. Однако нет. Индукция — индукцией, особенно эмпирической, в обыденной жизни люди постоянно видят закономерности в повторениях и схожих ситуациях, однако на практике могут быть исключения из таких кажущихся связей. Концептуальная формулировка периодического закона отражает интуитивное представление предвосхитившее связь атомных весов элементов с устройством атомов, их ядер, с величиной их заряда, что в последствии подтвердилось. Знаний которых в помине не было в то время! Этот скачкообразный переход, который произошел через некоторое время (периода инкубации) после публикации первоначального варианта таблицы в учебнике, зафиксирован в биографии Менделеева, как осознание (озарение) важности самого принципа периодичности для классификации элементов по атомным весам, и соответственно издания отдельной публикации для закрепления приоритета открытия. Произошла своеобразная мутация в концептуальных представлениях, но не генетическая, а культурная, получивших новое содержание, которые логически невозможно свести к существующим. Без таких мутаций знания были бы просто тавтологией существующих и никакого развития представлений не происходило. В мозге за инсайт отвечают стимулируемые поиском решения процессы морфогенеза связанные не только с синаптической пластичностью (ассоциативностью, изменением весов связей), но и случайный рост аксонов, их новые связи и пруннинг слабеющих, возможно даже нейрогенез. Нейронные сети мозга являются принципиально динамическими системами в которых в процессе интенсивного поиска решений изменяются, как сила связи между элементами, так и сама архитектура сети на лету. Такой уровень пока не доступен современной технологии ЯМ с ее статичной архитектурой и состоянием после обучения. Возможно внедрение эволюционных и генетических алгоритмов в перспективе будет способствовать решению этой проблемы. Процессы морфогенеза активизируются во время сна, процедуры консолидации памяти, и могут быть связана со сновидениями - 1, 2, 3, 4, 5.
Так что байка про открытие периодического закона Менделеевым во время сна хотя и не подтверждалась им лично не могло обойтись без него)
И третье, все вновь установленные факты и принципы должны быть объединены в достаточную и непротиворечивую систему. Здесь на помощь приходит воображение, которое позволяет буквально симулировать физику в виде согласованной, единой модели мира и искать возможные противоречия и парадоксы в ней, как это делал Эйнштейн, достаточно вспомнить историю парадокса ЭПР. Только после этого переходить к поиску или разработке подходящих для этой концептуальной модели математических методов. Их может быть несколько эквивалентных.
Может показаться через-чур сложным и необязательным. Однако это не так, все этапы в разработке фундаментальных физических представлений обязательны. Контрпримерами могут служить опыт самого Эйнштейна, и более современный, с разработкой ТС. Напомню, что последнюю треть жизни Эйнштейн посвятил разработке Единой теории поля. И не смотря на весь его опыт, знания, воображение и помощников эти поиски закончились безрезультатно, хотя и имели значение для последующего развития физики. Почему? Не был выполнен первый пункт. Не было набора новых фактов и наблюдений значимых и достаточных для их обобщения и разработки адекватной концептуальной модели теории. То же самое можно сказать про разработку ТС. Она основывается на шатком базисе концепта многомерной струны не подкрепленного достаточными эмпирическими основаниями. Нечто сильно концептуализировали, как модель не точечных частиц, повоображали, как на этом может строиться модель мира, практически без привязки к реальной физике, и нагромоздили вокруг этого гору формализмов, который сам по себе может быть полезным, и найдет применение в перспективе. Пока теория остается с неопределенным статусом общепринятой и проверенной. Это же можно отнести к "творчеству" по созданию теорий всего ЯМ, которые во множестве появляется в публикациях на самом Хабре.
Еще есть в каком направлении развивать технологиям ИИ. Примеры приведенные выше в коментах типа фолдинга биомолекул является прикладными задачами алгоритмы решения которой известны, но имеют огромные пространства решений, поэтому применение машинного обучение решает проблему лучше, чем непосредственные вычисления. Научное творчество состоит в другом, и пока существующие ЯМ не демонстрируют в полной мере таких возможностей. Выдвинут принципы КТГ, которые найдут подтверждение, и дадут непротиворечивые, проверяемые объяснения физики ЧД и БВ, можно будет считать, что они сравнялись, или даже превзошли творческие способности человека, как ученого.
Вопрос системности и верификации. Инструмент и есть инструмент. 90% работы это переписывание буковок и циферок по правилам. Этика начинается когда отсутствует верификация и сгенерированные "результаты" и текст выдаётся за оригинальные.
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
«Мне плевать на этику»: элита физики сдалась ИИ