Москва, 18 декабря, 2024, 17:10 — ИА Регнум. Впервые при проведении программы «Итоги года с Владимиром Путиным» будут использованы новейшие технологии в области искусственного интеллекта (ИИ). Нейросетевая модель «Сбера» GigaChat поможет волонтёрам в организации мероприятия и освободит их от большого количества механических задач, которые ранее выполнялись в ручном режиме и отнимали много времени. С помощью ИИ они смогут быстрее обрабатывать вопросы россиян, распределять обращения по темам, создавать аналитические отчёты и справки, транскрибировать аудиовопросы, определять новые и большие темы в потоке сообщений.

Иван Шилов ИА Регнум

Впрочем, всё это лишь малая часть того, на что способен GigaChat. «Настоящей революцией» мультимодальная нейросеть «Сбера» стала не только для волонтёров, но и открывает возможности практически для всех сфер деятельности. Большие перспективы открываются и для ученых. То, о чём исследователи всего мира могли когда-то только мечтать, — уже реальность: у каждого из них на рабочем столе или даже в кармане теперь есть персональный помощник с поистине колоссальными возможностями. Может ли искусственный интеллект помочь открыть новые горизонты в науке? Попробуем разобраться.

Области науки, в которых искусственный интеллект становится незаменимым инструментом, можно перечислять долго — начиная от биологии, химии и медицины и заканчивая физикой и астрономией. То есть все дисциплины, опирающиеся на накопление данных, получают невероятные возможности благодаря ИИ: задачи, ранее казавшиеся неразрешимыми или требовавшие огромных временных затрат и человеческих усилий, теперь зачастую могут быть решены буквально в пару кликов.

Итак, как же конкретно GigaChat может помочь отечественной науке? Один из показательных примеров применения ИИ в своей работе приводят учёные-химики: с его помощью они автоматизируют синтез новых соединений. Благодаря машинному обучению можно прогнозировать свойства молекул, ускорять процесс их создания и тестирования. Раньше на это уходили годы, но ИИ сократил этот процесс до месяцев. Это уже имеет прикладное значение: данный метод используется в фармацевтике при разработке новых лекарств.

Так называемые цифровые двойники представляют собой ещё одно важное направление использования ИИ в химии. С помощью нейросети моделируются виртуальные копии химических процессов или целых лабораторий. Такой подход позволяет не только оптимизировать экспериментальные условия, но и снижает риски при проведении опасных реакций.

Одним из ключевых преимуществ применения ИИ в науке является анализ больших объёмов данных, а в химии, где используются такие методы, как спектроскопия и микроскопия, генерируется огромное количество информации. Искусственный интеллект способен эффективно обрабатывать эти массивы данных, обнаруживать скрытые закономерности и предлагать нестандартные решения, которые научный сотрудник мог упустить из виду.

Но не химией единой: по словам физиков, технологии искусственного интеллекта проникают в их область науки стремительными темпами. Как и химия, физика — наука больших данных, поэтому все вышеперечисленные преимущества использования нейросетей применимы и здесь. Эти данные физики получают с установок — синхротронов, космических телескопов и т.д., и все они сейчас недоиспользуются, а благодаря искусственному интеллекту учёные могут кратно увеличить возможности этих приборов без каких-то дополнительных вложений.

Кроме того, высокий потенциал для применения искусственного интеллекта имеет геофизика (прогнозы погоды, климатические исследования), а также физика на стыке с той же химией, в том числе физика полимеров — область, в которой также проводится большое количество экспериментов и происходит накопление данных. Ещё один ценный навык ИИ для учёных-физиков в том, что он может быстро проверять гипотезы и отметать заведомо нереализуемые варианты.

Итак, как мы видим, ИИ и большие языковые модели позволяют учёным значительно сэкономить время и силы в научной работе. Исследователи с его помощью могут гораздо быстрее проводить анализ больших объёмов данных, извлекать важные факты и приходить к нужным выводам. Помимо этого, нейросети отлично подходят для постановки, документирования и описания экспериментов. Они также находят применение в фундаментальных исследованиях, помогая проводить эксперименты, искать новые материалы и предсказывать их свойства. А с недавних пор GigaChat научился распознавать изображения, что также станет огромным подспорьем в научной деятельности (модель научилась распознавать печатный и рукописный текст, формулы, графики, таблицы и анализировать данные, которые в них содержатся).

В целом можно смело констатировать, что каждый учёный найдёт свой сценарий применения GigaChat, а для многих из них он уже стал ежедневным рабочим инструментом. Искусственный интеллект открывает невероятные возможности для науки, позволяя значительно ускорить исследования, расширить их границы и повысить точность.

Не боятся ли учёные, что с таким «багажом» возможностей нейросеть лишит их работы? ИИ создавался, чтобы заменить человека: все ключевые решения по-прежнему остаются за ним, а виртуальный ассистент — на то и ассистент, чтобы высвободить исследователям время и руки для более творческих подходов и решения нетривиальных задач.

И вот еще один яркий пример. Нобелевская премия 2024 года по физике была вручена за вклад в развитие технологий искусственного интеллекта. Лауреатами стали Джон Хопфилд и Джеффри Хинтон за труды в создании современных ИИ-моделей. Джон Хопфилд разработал ассоциативную нейронную сеть, способную сохранять и воспроизводить изображения и другие виды паттернов в данных. В свою очередь, Джеффри Хинтон предложил метод, который позволяет системе самостоятельно выявлять характеристики в данных и решать задачи вроде распознавания объектов на изображениях.

Как писал Жюль Верн, «придёт время, когда наука опередит фантазию». Возможно, этот момент уже наступил. Искусственный интеллект, стремительно развиваясь, становится тем самым инструментом, который способен превратить самые смелые мечты в реальность. Но сможет ли он действительно превзойти человеческое воображение? Время покажет, но одно ясно точно: будущее обещает быть захватывающим.