Вертолёт к водопаду: почему ИИ может обеднить науку

🧩 Загадка: Какие пять геометрических фигур Кеплер пытался втиснуть между орбитами шести известных тогда планет? Ответ — в конце статьи.

Представьте, что к знаменитому водопаду вас доставил вертолёт. Вид прекрасный, но дороги вы так и не узнали. Математик Теренс Тао, профессор Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе, считает, что примерно так искусственный интеллект меняет науку. Разбираемся, в чём этот парадокс и почему медленный путь иногда ценнее быстрого ответа.

Читайте также: Рукопись Войнича могли сшить вразнобой: новая разгадка тайны

Зачем идти пешком, если можно долететь?

Тао сравнивает науку с походом. Друзья ищут водопад, рисуют карту, сбиваются с пути и по дороге замечают что-то любопытное. А вдалеке вдруг видят водопад ещё красивее: дойти до него пока не получится, но когда-нибудь это сделает другой путник.

Веками у науки было два главных инструмента: теория и эксперимент. Математика почти целиком жила теорией, хотя исключения были. Гаусс вручную изучил первые 100 000 простых чисел и по ним предсказал то, что сейчас называют теоремой о простых числах. Позже к теории и эксперименту добавились компьютерные симуляции, когда ураган можно смоделировать на суперкомпьютере, а потом и большие данные. Теперь каждый из этих способов можно отдать машине.

Учёный, который часами пишет на бумаге и сам отлаживает модели, видит связи, замечает новые явления и умеет рассказать о них другим. Вертолёт же привезёт только к тому водопаду, о котором вы спросили. Тао задаётся вопросом: не оптимизируем ли мы что-то не то?

Эрудит навеселе

Как устроен такой помощник? В основе лежит машинное обучение. Простейший пример: отмечаем на графике, сколько корма получали животные и сколько весят, и проводим через точки линию. Теперь можно предсказать, как поправится собака на новом рационе.

Языковая модель делает то же самое, только в гигантском пространстве: угадывает следующее слово. «Розы красные, фиалки…» Ответ угадать нетрудно. Автодополнение в телефоне, если жать его подряд, выдаёт бессмыслицу. Но если обучить модель на триллионах примеров, потратив миллионы долларов и месяцы вычислений, текст вдруг остаётся связным. Видимо, в языке скрыто множество неписаных правил, которые ребёнок усваивает без всяких уроков грамматики.

Если попросить модель рассуждать шаг за шагом и перепроверять себя, она решает и сложные задачи. Тао сравнивает её со знающим, но слегка подвыпившим собеседником, который сыплет идеями. Многие из них никуда не годятся, но при хорошем руководстве из них можно вытащить толк.

Глубина против широты

Спор о том, кто умнее, человек или машина, Тао считает слишком плоским. Их способности не соперничают, а дополняют друг друга. Математик из тысяч задач выбирает одну-две трудные и годами копает вглубь, а находки становятся опорой для учеников и коллег.

ИИ берёт количеством. Он перебирает методы и находит, что задачу решает идея из малоизвестной статьи 1970 года, до которой у экспертов просто не дошли руки. Бывает, что все уверены в положительном ответе, а верен отрицательный. У машины таких предубеждений нет, и она смотрит на задачу свежим взглядом. Только 50 решённых задач необязательно окажутся теми, что нужны вам больше всего.

Что Кеплер нашёл по дороге

История Кеплера хорошо показывает, почему важен сам путь. Он придумал красивую схему: между сферами шести известных планет вкладываются пять платоновых тел, от куба до додекаэдра. Потом он добыл точные наблюдения Тихо Браге, за которые пришлось побороться и которые он, возможно, даже украл. Схема на них не сошлась.

Именно эта неудача показала, что орбиты Марса и Земли вообще не могут быть кругами. Годами Кеплер пробовал разные варианты, например смещал центр окружностей. Вертолёт сразу доставил бы его к правильному ответу, но этих лет поиска, а с ними и понимания, у него бы не было.

Что это значит для нас

• Поручайте ИИ широкий поиск: перебрать варианты, найти забытые статьи, проверить много гипотез сразу.
• Самое важное разбирайте сами. Ценность часто прячется в побочных находках по дороге.
• Просите модель рассуждать по шагам и перепроверяйте её ответы.
• Получив ответ, спросите себя: смогу ли я объяснить его другому человеку?

Если вы учитесь по лекциям или интервью, с текстом работать удобнее, чем с записью: поможет расшифровка аудиозаписей. А выводы стоит делать самому, ведь именно так прокладывается собственная тропа.

Ещё в «Высоких технологиях»

Чат-бот, который всегда согласен: чем опасна цифровая дружбаЗачем в школе заставляли учить стихи: что говорит наукаРадио из шума: как в Стэнфорде передали данные без передатчика

Все материалы раздела →