Искусственный интеллект для науки и наука для искусственного интеллекта

К.В. Анохин; К.С.  Новоселов; С.К.  Смирнов; А.Р.  Ефимов; Ф.М. Матвеев

doi:10.21146/0042-8744-2022-3-93-105

К.В. Анохин Институт перспективных исследований мозга, Москва, 119192, Ломоносовский пр., д. 27, корп. 1
К.С. Новоселов Институт интеллектуальных функциональных материалов, Национальный университет Сингапура, 117544, Singapore
С.К. Смирнов Женевский университет, Женева 4, 1211, ул. Женераль Дюфур, д. 24; Санкт-Петербургский государственный университет, Исследовательская лаборатория им. П. Л. Чебышева, Санкт-Петербург, 199178, 14 линия В.О., д. 29Б; Сколковский институт науки и технологий, Центр перспективных исследований, Москва, 121205, Большой бульвар, д. 30/1.
А.Р. Ефимов ПАО Сбербанк, Москва, 121165, Кутузовский проспект, д. 32Б
Ф.М. Матвеев Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, Москва, 119991, Ломоносовский проспект, д. 27, корп. 4.

DOI: https://doi.org/10.21146/0042-8744-2022-3-93-105

Ключевые слова: искусственный интеллект, нейробиология, математика, физика

Аннотация

В 2016 г. Хироаки Китано предположил, что искусственный интеллект (ИИ) сможет преодолеть ряд человеческих когнитивных ограничений, мешающих ускорить процесс достижения научных открытий [Kitano 2016 web]. С этого времени вопрос о возможности получения ИИ Нобелевской премии широко обсуждается в том числе и в академических кругах [Engineering for Research Symposium web 2020]. На конференции AI Journey 2021 этот вопрос обсуждался представителями четырех научных дисциплин (физика, математика, нейробиология, философия), ставших соавторами данной статьи [AI 2021 web]. В этой научной дискуссии и статье, которая написана по ее следам, мы подвергли критическому анализу роль технологий ИИ в естественнонаучных исследованиях: насколько они могут быть полезны фундаментальной науке, каков потенциал или, наоборот, принципиальные ограничения использования ИИ в естественных и точных науках. Также часть нашей статьи посвящена встречному вопросу о том, что наука может дать будущим исследованиям ИИ. Сейчас невозможно представить себе машинное обучение без линейной алгебры, физики материалов, исследований мозга – все это лежит в основе того, что сегодня принято объединять под общим «зонтичным» термином ИИ [Russel, Norvig 2021]. Таким образом, раз послужив рождению ИИ, чем физика, математика и нейробиология могут послужить ему сегодня?

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.