Космологи используют различные методы и инструменты для изучения Вселенной, такие как теоретические модели, численные симуляции, астрономические наблюдения и эксперименты. Такая деятельность требует от ученых высокого уровня математического и физического образования, а также творческого мышления и аналитических навыков. В последнее время, как и в других направлениях, машинное обучение и искусственный интеллект выступают как важный вспомогательный инструмент для этой области человеческого познания.
Однако, тренд на представление ИИ как угрозы набирает популярность, и на его фоне мы видим также опасения относительно сценария, когда ИИ в процессе развития начнет справляться с наблюдением за космосом лучше ученых, и в итоге полностью их заменит. Впрочем, сами ученые таких страхов не разделяют.
В книге «Вселенная в коробке: симуляции и стремление закодировать космос» астрофизик Андрей Понтзен объясняет, почему искусственный интеллект не сможет заменить космологов в их работе. В сегодняшнем материале мы постарались кратко изложить основные тезисы автора, чтобы лучше раскрыть его точку зрения относительно проблемы ИИ.
Вселенная в коробке
Книга основана на опыте автора, который занимается созданием суперкомпьютерных симуляций Вселенной для сравнения с данными от реальных телескопов. Цель симуляций — понять влияние таинственных веществ, таких как темная материя, на формирование галактик и других космических объектов.
В книге Понтзен рассматривает последние достижения в области супервычислительных технологий, позволяющих моделировать сложности космоса на меньшем масштабе. Он также обсуждает появление астрономически ориентированных систем искусственного интеллекта, то есть машинного обучения, которое может помочь анализировать большие объемы данных из наблюдений и симуляций.
Например, он упоминает обсерваторию Веры Рубин, гигантский телескоп, построенный на вершине чилийской горы и предназначенный для повторного фотографирования неба в течение следующего десятилетия. Телескоп не просто создаст статическую картину: он обращает внимание только на объекты, которые движутся (астероиды и кометы), или меняют яркость (мерцающие звезды, квазары и сверхновые), и предназначен по большей мере для наблюдения за изменениями в космосе.
Машинное обучение учится замечать изменения, позволяя затем изучить их более подробно с помощью других, более специализированных телескопов. Технологии машинного обучения также помогают отфильтовать изменяющуюся яркость огромного количества звезд, чтобы по характерным признакам обнаружить планетарные системы, способствуя поиску жизни во Вселенной.
Однако Понтзен утверждает, что машинное обучение не может полностью заменить человеческий интеллект и интуицию в науке, особенно в космологии.
Незаменимый человеческий фактор
В своей книге автор указывает сразу на ряд причин, по которым человеческий фактор остается необходимым и незаменимым в космологии.
Основным аргументом является тот факт, что ИИ все еще не способен создавать новые теории и концепции, так как не обладает человеческими вдохновением и интуицией. Космология — это не только наука о фактах и законах, но и наука о философии и мировоззрении. Космологи стремятся понять смысл и цель существования Вселенной и нашего места в ней. Это требует от них не только логики и рациональности, но и воображения и креативности. ИИ может быть хорошим помощником в проверке и развитии существующих теорий, но он не может придумывать новые идеи и видеть связи между разными областями знания.
Космология — это не просто сбор и анализ данных, но и творческий процесс поиска смысла в хаосе Вселенной. Мы все еще нуждаемся в людях, которые способны изобретать новые идеи и критически их проверять. Нам необходим человек, для того, чтобы осознать смысл тех данных, которые мы получаем
— Андрей Понтзен.
В дальнейшем автор снова указывает на отсутствие у ИИ навыков человеческого мировосприятия, но на этот раз подчеркивает важность общения и и сотрудничества в науке.
Космология — это коллективный процесс, в котором участвуют ученые из разных стран, культур и дисциплин. Космологи обмениваются своими результатами, мнениями и опытом через научные журналы, конференции, семинары и онлайн-платформы. Научное сообщество взаимодействует с общественностью, образовательными учреждениями и СМИ, чтобы популяризовать свою дисциплину и привлечь новых последователей.
ИИ не может заменить человеческий контакт и эмоциональную связь, необходимых для продуктивного и вдохновляющего научного диалога. Постоянное взаимодействие внутри и снаружи сообщества является одним из главных инструментов для достижения прогресса в науке.
Последним, но не менее важным является вопрос персональной ответственности, и если с предыдущими пунктами в некоторой мере можно поспорить, то в случае этических вопросов нет никакой возможности полностью довериться ИИ на текущей стадии его развития.
Ученые должны быть осведомлены о последствиях своих исследований для общества и будущего. Они должны следовать принципам научной честности, открытости и сотрудничества. Они также должны уважать права и интересы других участников научного сообщества и общества в целом. ИИ не может быть надежным источником моральных суждений и решений. Он может быть подвержен ошибкам, сбоям, манипуляциям и злоупотреблениям со стороны злонамеренных пользователей.
Заключение
Человеческое восприятие остается незаменимым фундаментом, присутствие которого обуславливает саму возможность продуктивной и ответственной научной работы.
Искусственный интеллект все еще далек от того, чтобы заменить человека даже в тех сферах, где необходим постоянный анализ информации и работа с данными. Однако, именно в этих направлениях он чаще всего оказывается полезным инструментом, удобство и количество потенциальных возможностей применения которого растет с каждым днем.
