Възходът на AI: Преобразяване на научната парадигма

Изкуственият интелект (AI) преобразява пейзажа на научните изследвания, и това не е просто постепенна промяна в инструментите на учените. Става дума за дълбока трансформация, задвижвана от революционни инструменти, които премоделират научния метод и цялостната изследователска екосистема. Свидетели сме на зараждането на нова научна парадигма, чието значение е сравнимо със самите научни революции.

Двойната способност на AI – способност за прогнозиране и способност за генериране – е основният двигател на тази трансформация. Тази двойна сила позволява на AI да участва в почти всеки етап от изследването, от създаването на концепцията до крайното откритие.

Традиционната парадигма: Свят на хипотези и фалшификации

Класическият цикъл: „Хипотеза – експеримент – валидиране“

В традиционен план научният прогрес следва ясен и мощен логически цикъл „хипотеза – експеримент – валидиране“. Учените първо формулират конкретна, проверима хипотеза на базата на съществуващите знания и наблюдения. След това те проектират и провеждат строги експерименти, за да тестват тази хипотеза. Накрая, въз основа на събраните емпирични данни, хипотезата се потвърждава, коригира или напълно отхвърля. Този процес представлява крайъгълния камък на научното знание в продължение на векове.

Философският крайъгълен камък: Фалшификационизмът на Попър

Философската сърцевина на този класически модел е до голяма степен положена от теорията за фалшификационизма на философа на науката Карл Попър.

• Проблемът за разграничаването: Попър предлага основната идея, че ключът към разграничаването на науката от ненауката (като псевдонауката) не е в това дали една теория може да бъде доказана като вярна, а в това дали е възможно тя да бъде фалшифицирана. Една научна теория трябва да прави прогнози, които могат да бъдат емпирично опровергани. Известен пример е твърдението „Всички лебеди са бели“ – без значение колко бели лебеди наблюдаваме, не можем окончателно да го потвърдим, но достатъчно е да наблюдаваме един черен лебед, за да го опровергаем напълно. Следователно възможността за фалшифициране се превръща в необходимо свойство на научната теория.
• Логиката на откритието: Въз основа на това Попър описва научния прогрес като непрекъснат цикъл: „Проблем – предположение – опровержение – нов проблем…“ Науката не е статично натрупване на факти, а динамичен революционен процес за приближаване към истината чрез постоянно елиминиране на грешките.

Критика и еволюция

Разбира се, чистият модел на Попър е идеализирано описание. По-късни философи на науката, като Томас Кун и Имре Лакатош, го допълниха и коригираха. Кун въвежда понятията „парадигма“ и „нормална наука“, посочвайки, че в повечето периоди учените решават проблеми в рамките на стабилна теоретична рамка и са склонни да поддържат тази парадигма, докато не се натрупат голям брой необясними „аномалии“, което води до „научна революция“. Лакатош предлага теорията за „научноизследователските програми“, според която една основна теория е заобиколена от редица спомагателни хипотези, подобни на „защитни ленти“, което прави фалшифицирането на основната теория по-сложно. Тези теории заедно рисуват по-сложна, по-исторически реалистична картина на традиционното научно изследване.

Въпреки това, независимо дали става въпрос за идеалния модел на Попър или за историческата перспектива на Кун, общата основа е, че процесът е ограничен от човешките когнитивни способности. Хипотезите, които можем да предложим, са ограничени от нашите познания, въображение и способността да обработваме многоизмерна сложна информация. Ключовата стъпка „Проблем – предположение“ е по същество когнитивно ограничение, центрирано около човека. Основните научни пробиви често зависят от интуицията, вдъхновението или дори случайния късмет на учените. Именно това фундаментално ограничение проправя пътя за разрушителната роля на AI. AI е в състояние да изследва много по-широко и сложно хипотетично пространство, отколкото човешкият ум е в състояние, идентифицирайки модели, които не са очевидни или дори са неинтуитивни за хората, като по този начин директно пробива най-важните когнитивни ограничения в традиционния научен метод.

Появата на нови методи: Четвърта парадигма

Дефиниране на четвъртата парадигма: Научни открития, интензивни по отношение на данните

С развитието на информационните технологии се появи нов модел на научни изследвания. Носителят на наградата „Тюринг“ Джим Грей я нарича „четвърта парадигма“, а именно „интензивни по отношение на данните научни открития“. Тази парадигма контрастира рязко с първите три парадигми в историята на науката – първата парадигма (емпирична и наблюдателна наука), втората парадигма (теоретична наука) и третата парадигма (изчислителна и симулационна наука). Сърцевината на четвъртата парадигма е, че тя поставя огромни масиви от данни в центъра на процеса на научни открития, обединявайки теорията, експеримента и симулацията.

От „управляван от хипотези“ към „управляван от данни“

Основната промяна в тази трансформация е, че отправната точка на изследването се променя от „събиране на данни за проверка на съществуваща хипотеза“ към „генериране на нови хипотези от изследването на данните“. Както гласи Питър Норвиг, директор на изследванията в Google: „Всички модели са погрешни, но все повече можете да успеете без модел.“ Това бележи началото на откъсването на научните изследвания от зависимостта от априорни силни хипотези и вместо това използва техники, като машинното обучение, за да копае в огромни масиви от данни за скрити модели, асоциации и закономерности, които човешкият анализ не може да прозре.

Според теорията на Грей, науката, интензивна по отношение на данните, е съставена от три основни стълба:

1. Събиране на данни: Улавяне на научни данни в безпрецедентен мащаб и скорост с помощта на модерни инструменти, като секвенатори на гени, високоенергийни адронни ускорители, радиотелескопи и др.
2. Управление на данни: Създаване на мощна инфраструктура за съхранение, управление, индексиране и споделяне на тези огромни масиви от данни, като ги прави дългосрочно, публично достъпни и използваеми - Грей вярва, че това е основното предизвикателство, пред което са изправени по това време.
3. Анализ на данни: Използване на усъвършенствани алгоритми и инструменти за визуализация за изследване на данните, извличане на знания и прозрения от тях.

AI за наука: Зората на петата парадигма?

В днешно време новата вълна от технологии, представена от генеративния AI, задвижва задълбочена еволюция на четвъртата парадигма и дори може да доведе до зараждането на пета парадигма. Ако четвъртата парадигма се фокусира върху извличането на прозрения от данни, то новата парадигма, управлявана от AI, се фокусира върху генерирането на изцяло нови знания, обекти и хипотези от данни. Това е скок от „обширни открития, свързани с данни” към „открития, генерирани от данни“.

AI като двигател на четвъртата парадигма: От прогнозиране към генериране

AI демонстрира мощни възможности за прогнозиране и генериране в области като материали и биология, превръщайки се в основния двигател за насърчаване на зрелостта на четвъртата парадигма.

Казуси: Революция в биологичните науки

• Разгадаване на предизвикателството за сгъване на протеини: Основното предизвикателство пред биологията в продължение на 50 години – проблемът с сгъването на протеините – беше преодолян от AI модела, AlphaFold, разработен от Google DeepMind. Преди появата на AI, анализирането на структурата на протеин експериментално често отнемаше години и струваше високи разходи. Сега, AlphaFold е в състояние да предскаже триизмерната му структура от аминокиселинната последователност с точност, близка до експерименталната, за минути.
• Мащабиране и демократизиране: Пробивните резултати на AlphaFold не спират тук. DeepMind направи безплатни повече от 200 милиона протеинови структури, прогнозирани от него, формирайки огромна база данни, която значително насърчи изследванията в съответните области в световен мащаб. Това ускори всякакви иновации от разработването на ваксини срещу коронавирус до дизайна на ензими за разграждане на пластмаса.
• От прогнозиране към генериране: Следващият фронт на тази революция е използването на генеративен AI за de novo design на протеини. Представлявани от изследванията на Дейвид Бейкър, носител на Нобеловата награда за химия за 2024 г., учените използват AI, за да проектират протеини с напълно нови функции, които не съществуват в природата. Това отваря безкрайни възможности за разработване на нови лекарства, проектиране на високоефективни каталитични ензими и създаване на нови биоматериали. Най-новата версия на AlphaFold 3 дори може да симулира взаимодействието на протеини с ДНК, РНК и малки молекулни лиганди, което е с неоценима стойност за откриването на лекарства.

Казуси: Ускорено създаване на нови материали

• Пречки пред традиционния R&D: Подобно на биологията, откриването на нови материали традиционно е бавен и скъп процес, който зависи от подхода „опит и грешка“. AI променя напълно това, като установява сложни връзки между атомни подреждания, микроструктури и макроскопични свойства на материалите.

• Прогнозиране и проектиране, управлявани от AI:

  • GNoME на Google: Платформата GNoME (Graph Networks for Materials Exploration) на DeepMind използва графови невронни мрежи, за да предвиди стабилността на 2,2 милиона потенциални нови неорганични кристални материала. В това проучване AI откри приблизително 380 000 нови материала с термодинамична стабилност, което се равнява на общия брой изследвания на човешки учени за последните близо 800 години, а тези нови материали имат огромен потенциал за приложение в батерии, свръхпроводници и други области.
  • MatterGen на Microsoft: MatterGen, инструмент за генеративен AI, разработен от Microsoft Research, може директно да генерира нови кандидати за структура на материала въз основа на целевите свойства, зададени от изследователите (като проводимост, магнетизъм и т.н.). Този инструмент, комбиниран със симулационната платформа MatterSim, може бързо да провери жизнеспособността на тези кандидати за материал, като по този начин значително съкращава цикъла на R&D „проектиране-скрининг“.

• Симбиотична връзка: Струва си да се отбележи, че между AI и науката за материалите се формира симбиотична връзка. Откриването на нови материали може да осигури на AI по-добър изчислителен хардуер, а по-мощният AI може от своя страна да ускори процеса на R&D на нови материали.

Тези казуси разкриват дълбока смяна: научните изследвания се променят от откриване на природата (откриване на това, което е) към проектиране на бъдещето (проектиране на това, което може да бъде). Ролята на традиционните учени е по-скоро като изследователи, търсещи и описващи съществуващи материали и закони в природата. Появата на генеративен AI прави учените все повече „създатели“. Те могат да използват AI за проектиране и създаване на нови материали, които отговарят на специфични функционални изисквания (например, „протеин, ​​който може да се свърже със специфична цел на ракова клетка“ или „материал, който има висока топлопроводимост и изолация“) според конкретни нужди на функционалност. Това не само замъглява границите между фундаменталната наука и приложното инженерство, но и поставя напълно нови предложения за бъдещето разработване на лекарства, производството и дори социалната етика.

Преструктуриране на изследователския процес: Автоматизация и лаборатории със затворен цикъл

AI не само променя научните парадигми на макро ниво, но и премоделира всеки конкретен етап от научната работа на микро ниво, раждайки автоматизирани лаборатории със затворен цикъл, „самостоятелно управлявани“.

Генериране на хипотези, управлявано от AI

Традиционно предлагането на нови и ценни научни хипотези се смята за връх на човешката креативност. AI обаче започва да играе важна роля в тази област. AI системите могат да сканират милиони научни статии, патенти и експериментални бази данни, да откриват не очевидни връзки, пренебрегвани от човешки изследователи поради ограничения в знанията или когнитивни пристрастия, като по този начин предлагат изцяло нови научни хипотези.

Някои изследователски екипи разработват системи „AI Scientist“, съставени от множество AI агенти. В тези системи различни AI играят различни роли: например, „агентът на хипотезата“ е отговорен за генериране на изследователски идеи, „агентът на разсъжденията“ е отговорен за анализиране на данни и документи за оценка на хипотезите, а „изчислителният агент“ е отговорен за провеждане на симулационни експерименти. Изследване от университета Кеймбридж е много представително: изследователите използват големия езиков модел GPT-4, за да скринират успешно нови лекарствени комбинации, които могат ефективно да потиснат раковите клетки от съществуващи лекарства, които не са против рак. AI предложи тези комбинации чрез анализ на скрити модели в огромни количества литература и те бяха потвърдени в последващи експерименти. Това показва, че AI може да се превърне в неуморен „партньор за мозъчна атака“ на учените.

Оптимално проектиране на експерименти

Проектирането на експерименти (Design of Experiments, DoE) е класически статистически метод, предназначен за ефективно изследване на голямо параметрично пространство чрез систематично промяна на множество експериментални параметри с минимален брой експерименти, така че да се намерят оптималните условия на процеса. AI технологията вдъхва нов живот на този класически метод. Традиционният DoE обикновено следва предварително зададен статистически план, докато AI може да въведе стратегии, като активно обучение (Active Learning), за динамично и интелигентно определяне на следващата експериментална точка, която си струва да бъде изследвана според съществуващите експериментални резултати. Тази адаптивна експериментална стратегия може по-бързо да конвергира към оптималното решение, значително подобрявайки експерименталната ефективност.

„Самостоятелно управлявана лаборатория“: Постигане на затворен контур

Комбинирането на генериране на хипотези, управлявано от AI, проектиране на експерименти и платформи за автоматизирани експерименти, представлява крайната форма на новата парадигма – „Самостоятелно управлявана лаборатория“ (Self-Driving Lab).

Работата на тази лаборатория формира завършен closed-loop system:

1. Суха лаборатория (Dry Lab): Моделът на AI („мозък“) анализира съществуващите данни, генерира научна хипотеза и проектира съответстващ план за експериментална проверка.
2. Автоматизационна платформа: Експерименталният план се изпраща на автоматизационна платформа, управлявана от роботи („мокра лаборатория“ или „ръце“), която е в състояние автоматично да извършва експериментални операции, като химичен синтез, клетъчни култури и др.
3. Връщане на данни: Данните, генерирани по време на експерименталния процес, се събират в реално време, автоматично и се връщат към модела на AI.
4. Обучение и итерация: Моделът на AI анализира новите експериментални данни, актуализира вътрешното си „разбиране“ за обекта на изследване и след това генерира следващата хипотеза и експериментален дизайн въз основа на новото разбиране, извършвайки това циклично, реализирайки 7x24 часов автономен изследователски процес.

„Роботизираният химик“ на университета в Ливърпул е успешен случай. Системата самостоятелно проучи сложно параметрично пространство, включващо 10 променливи, и накрая откри високоефективен катализатор за фотокаталитично производство на водород, чиято ефективност е няколко пъти по-висока от началния опит.

Този Closed-Loop Mode Mode доведе до „компресиране на научния цикъл“. В класическия режим пълен цикъл „хипотеза-експеримент-валидиране“ може да отнеме години на докторант. „Лабораторията за самостоятелно управление“ компресира this cycle от години или месеци на дни или дори часове. Това увеличение в степента на повторение се случва, променяйки нашето разбиране за „експеримент“ itself. Експериментите вече не са discrete, separate single events, проектирани от човешки учени, а постоянен, адаптивен научен research program, ръководен от AI. Мярката за научен напредък може да спре да бъде single separate published paper и instead скоростта на учене на тази closed-loop система. Това ще ни принуди да помислим over how we value and assess our measurements and scientific contributions.

Системно въздействие: Преструктуриране на научната екосистема

Въздействието на новата научна парадигма, управлявана от AI, далеч надхвърля обхвата на лабораториите и системно оказва влияние върху разпределението на финансирането, организационните структури и нуждите от таланти на цялата научна екосистема.

Геополитиката на финансирането и възходът на корпоративната наука

• Стратегически разположения на национално ниво: Основните икономики в света виждат „AI for Science“ като ключова стратегическа област за поддържане на „глобално конкурентно предимство“ и „технологичен суверенитет“. Националната научна фондация (NSF) на САЩ инвестира повече от 700 милиона долара в AI всяка година и стартира големи проекти, като National Artificial Intelligence Research Institutes. Европейският съюз също е разработил координирани планове, насочени към установяване на лидерството му в научните приложения на „надежден AI“. В същото време китайските изследователски институции също активно напредват в изследванията на съвременен AI.
• Разривът между корпорациите и академичните среди: Все по-нарастващият конфликт е, че най-мощните фундаментални модели на AI (като GPT-4, Gemini) се контролират основно от няколко технологични гиганта (като Google, Microsoft, Meta). Обучението и провеждането на тези модели изискват огромни количества патентовани данни и непосилни изчислителни ресурси, които са далеч над възможностите на повечето академични изследователски екипи. Това повдига опасения относно това, че академичните среди са „изтласкани“ или „маргинализирани“ в авангардните AI изследвания.
• Конфликтът между комерсиалните модели и отворената наука: Въпреки че някои компании избират да направят моделите с отворен код (като серията LLaMA на Meta), най-добрите модели често биват стриктно поверителни като търговски тайни и се превръщат във фактически „черни кутии“. Това стои в ярък контраст с принципите на откритост, прозрачност и възпроизводимост, които научната общност отдавна защитава, като прави публично финансираните научни изследвания до известна степен зависими от инфраструктурата на частни компании.
• Политическа несигурност на финансирането: Разпределението на научните изследвания не може да бъде напълно независимо от въздействието на политическия климат. Съобщава се например, че NSF е отменила повече от 1500 научни стипендии под ново политическо ръководство, много от които са свързани с инициативи за многообразие, справедливост и приобщаване (DEI). Това показва, че научните изследвания, включително „AI for Science“, могат да бъдат повлияни от идеологически борби, което носи несигурност на научните работници.

Бъдещата лаборатория: От мокри зони до виртуални пространства

• Преструктуриране на физическото пространство: AI и автоматизацията променят физическата форма на лабораториите. За да се приспособят към бързо променящите се изследователски процеси, гъвкавите и променливи дизайни на „модулни лаборатории” стават все по-популярни. Традиционно съотношението на площта на мокрите лаборатории (wet lab) към пространството за анализ на данни и писане (write-up space) се обръща и значението на последното става все по-изявено.
• Възходът на виртуалните лаборатории: Във много изследователски условия физическите лаборатории се заменят с виртуални лаборатории. С помощта на AI, машинното обучение и дори future quantum computing, изследователите могат да провеждат високоточни симулации на молекули, материали и биологични системи в компютрите, за да завършат проектирането, тестването и оптимизацията на експериментите, преди да се свържат с епруветките. Това не само спестява значително време и пари, но и намалява зависимостта от експериментални животни, насърчавайки етичния прогрес на научните изследвания.
• Автоматизация на управлението на лабораторията: AI също така трансформира ежедневните операции на лабораториите. Системите за управление на инвентара, управлявани от AI, могат да предвиждат темповете на консумация на химикали и автоматично да завършват попълването на запасите. Интелигентните инструменти за планиране могат to optimize the use of expensive machines, reducing equipment idling and researchers waiting in line, releasing them from tedious administrative tasks.

Човекът учен в AI епохa: Ролята на преобразуването.

• От „изпълнител“ в „командир“: Тъй като AI и роботи намират increasingly и more повтаряща се обработка на данни и експериментални операции, for people, core roles of scientists transform. Те повече не са simple lines on the production scientific line, but stay the strategic commanders of every scientist project. The most required parts consist consist:

  • Изказване на long questions: Define highest research objectives and set directions for AI searching.
  • Наблюдение и насочване: By being supervisor or co-pilot, researchers suggest major direction comments and modifcations during experiments
  • Критически анализ: After analysis of AI, select valuable hypothesis from significant AI research pieces and design long, lasting experimental verification.

• Нужди от нови умения: AI и компютърна грамотност: The most required skills in the workplace after will be reading, processing, analysis skills and sharing by using them for communication skills. The root is data literacy, which holds understanding working AI models, ethics methods and analysing critical opinions. Future scientists shall learn engineering quick guides, algorthimical thoughts, and by understand data biases.

• Развиващи се екипи: Лабраториите имат разширяващи се човешки нужди. Най-класическите учени по науки сега се искат инжинери, AI специалисти за синорни, хора за да намерят, асистенци. Те заемат докторонти. It has now is an unavoidable shift, AI is required in labs, along with expert skills from science, software or system skill requirements.

Да се направи пред new, and to deal with problems, and to ensure it is secure for Humans

Though it has a future with powerful scientist research led by AI, there are also major risks. If we can deal with this technology in a critical fashion.

Черна Кутия” Проблеми и Преследване на Изяснението

• Проблемът с какво е: Много AI са големи, особено компютер, чиито мнения представатт пълни изследователски чертежи за човешки разговори. Те разправят правдиво, а никога не могат да обяснят защо не се правят заключения.
• Научни рискове: Това е да се прави общо обяснение защо наука трябва да се търси and science трябва be done with it’s soul. AI make sense in data, in statistical areas so it shows facts. Blind confidence in AI with it’s opinion is like creating science above sands.
• Решения: Общото защо е AI for everything (XAI): XAI е създаване на нови модели and techniques, so AI models will be clear when working. It can show human conversations, with real values, instead what has already had information.

Предразсъдъци: “Боклук влиза, евангелие излиза”

• Предразсъдъци: Програмите AI учат от всичко. Ако направи го, както и исторически, социални, then it shows these very biased pieces of it, even bigger when it show more.
• Примери в Науката: For biology, if data sets come from one race, or minority, you might see wrong things happen. It shows errors and doesn’t correct for people.
• Разрушителни: Предразсъдъци AI may show problems again and again. Ако ИИ дава грешна оценка или дава критики за места или идеи, it wont allow AI to show data.

Възтоновяване на Критична Заплаха и Вярна Първенство

• AI има проблеми с да се повтори: In the programing area, It is difficult to tell someone you did, why you did it as it depends on one system.
• AI има проблеми с да бъде ненадлежащо: AI може да покаже напълно грешни неща. Strict analysis of AI results is required for anything.
• Вярвайте с факти: Вярно в какво да кажем. AI should be to aid you in the work. But It requires strict biological verification. В тази ера, the process doesnt leave as the past before, what become more important than ever.

Риск от “аутсорс” на Инсайт and Когнитивно съсипване.

• Дълбока завижда: Дали учените да показват AI can lead to destruction with thinking, knowledge, and the thinking for being a reviewer.
• “Аутсорс Разсъждение”: За да не бъдат изследванията за търсене на интересни точки, “to give away thinking.” It can be a reason for why we can seek universe, which leads to thought?