Профессор Джесси Талер описывает концепцию двустороннего моста между искусственным интеллектом и математическими и физическими науками — моста, который обещает способствовать развитию обеих областей. 
Ученые в области математических и физических наук разрабатывают стратегии того, как искусственный интеллект может помочь сформировать их области исследований — и наоборот. Изображение: Мариса ЛеФлер 
Участники семинара AI+MPS обсуждают итоги дня на приеме. Фото: Мариса ЛаФлер.
Исследования, движимые любопытством, издавна являлись катализатором технологических преобразований. Столетие назад любопытство к атомам привело к появлению квантовой механики, а затем и транзистора, лежащего в основе современных вычислительных систем. И наоборот, паровой двигатель стал практическим прорывом, но для полного освоения его потенциала потребовались фундаментальные исследования в области термодинамики.
Сегодня искусственный интеллект и наука находятся на схожем переломном этапе. Нынешняя революция в области ИИ подпитывается десятилетиями исследований в области математических и физических наук, которые предоставили сложные задачи, наборы данных и идеи, сделавшие возможным современный ИИ. Нобелевские премии по физике и химии 2024 года, присуждаемые за фундаментальные методы ИИ, основанные на физике, и за применение ИИ в проектировании белков, сделали эту связь очевидной.
В 2025 году Массачусетский технологический институт (MIT) провел семинар по будущему ИИ+MPS, финансируемый Национальным научным фондом при поддержке Школы естественных наук MIT и кафедр физики, химии и математики MIT. Семинар собрал ведущих исследователей в области ИИ и науки, чтобы определить, как области MPS могут наилучшим образом использовать потенциал ИИ и внести свой вклад в его будущее. Теперь в журнале Machine Learning: Science and Technology опубликован аналитический доклад с рекомендациями для финансирующих организаций, учреждений и исследователей. В этом интервью Джесси Талер, профессор физики MIT и председатель семинара, описывает ключевые темы и то, как MIT позиционирует себя как лидера в области ИИ и науки.
В: Каковы основные темы доклада, посвященного прошлогодней встрече лидеров в области математических и физических наук?
А: Собрать в одном зале такое количество исследователей, находящихся на переднем крае искусственного интеллекта и науки, было очень познавательно. Хотя участники семинара представляли пять различных научных сообществ — астрономию, химию, материаловедение, математику и физику — мы обнаружили много сходств в том, как каждый из нас взаимодействует с ИИ. В ходе наших оживленных дискуссий сформировался настоящий консенсус: скоординированные инвестиции в вычислительную и информационную инфраструктуру, междисциплинарные методы исследований и строгая подготовка могут существенно продвинуть как искусственный интеллект, так и науку.
Один из главных выводов заключался в том, что это должен быть двусторонний процесс. Речь идёт не только об использовании ИИ для улучшения научных исследований; наука также может улучшать ИИ. Учёные преуспевают в извлечении информации из сложных систем, включая нейронные сети, выявляя лежащие в их основе принципы и возникающие модели поведения. Мы называем это «наукой об ИИ», и она бывает трёх видов: наука, движущая ИИ, где научные рассуждения лежат в основе фундаментальных подходов к ИИ; наука, вдохновляющая ИИ, где научные задачи стимулируют разработку новых алгоритмов; и наука, объясняющая ИИ, где научные инструменты помогают понять, как на самом деле работает машинный интеллект.
Например, в моей области физики элементарных частиц исследователи разрабатывают алгоритмы искусственного интеллекта в реальном времени для обработки огромного потока данных, получаемых в ходе экспериментов на коллайдерах. Эта работа имеет непосредственное значение для открытия новых физических явлений, но сами алгоритмы оказываются ценными далеко за пределами нашей области. Семинар ясно показал, что наука об искусственном интеллекте должна быть приоритетом для научного сообщества — она способна изменить наше понимание, разработку и управление системами ИИ.
Конечно, для объединения науки и ИИ необходимы люди, способные работать в обеих областях. Участники постоянно подчеркивали необходимость в «ученых-кентаврах» — исследователях с подлинной междисциплинарной экспертизой. Поддержка таких эрудитов на каждом этапе карьеры, от интегрированных курсов для студентов до междисциплинарных докторских программ и совместного найма преподавателей, стала крайне важной.
В: Как усилия MIT в области искусственного интеллекта и науки соотносятся с рекомендациями семинара?
А: На семинаре рекомендации были сформулированы на основе трех основных принципов: исследования, таланты и сообщество. Как директор Института искусственного интеллекта и фундаментальных взаимодействий NSF (IAIFI) — совместного проекта в области ИИ и физики, осуществляемого Массачусетским технологическим институтом (MIT) и университетами Гарварда, Северо-Востока и Тафтса, — я лично убедился в эффективности этой концепции. Расширив ее до MIT, мы можем увидеть, где достигается прогресс и где открываются новые возможности.
В сфере исследований MIT уже активно развивает сотрудничество между наукой и ИИ в обоих направлениях. Даже беглый просмотр новостей MIT показывает, как отдельные исследователи из Школы естественных наук занимаются проектами, основанными на ИИ, создают базу знаний и открывают новые возможности. В то же время, совместные усилия, такие как IAIFI и Институт ускоренных алгоритмов ИИ для поиска решений на основе данных (A3D3), концентрируют междисциплинарные усилия для достижения большего эффекта. Консорциум MIT Generative AI Impact Consortium также поддерживает прикладные исследования в области ИИ на университетском уровне.
Для развития молодых специалистов в области ИИ и науки, существует несколько инициатив, направленных на подготовку следующего поколения ученых-«кентавров». Программа Common Ground for Computing Education Колледжа вычислительной техники им. Шварцмана при Массачусетском технологическом институте помогает студентам стать «двуязычными» в области вычислительной техники и своей основной дисциплины. Междисциплинарные докторские программы также набирают популярность; Институт международных исследований в области информационных технологий (IAIFI) совместно с Институтом данных, систем и общества Массачусетского технологического института (MIT) разработал программу в области физики, статистики и науки о данных, и около 10 процентов аспирантов-физиков сейчас выбирают именно ее — и эта цифра, вероятно, будет расти. Специализированные постдокторские должности, такие как стипендия IAIFI и стипендия Таебати, дают молодым исследователям свободу заниматься междисциплинарной работой. Финансирование ученых-«кентавров» и предоставление им возможности налаживать связи между различными областями знаний, университетами и этапами карьеры оказали преобразующее воздействие.
Наконец, все это объединяется благодаря формированию сообщества. От специализированных семинаров до крупных симпозиумов, организация междисциплинарных мероприятий свидетельствует о том, что искусственный интеллект и наука — это не изолированная область, а развивающаяся сфера. У MIT есть талант и ресурсы, чтобы оказать значительное влияние, и проведение подобных мероприятий в различных масштабах помогает утвердить это лидерство.
В: Какие уроки может извлечь Массачусетский технологический институт для дальнейшего развития своих усилий в области искусственного интеллекта и науки?
А: Семинар прояснил важную вещь: лидерами в области ИИ и науки станут те учреждения, которые мыслят системно, а не фрагментарно. Ресурсы ограничены, поэтому приоритеты имеют значение. Участники семинара четко поняли, чего можно достичь, когда учреждение координирует набор персонала, исследования и обучение в рамках единой стратегии.
MIT имеет все возможности для дальнейшего развития уже начатых проектов, включая структурные инициативы — объединение преподавательских составов в области вычислительной техники и естественных наук, расширение междисциплинарных образовательных программ и целенаправленное финансирование «науки об искусственном интеллекте». Мы уже видим шаги в этом направлении; в этом году Колледж вычислительной техники им. Шварцмана при MIT и кафедра физики проводят свой первый в истории совместный конкурс на замещение вакантной должности, что очень радует.
Благотворный цикл взаимодействия ИИ и науки имеет потенциал для подлинной трансформации — он позволит глубже понять ИИ, ускорит научные открытия и создаст надежные инструменты для обеих областей. Разработав целенаправленную стратегию, MIT будет иметь все возможности для того, чтобы возглавить грядущие волны развития ИИ и извлечь из них выгоду.
Источник: news.mit.edu
