Декларация ведущих математиков мира о серьезном расхождении целей математического сообщества и разработчиков ИИ (https://mathandai.org, см. также предыдущий пост) ставит важные для научного поиска проблемы. На мой взгляд, главный тезис декларации может быть переформулирован так: если встать на путь широкого применения инструментов ИИ в математике, то будет разорвана «цепочка передачи знаний» между математиками, и прежде всего между профессорами и их студентами. Новые поколения математиков разучатся достигать «концептуального понимания» той ли иной проблемы и формулировать на этой основе новые идеи.

Можно ли применить эти соображения к естественным наукам – физике, химии, биологии, наукам о Земле? И да, и нет. С одной стороны, у новых поколений ученых появится возможность эффективно использовать инструменты ИИ для исследования тех или иных проблем. Но проблемы в естественных науках возникают не «из головы», а «из реального мира». Поэтому без «концептуального понимания» того, что происходит в природе, исследование не может считаться законченным. Так что здесь не должно быть разрыва в «цепочке передачи знаний» от ученых старшего поколения с их широким кругозором и наработанным опытом, связанным с «концептуальным пониманием».

С другой стороны, широкое применение инструментов ИИ новыми поколениями ученых приведет к определенной деформации не только стиля научного поиска, но и способа осмысления полученных результатов. Мне довелось наблюдать похожие процессы в 90-х годах прошлого века, когда в науке о полимерах (да и в целом в естественных науках) стали широко применяться методы атомистического компьютерного моделирования.

В результате акцент на элегантные теоретические построения в стиле Нобелевского лауреата по физике 1991 года П.Ж.де Жена, в которых упор делался именно на «концептуальное понимание», стал менее выраженным. Вместо этого появились многочисленные работы с изложением результатов «компьютерных экспериментов». Однако очень скоро самоорганизация научного сообщества привела к тому, что от работ по компьютерному моделированию стали требовать именно «концептуального осмысления», то есть выводов, которые можно соотнести с общими теоретическими представлениями и применить к реальным полимерным системам.

Можно ли сказать, что суперкомпьютеры (на которых, в основном, проводят атомистическое моделирование) изменили стиль научного поиска в физике полимеров? Да, конечно. Но это изменение стиля не привело к разрыву в «цепочке передачи знаний». Думаю, что похожие процессы будут происходить по мере все более широкого проникновения инструментов ИИ в естественнонаучные исследования. Уварен, что научное сообщество сумеет справиться с этим вызовом и избежит тех опасностей, на которые указывают авторы декларации ведущих математиков.