Искусственный интеллект часто критикуют за генерацию ложной информации, называя это «галлюцинациями». Но учёные всё чаще находят в этих ошибках мощный инструмент для креативного поиска решений. ИИ способен предлагать неожиданные идеи, которые ускоряют создание лекарств, открытие новых материалов и разработку технологий, что в некоторых случаях приводит к революционным открытиям.
Одним из таких примеров стал метод работы лаборатории Дэвида Бейкера, который с помощью ИИ создал миллионы уникальных белков, ранее не существовавших в природе. Эти белки уже используются в борьбе с раком и инфекциями. В октябре 2023 года за это открытие Бейкер получил Нобелевскую премию по химии.
Мы буквально раздвигаем границы возможного, создавая с нуля структуры, которые раньше даже не представляли/
Процесс, который учёные называют «галлюцинациями», работает следующим образом: ИИ обрабатывает огромные массивы данных и предлагает варианты, которые могут показаться абсурдными или противоречивыми. Однако именно в этих «ошибках» иногда скрываются инновационные решения. Например, профессор MIT Джеймс Коллинз объяснил, как благодаря ИИ он ускорил исследования антибиотиков, обнаружив новые молекулы за считаные дни.
Несмотря на терминологические споры, многие эксперты считают такие результаты плодом креативного машинного анализа. Профессор Калифорнийского технологического института Анима Анандкумар подчёркивает, что «галлюцинации» лучше воспринимать как гипотезы, построенные на базе реальных данных.
ИИ не только помогает находить решения, но и открывает путь к радикальным изменениям в науке. Например, белковые катализаторы будущего могут использовать солнечную энергию, что сделает химическое производство более экологичным. ИИ также активно используется в прогнозировании климата, где модели предсказывают сложные погодные сценарии с беспрецедентной точностью.
Однако не все разделяют оптимизм. Скептики указывают на риски, связанные с ложной информацией, которая может вводить в заблуждение или вызывать серьёзные ошибки, особенно в медицинских данных. Тем не менее, даже они признают, что потенциал ИИ для ускорения научных открытий беспрецедентен.
В итоге, ИИ становится не только инструментом анализа, но и источником вдохновения, способным генерировать идеи, которые могут менять мир. «Мы лишь в начале пути, но уже видим, что границы возможного расширяются», — отметил Иан Хейдон, один из участников команды Бейкера.
