Современная электроника №4/2025

СОВРЕМЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ 19 WWW.CTA.RU СОВРЕМЕННАЯ ЭЛЕКТРОНИКА • № 4 / 2025 НОВОСТИ МИРА. ЧИТАЙТЕ НА ПОРТАЛЕ WWW.CTA.RU Сможет ли ИИ когда-либо претендовать на Нобелевскую премию? Вполне возможно, что к 2050 году ИИ сможет значительно повлиять на научные открытия. Если ИИ не возьмёт на себя вашу рабо- ту, он как минимум сможет взять на себя часть ваших обязанностей. Это оптимистич- ное видение становится всё более реаль- ным с каждым годом, поскольку генератив- ный ИИ постепенно входит в повседневную трудовую жизнь миллионов людей по все- му миру. Учёные уже могут облегчить свою рабочую нагрузку с помощью ИИ, а в буду- щем он может стать полноценным партнё- ром в научных исследованиях. Вопрос, однако, остаётся открытым: мо- жет ли ИИ когда-нибудь выполнить все ис- следовательские задачи так, что станет рав- ноправным соавтором научных открытий? И сможет ли ИИ вообще претендовать на премию, такую как Нобелевская? Ответ на этот вопрос стал целью одного японского разработчика ИИ. И они не про- сто стремятся к каким-то абстрактным до- стижениям. «Мы надеемся, что в будущем роботы с ИИ смогут достичь уровня Нобелевских ла- уреатов», – заявил доктор Йошитака Уши- ку, вице-президент Omron Sinic X. Доктор Ушику рассказал о своих усили- ях по созданию идеального партнёра по ис- следованиям на мероприятии Technology Networks «Лаборатория будущего 2025». Он подчеркнул, что для успешного научно- го процесса ИИ нужно не просто имитиро- вать прошлые эксперименты, а овладеть на- стоящим научным методом. Для достижения этой цели команда Omron разработала методику обучения ИИ через наблюдение за реальными научными процес- сами. Учёные, носившие камеры, позволяли ИИ видеть, как они проводят эксперименты, и затем связывали эти данные с лаборатор- ными заметками. Так ИИ обучался генери- ровать гипотезы, выполнять эксперименты и анализировать результаты. Этот подход имеет большие перспективы, так как ИИ не просто повторяет действия, а начинает по- нимать суть научных рассуждений. Одним из ярких примеров является ИИ, который, обучаясь в виртуальной среде, на- учился измерять и манипулировать веще- ствами с точностью до миллиграмма. В дру- гом случае ИИ был способен преобразовать инструкции на естественном языке в план эксперимента и успешно выполнить его. Чтобы избежать ошибок, связанных с «гал- люцинациями» ИИ (когда модели генерируют неверную информацию), команда сосредото- чилась на создании системы, которая учит- ся на реальных научных данных. Этот подход уже показал обещающие результаты. Ушику и его команда рассчитывают, что к 2030 году ИИ сможет выполнять не только рутинные, но и более творческие задачи в научных исследованиях, такие как разработ- ка новых экспериментальных протоколов. К 2050 году разработчики ставят себе цель создать ИИ, который будет проводить круп- номасштабные эксперименты самостоятель- но или в тесном сотрудничестве с учёными.