23 жовтня в EUASU відбулася перша конструкторська сесія міжнародного науково-інженерного проєкту, спрямованого на розробку ізольованої моделі ШІ, здатної брати участь у повному циклі дослідницької роботи — від перевірки гіпотез до систематизації та поповнення наукових баз даних.
Штучний інтелект уже навчився писати тексти, аналізувати документи та відповідати на запитання, які раніше вимагали участі фахівців. Але чи здатна машина розуміти логіку наукового відкриття? Чи може вона відрізнити гіпотезу від доведеного твердження, встановити межі застосовності отриманих результатів і провести дослідника від постановки задачі до обґрунтованого висновку?
Український вчений Олег Мальцев анонсував початок проєкту зі створення автономної моделі штучного інтелекту. Система «Вектор» задумана як ізольована модель штучного інтелекту, орієнтована на вирішення наукових і дослідницьких завдань.
«Ми рухаємося до створення власної корпорації — науково-дослідної, конструкторської, експертної. Ми розпочинаємо роботу з міжнародними експертами, з інженерами. Це буде масштабна робота над ізольованими моделями штучного інтелекту, які розумітимуть, що таке наукове відкриття, що таке гіпотеза, що таке постановка задачі тощо, що таке машина досліджень», — пояснює Олег Мальцев.
У довгостроковій перспективі ініціатива передбачає створення інфраструктури, що об’єднує дослідницькі методології, інженерні рішення, обчислювальні інструменти та роботу з науковими даними.
«Тобто ми спочатку створимо систему, яка вирішуватиме всі дослідницькі завдання, будь-яке дослідницьке завдання на планеті Земля», — формулює Мальцев масштаб своєї мети.
Зміст статті
Головна проблема сучасного ШІ — якість оцінки
Сучасні інструменти ШІ вже дають змогу шукати інформацію, узагальнювати публікації, аналізувати документи та допомагати дослідникам на окремих етапах роботи. Однак між обробкою інформації та повноцінним дослідженням існує принципова різниця. Наукова діяльність передбачає не лише пошук відомостей, а й постановку проблеми, формулювання гіпотези, перевірку доказів, оцінку новизни, аналіз суперечностей та обґрунтування висновків.
Саме цей розрив Олег Мальцев розглядає як одну з ключових проблем.
За словами вченого, попри широкі можливості застосування ШІ в дослідницькій практиці, серйозним обмеженням залишається оціночна функція.
«У науці існує наукова дискусія, є оцінка роботи, оцінка глибини, новизни, науковості, тобто багато різних оціночних критеріїв. ШІ якісно не може цього забезпечити. Натомість він видає примітивну критику», — зазначає вчений.
Професор Мальцев вважає, що досліднику потрібен не штучний опонент, який автоматично ставить під сумнів будь-який результат, а інструмент, здатний якісно допомагати досліднику.
«Я висуваю гіпотезу, ШІ шукає докази. Або він їх знаходить, або ні. Якщо не знаходить, то навіщо взагалі обговорювати гіпотезу, якщо немає доказів? А якщо знаходить, тоді ми йдемо далі досліджувати».
Ця формула відображає принципово інший підхід до застосування ШІ в науковій роботі. У його центрі — не створення переконливого тексту й не автоматичне генерування заперечень, а послідовна перевірка дослідницьких припущень. Система має допомагати встановлювати, які твердження підтверджені даними, які залишаються недоведеними та які питання потребують подальшого вивчення.
«Мені потрібен штучний інтелект, який мені допомагатиме», — підкреслює вчений.
За такого підходу ШІ розглядається не як заміна досліднику і не як безумовний авторитет, а як інтелектуальний інструмент, включений у науковий процес.
Отже, перед розробниками стоїть завдання не навчити ШІ нескінченно сперечатися з дослідником, а вибудувати механізм змістовної перевірки: виявляти слабкі місця там, де вони дійсно існують, відрізняти принципові недоліки від формальних причіпок і допомагати визначати, які додаткові дані необхідні для підтвердження або спростування гіпотези.
Від дослідницької машини до нової наукової інфраструктури
За словами професора Олега Мальцева, він уже має відпрацьовану дослідницьку машину та програмний комплекс. Система «Вектор» задумана як подальший етап розвитку цієї роботи — перехід від існуючих інструментів до більш масштабної системи, що об’єднує дослідницьку методологію, обчислювальні можливості, інформаційні ресурси та спеціалізовані моделі штучного інтелекту.
Важливий напрям проєкту — створення ізольованих моделей. Конкретні технічні параметри такої ізоляції, архітектура майбутньої системи та механізми її роботи ще належить визначити в ході розробки. Але вже зараз видно, що сама постановка завдання виходить за межі звичного уявлення про штучний інтелект як про зручний інтерфейс для отримання відповідей. «Вектор» орієнтований на іншу роль технології — стати інструментом систематичної дослідницької діяльності, де важливі не лише швидкість обробки інформації та якість формулювань, а й логіка наукового пошуку, перевірюваність висновків та накопичення знань.
Сам професор Мальцев говорить про створення «машини досліджень» — системи, здатної супроводжувати наукову роботу на різних етапах, взаємодіяти з різнорідними джерелами інформації та допомагати досліднику послідовно вирішувати завдання, які сьогодні вимагають значних інтелектуальних та організаційних ресурсів.
Реалізація такого задуму вимагатиме вирішення цілого ряду складних завдань: від оцінки достовірності джерел і контролю якості даних до відтворюваності результатів, запобігання помилок та розробки критеріїв наукової експертизи. Саме здатність справлятися з цими завданнями, а не лише генерувати змістовні відповіді, стане одним із головних критеріїв практичної цінності майбутньої системи.
Перша конструкторська сесія 23 жовтня стала початком роботи над системою «Вектор». Наступний етап — розвиток інженерної концепції та об’єднання компетенцій, необхідних для створення спеціалізованого штучного інтелекту для науки.
Якщо заявлений підхід вдасться втілити в діючу систему, «Вектор» зможе стати прикладом нового напряму в застосуванні ШІ: від універсальних цифрових помічників до спеціалізованих дослідницьких інструментів, побудованих навколо логіки наукового доказу.
Раніше ми писали про те, як український учений Олег Мальцев відкрив новий підхід до застосування фотографії в науці, та про ідею журналу WRONG PHOTOGRAPHY.