Когато се говори за изкуствен интелект, обикновено въпросът е дали ще замени учители, програмисти, журналисти или административни служители. Много по-тихо, но и много по-съществено, ИИ вече започва да променя и самата научна работа. Не като изтласква учения изцяло, а като поема все повече от бавните, повтаряемите и мащабните етапи по пътя към едно откритие. Новите системи вече не са само инструменти за техническа помощ. Те постепенно се превръщат в активен участник в отделни части от изследователския процес.
Тази промяна се вижда най-ясно в области, в които науката отдавна работи с огромни количества данни, сложни връзки и прекалено много възможности за проверка. В биологията например изкуственият интелект вече се използва за предсказване на белтъчни структури. Дълго време това беше задача, която изискваше много време, ресурси и търпение. Това не заменя лабораторната работа и не прави експеримента ненужен. То обаче ускорява самото начало на научното търсене. Вместо учените дълго да се губят сред хиляди възможности, системата им помага по-бързо да открият кое действително заслужава проверка.
Подобна промяна се наблюдава и при разработването на нови лекарства. В този случай изкуственият интелект не влиза в лабораторията като заместител на изследователя, а като средство за предварителен подбор. Той може да преглежда огромни пространства от възможни съединения, да открива по-обещаващи кандидати и да насочва вниманието към онези варианти, които имат по-голям потенциал да бъдат полезни. Това не е малко. В науката често именно предварителното филтриране отнема най-много време и усилия. Когато тази част бъде ускорена, се освобождава място за същинската човешка работа, а именно проверката, тълкуването и научната преценка.
В материалознанието процесът е още по-интересен. Изкуственият интелект вече не само прогнозира кои материали биха могли да бъдат перспективни, но все по-често се свързва и с автоматизирани лабораторни системи. На практика това означава, че между компютърното моделиране и реалния експеримент започва да се оформя по-кратък и по-динамичен цикъл. Допреди не много време това звучеше почти като научна фантастика. Днес вече има достатъчно основания да се каже, че подобен модел на работа постепенно се очертава като реална посока в развитието на науката.
Но може би най-интересното не е само, че изкуственият интелект обработва данните по-бързо. По-същественото е, че той започва да навлиза и в сфера, която доскоро изглеждаше почти изцяло човешка. Става дума за ранното оформяне на идеи. Все по-често новите системи помагат още в самото начало на изследователския процес. Те могат да подскажат възможна хипотеза, да насочат към нова посока за търсене или да свържат идеи от различни области. Именно тук личи по-дълбокото разместване. Машината вече не остава само в края на процеса, когато трябва да се обработят резултатите, а започва да присъства и в момента, когато научният въпрос тепърва се оформя.
Още една крачка напред е автоматизирането на по-големи части от самия изследователски цикъл. Появяват се системи, които могат да предложат идея, да напишат код за експеримент, да визуализират резултатите, да подготвят текст и дори да извършат предварителна вътрешна оценка на написаното. Това е особено видимо в области, в които експериментът е изцяло цифров. В тях вече се наблюдава не просто подпомагане, а частична автоматизация на отделни етапи от научната работа.
Промяната не се ограничава само до самото откритие. Тя засяга и дейностите около него - подготовката на фигури, оформянето на ръкописи, предварителния преглед на текстове, създаването на резюмета, структурирането на литературни източници, формулирането на рецензентски бележки. Това може да изглежда второстепенно, но всъщност точно там често се губят много време и усилия. В подобни случаи ИИ не прави науката вместо учения, но променя начина, по който той работи. А понякога именно това е решаващо, защото освобождава време за по-смислената част – мисленето.
Тази тема не се отнася само до големи научни центрове. През последните години я виждам и в собствената си работа. Все по-ясно става, че изкуственият интелект не е само средство за генериране на текст. Той може да бъде полезен и в други етапи на научната работа. Това личи при подреждането на структурата на публикацията, при езиковото прецизиране, при организацията на анализа и при подготовката на представянето на резултатите. Това не заменя научния труд. По-скоро показва, че начинът, по който той се извършва, вече започва да се променя.
Именно тук обаче се появява и важната граница. Науката не е само търсене на закономерности и извеждане на резултати. Тя е и отговорност за тях. Изкуственият интелект може да предложи хипотеза, да открие зависимост, да подреди литературата, да подготви чернова или да насочи вниманието към посока, която си струва да бъде проверена. Но той не носи отговорност за истинността на извода в човешкия смисъл. Не той ще защити едно спорно заключение. Не той ще понесе последствията, ако една интерпретация е прибързана, ако един експеримент е зле замислен или ако едно приложение се окаже рисковано. Точно затова човешката роля остава централна в преценката, в съмнението, в критиката и в отговорността за крайното знание.
Тук се появява и един по-съществен въпрос. Колкото по-убедително изкуственият интелект навлиза в научната работа, толкова по-важно става не само какво печелим от него, но и какво бихме могли да изгубим. Фактът, че идеите могат да се генерират по-бързо, не означава непременно по-задълбочено мислене. Същото важи и за текстовете. Това, че се създават по-лесно, не е гаранция за по-качествено знание. Дори по-силната автоматизация на изследователския процес сама по себе си не осигурява нито научна добросъвестност, нито критичност. Напротив. Колкото по-удобен става един инструмент, толкова по-голям е рискът да му се доверим повече, отколкото трябва. Затова следващият голям въпрос пред науката няма да бъде дали ИИ може да помага. По-важното ще бъде как научната общност ще запази стандартите за проверка, повторяемост и критично мислене в среда, в която все повече неща могат да бъдат генерирани бързо и убедително.
Затова по-точното твърдение не е, че изкуственият интелект заменя учения. По-точно е да се каже, че той започва да измества част от научния труд около откритието - търсенето, подбора, предварителния анализ, черновите, междинните стъпки, техническата подготовка. А това съвсем не е малко, защото понякога именно тези привидно второстепенни дейности отнемат най-много време, енергия и внимание. Ако ИИ продължи да навлиза с това темпо, науката едва ли ще стане безчовечна. Но почти сигурно ще стане по-хибридна. И тогава големият въпрос няма да е дали машината мисли като учен, а дали човекът ще успее да остане истински автор на научния смисъл.
Проф. д-р инж. Алдениз Рашидов е преподавател в Технически университет – Габрово, катедра “Автоматика, информационна и управляваща техника”. Той е директор на Центъра за електронно и дистанционно обучение и ръководител на сектор “Информационно осигуряване” към университета. Научните му интереси са в областта на интернет базираните системи, индустриалните информационни системи и приложението на изкуствения интелект в образованието и научните изследвания. Проф. Рашидов е автор на над 115 научни публикации и е старши член (Senior Member) на IEEE, както и член на IEEE Computer Society и IEEE Robotics and Automation Society.
