Нейросети и открытия в нейрофизиологии
На наших глазах в мире происходит неожиданная революция, связанная с нейросетями и большими языковыми моделями вроде ChatGPT. Они сильно меняют разные области человеческой деятельности, в том числе и исследования. При решении научной проблемы ученый сначала знакомится с предыдущими исследованиями и данными по теме, а затем разрабатывает новые гипотезы и проверяет их на опытах. В нейронауках сегодня столько экспериментальных данных, что специалисты нередко фокусируют внимание на узких областях, к примеру, визуализации активности нейронов или генетике.
В статье, опубликованной в журнале Neuron, группа нейрофизиологов под руководством Данило Бздока (Danilo Bzdok) из Университета Макгилла разбирает вопрос о том, как использовать большие языковые модели, чтобы выиграть от сотрудничества с ними. Ученые уверены, что подобные модели можно создавать для многих областей, включая нейровизуализацию, клеточную геномику, даже оцифровку написанных от руки клинических отчетов. На следующем шаге к открытию модели должны будут общаться друг с другом, чтобы преодолеть изоляцию своей области знаний. Здесь, уверены авторы исследования, нейросети будет «открывать те истины, которые человек не может найти сам».
Ученый же будет руководить этими ИИ и проверять их результаты. Бздок отмечает, что иногда он не сможет полностью понять механизм, лежащий в основе биологических процессов, обнаруженных моделью. Но это не значит, что ее выводы нельзя будет использовать. И здесь понадобится гораздо более мощная инфраструктура обработки и хранения данных, чем есть сейчас в большинстве лабораторий мира. Исследователи даже предлагают перейти к более ориентированному на данные подходу — финансировать и публиковать в ведущих журналах результаты работы ИИ. При этом традиционная модель исследований, основанных на гипотезах, остается ключевой, но может оказаться менее плодотворной. Бздок говорит, что сейчас его коллеги «тонут в информации, но голодают по знаниям». Он надеется, что ИИ в первую очередь сможет помочь людям в создании новых методов лечения.
Стоит отметить, что, в сущности, авторы статьи пытаются придумать новый способ делать открытия с помощью ИИ, который превзойдет в этом человека. Они забывают, что алгоритмы его работы пока еще задаются человеком, как это уже много раз случалось в истории с новыми технологиями. Например, ткацкий станок может выполнить то, что не мог человек, но задачу ему всегда ставит человек, который сначала должен ее четко представить.
Сегодня наука развивается экстенсивно, но эволюционировала она всегда скачками. Проблема, которую ученые пытаются запрятать под яркий ковер ИИ, состоит в почти столетнем отсутствии новых научных парадигм. Поэтому предположение, что ИИ совершит прорывы, которые не сможет сделать человек, скорее неверно. Идейные революции в науке — плод труда живых одиночек.