Transcription
Приветствуем всех в нашем сегодняшнем разборе. Мы сегодня погружаемся в, ну, прямо скажем, крайне интригующую область. На стыке искусственного интеллекта, вот этих вот больших языковых моделей, о которых все говорят, и самого-самого переднего края теоретической физики. И вопрос, который мы ставим, он, знаете ли, фундаментальный. Могут ли современные ИИ, и не просто, скажем, перелопачивать информацию, а генерировать действительно новые какие-то прорывные идеи в физике? Не просто компилировать, а именно творить.
Именно. И чтобы попытаться нащупать ответ, мы как раз и возьмём совершенно конкретный пример. Эксперимент, который провела известный физик, теоретик Сабина Хусенфельдер. Она, надо сказать, не побоялась бросить вызов нескольким ведущим ИИ-моделям. Дала им задачу, ну, по-настоящему сложную, одну из так называемых проблем тысячелетия, связанных с уравнениями Навье-Стокса. Это, ну, для понимания масштаба задачи, за решение которых математический институт Клея обещал миллион долларов. Серьёзный вызов для ИИ, ничего не скажешь.
Да, абсолютно. И вот наша задача сегодня — это не просто, знаете, пересказать, что там у Хусенфельдер получилось, какой ИИ лучше, какой хуже. Нет, мы хотим копнуть глубже, прямо вот разобрать по косточкам саму идею, которую она предложила, и понять её логику, её подход к тестированию. Потом, конечно, внимательно посмотреть, как отвечала каждая модель. Там были и GPT, и CLD, и Grok, и Gemini от Google. И уже на основе всего этого сформулировать какие-то выводы, ну, о том, на что ИИ реально способен в научном творчестве вот прямо сейчас, и где его, так сказать, фундаментальные ограничения. Да, постараемся вникнуть во все детали, увидеть какие-то связи, может быть, неочевидные на первый взгляд. Давайте начнём это исследование.
Давайте.
Хорошо, тогда начнём со основ. Сама проблема уравнений Навье-Стокса. Что это такое вообще? Почему они так важны? И в чём там загвоздка на миллион долларов?
Ну, уравнения Навье-Стокса — это, можно сказать, Библия гидродинамики или аэродинамики. Они описывают движение вязких жидкостей и газов. То есть практически всё, что течёт или дует вокруг нас. Как вода течёт в трубах, как кровь бежит по сосудам, как воздух обтекает крыло самолёта, как формируются океанские течения, ураганы, как вообще работает погода и климат. В основе всего этого на макроуровне лежат именно эти уравнения.
То есть область применения колоссальная. Именно по своей сути это просто второй закон Ньютона. Сила равна массе на ускорение, но записанный для элемента объёма текучей среды. Он учитывает силы давления, силы вязкого трения внутри жидкости или газа и, возможно, какие-то внешние силы, например, гравитацию.
Звучит вроде бы, ну, как стандартная физика. А в чём тогда сложность? Почему проблема тысячелетия?
Угу. Сложность в математике. Уравнения эти нелинейные. Это значит, что эффекты не просто складываются, они могут сложно взаимодействовать, усиливать друг друга. И вот из-за этой нелинейности их аналитическое решение, то есть нахождение точной формулы, возможно только в очень простых частных случаях. А главный вопрос проблемы тысячелетия, если формулировать его, ну, скажем так, на пальцах, вот в чём. Возьмём некую жидкость или газ. В начальный момент времени пусть поток будет хорошим, гладким, непрерывным, без всяких там разрывов. Скорости и давления везде конечны.
Угу. О'кей. Стартуем с идеальной ситуации.
Да? И приложим к этому потоку тоже хорошие, конечные, гладкие внешние силы или вообще не будем прикладывать внешних сил. Вопрос: гарантируют ли нам уравнения Навье-Стокса, что этот поток всегда, во все последующие моменты времени, будет оставаться таким же хорошим, гладким и конечным? Или же может случиться так, что в какой-то точке, в какой-то момент времени решение "взорвётся", то есть скорость или давление или их производные вдруг станут бесконечными. Вот это и называют сингулярностью или blow-up.
Ага. То есть, может ли из чего-то гладкого и конечного, само по себе, по законам этих уравнений, родиться нечто бесконечное, катастрофическое, как если бы, не знаю, гладкая волна на воде вдруг сама собой сформировала бесконечно острый пик?
Отличная аналогия. Именно так. Речь идёт о самой математической корректности модели. Описывают ли эти уравнения физическую реальность всегда адекватно, или в них есть некий внутренний математический изъян, который может привести к таким вот нефизичным бесконечностям?
И до сих пор ответа нет.
Строгого математического ответа нет. Есть множество численных симуляций, которые показывают, что вроде бы ничего такого не происходит в реалистичных ситуациях, но численный расчёт — это не доказательство. Есть и некоторые теоретические работы, намекающие на возможность сингулярности в специфических, возможно, не физических условиях, но общего строгого доказательства ни в ту, ни в другую сторону нет. Вот за это и обещан миллион.
Понятно. И вот Сабина Хусенфельдер, как я понял из вашего вступления, склоняется к тому, что сингулярности всё-таки возможны. У неё есть какая-то гипотеза на этот счёт?
Да, у неё есть, скажем так, физическая интуиция, что ответ на вопрос проблемы тысячелетия — да, сингулярности могут возникать. И её аргументация довольно интересна. Она рассуждает так: уравнения Навье-Стокса — это классическая теория, описывающая непрерывную среду. Она не учитывает квантовую природу материи, дискретность атомов и молекул. А что происходит на очень малых масштабах, когда формально по уравнениям должна возникнуть сингулярность? Возможно, именно там в игру вступают эффекты, которые лежат за пределами классической гидродинамики. Может быть, какая-то квантовая гравитация или что-то ещё не даёт образоваться настоящей математической бесконечности. То есть она предполагает, что классические уравнения, доведённые до предела, как бы "ломаются", указывая на необходимость новой физики.
Именно. Она говорит, что для того, чтобы сингулярности не возникали, вероятно, потребовалась бы какая-то встроенная в сами уравнения защита, возможно, связанная с квантовыми эффектами. А поскольку в Навье-Стоксе этого нет, то логично предположить, что сингулярности там возможны.
Угу. Звучит логично. А есть ещё какой-то прагматический аспект?
Да, она упоминает и чисто математический прагматизм. Чтобы доказать, что сингулярности есть, ответ "да", достаточно найти всего лишь один пример, один набор начальных условий и внешних сил или их отсутствия, который гарантированно приводит к "взрыву" решения. Это уже будет доказательство. А вот, чтобы доказать, что сингулярности никогда не бывают, ответ "нет", нужно построить общее доказательство, которое работает для всех возможных гладких начальных условий. Это, как правило, гораздо-гораздо сложнее математически.
Ясно. Но если идея кажется ей самой довольно убедительной, и она думала об этом, как вы сказали, лет 20, почему она сама не взялась за её разработку? Что мешало?
Она называет две основные причины, и они, надо сказать, очень показательны для того, как работает современная наука, особенно фундаментальная. Первая причина банальна, но весома: финансирование.
Деньги.
Именно. Эта идея связать Навье-Стокса с ИИ, о чём мы сейчас поговорим, она очень далека от её основной специализации. Это в основном физика за пределами стандартной модели, квантовая гравитация. Получить грант на исследование, которое лежит так далеко от твоей поляны, да ещё и является настолько спекулятивным, ну, практически невозможно.
То есть система финансирования науки не очень поощряет такие вот прыжки в сторону.
Зачастую, да. Гораздо проще получить деньги на развитие уже существующих, общепринятых направлений, на инкрементальные улучшения, а на что-то радикально новое, рискованное, где нет гарантии результата — очень сложно. Это, кстати, большая проблема современной науки, о которой много говорят. Не хватает поддержки для по-настоящему неконвенционных исследований.
Понятно. А вторая причина?
Вторая причина психологическая, она очень честно об этом пишет. Это неуверенность в успехе и самокритика. Она говорит что-то вроде: "Наверняка есть какая-то веская причина, почему эта идея не сработает. А я блаженно невежественная, просто слишком глупа, чтобы её увидеть".
Даже у известных физиков такое бывает. Синдром самозванца.
Да, абсолютно. Это очень распространённое явление в научной среде, особенно когда речь идёт о действительно сложных фундаментальных проблемах. Страх ошибиться, страх выглядеть глупо, сомнения в собственных силах, плюс объективное понимание сложности задачи. Всё это создаёт серьёзные психологические барьеры.
И вот это сочетание, отсутствие финансирования и внутренняя неуверенность и сделала эту идею, по её мнению, идеальным кандидатом для того, чтобы запросить чат-бота.
В каком-то смысле, да, это как бы снимает часть ответственности, что ли. Можно исследовать безумную идею "понарошку", не вкладывая годы жизни и репутацию, не пытаясь пробить стену финансирования, просто спросить: "А что если?" и посмотреть, что скажет ИИ. Это такой, знаете, низкорисковый способ пощупать воду.
Интересный подход. Хорошо. Давайте теперь перейдём к самой идее, которую она скормила чат-ботам. Использование общей теории относительности Эйнштейна. Как вообще связана гравитация, искривлённое пространство-время и течение, скажем, воды в реке? Звучит дико.
Звучит дико, но именно в этом и суть. Идея Хусенфельдер — это поиск аналогии, математической аналогии, не физической связи, а именно формального сходство уравнений. Она предлагает сделать следующее:
Взять какое-нибудь известное точное решение уравнения Эйнштейна. Уравнения Эйнштейна связывают геометрию пространства-времени, метрику, с распределением энергии и импульса, тензором энергии-импульса. Решений известно довольно много. Они описывают разные ситуации: чёрные дыры, космологические модели, гравитационные волны и так далее.
Так, берём готовое решение из ОТО с каким-то своим тензором энергии-импульса, который может и не соответствовать обычной жидкости.
Да, именно так. Он может описывать какое-нибудь экзотическое поле или пыль или что-то ещё. Главное, чтобы решение было известно. Шаг второй. И это самый хитрый и сложный момент. Попытаться найти такую систему координат.
Ага, вот тут начинается магия.
Точно. Такую систему координат, в которой некоторые из компонент уравнения Эйнштейна, а это довольно сложная система дифференциальных уравнений в частных производных, по своей математической форме в точности совпадут с уравнениями Навье-Стокса для несжимаемой жидкости. То есть мы как бы говорим: "Пусть вот эта компонента метрики пространства-времени играет роль давления, а вот эти компоненты играют роль компонент скорости потока жидкости". И если нам повезёт найти такую систему координат и такое исходное решение ОТО, что уравнения совпадут, вуаля, у нас есть аналогия. Это действительно очень нетривиально. То есть мы используем геометрию пространства-времени как некий математический каркас, на который пытаемся натянуть гидродинамику.
Совершенно верно. Отождествляем геометрические величины с гидродинамическими. И вот здесь становится действительно интересно. Потому что это открывает путь к использованию мощных инструментов из ОТО.
Каких именно? Как это поможет с проблемой сингулярности в Навье-Стоксе?
А вот тут на сцену выходят знаменитые теоремы Пенроуза и Хокинга о сингулярностях. Это фундаментальные результаты. Вот. Они говорят, что при выполнении некоторых довольно общих условий, связанных со свойствами материи и причинностью, в решениях уравнений Эйнштейна неизбежно возникают сингулярности.
Те самые, вроде центра чёрной дыры или точки Большого взрыва.
Именно. Это точки, где геометрия пространства-времени становится патологической. Кривизна уходит в бесконечность, классическая теория перестаёт работать. Теоремы Пенроуза дают строгие математические условия, при которых такие сингулярности гарантированно появляются. И вот идея Хусенфельдер. Если нам удастся построить вот эту аналогию между ОТО и Навье-Стоксом, и если окажется, что условия теорем Пенроуза для соответствующего ОТО-решения выполнены, то это будет означать, что в этом решении должна быть сингулярность.
А поскольку мы отождествили геометрию с гидродинамикой.
Да, то эта сингулярность в ОТО должна проявиться как сингулярность, тот самый blow-up, в соответствующем решении уравнений Навье-Стокса. То есть мы как бы импортируем доказательства существования сингулярности из ОТО в гидродинамику через эту аналогию.
Гениально, если сработает. Но звучит и невероятно сложно. Какие тут главные подводные камни?
Да их множество. Самый главный камень — это, конечно, найти подходящее решение ОТО и ту самую волшебную систему координат. Их же не бесконечное количество, но достаточно много. И нет никакой гарантии, что такая комбинация вообще существует. Это может быть как поиск иголки в стоге сена, которого даже нет.
То есть сама возможность построения такой аналогии — это пока гипотеза.
Абсолютно. Это чистая гипотеза. Вторая сложность. Нужно убедиться, что сингулярность, если она найдётся в этой ОТО-аналогии, действительно соответствует взрыву поля скоростей или давления, как того требует постановка проблемы тысячелетия, а не является, скажем, артефактом, связанным с внешними силами, forcing term. По условиям задачи, сингулярность должна возникать из самой динамики жидкости, а не из-за того, что мы её "пинаем" чем-то бесконечным извне.
А что насчёт возможности сгладить сингулярности выбором координат? О чём вы упоминали? Это помогает или мешает?
Это интересный момент. В ОТО действительно существуют так называемые координатные сингулярности, которые можно убрать удачным выбором системы координат. Самый известный пример — сингулярность на горизонте событий чёрной дыры в координатах Шварцшильда. А есть истинные сингулярности кривизны, как в центре, которые убрать нельзя. Хусенфельдер упоминает, что возможность таких координатных преобразований в ОТО, которые сохраняют регулярность некоторых величин, может быть полезно. Возможно, это как-то поможет отделить настоящие гидродинамические сингулярности от каких-то артефактов аналогии. Но как именно? Это тоже открытый вопрос. Детали тут крайне туманные.
При этом, как я понимаю, какие-то связи между гидродинамикой и ОТО всё-таки уже известны науке. Это не совсем уж terra incognita.
Да, это важно отметить. Существуют известные аналогии. Самое знаменитое — это, наверное, мембранная парадигма для чёрных дыр, разработанная Кипом Торном и другими. Она показывает, что горизонт событий чёрной дыры с точки зрения внешнего наблюдателя ведёт себя во многом как вязкая двумерная жидкость, обладающая поверхностным натяжением, вязкостью, электропроводностью. Там уравнения, описывающие возмущение горизонта, действительно похожи на уравнения гидродинамики.
Но Хусенфельдер говорит, что это не то.
Да, она подчёркивает, что эти известные аналогии вроде мембранной парадигмы или связи через AdS/CFT соответствия работают в очень специфических условиях, обычно вблизи горизонтов событий или в контексте теории струн. Они не подходят для её конкретной идеи найти аналогию для обычного течения несжимаемой жидкости в плоском пространстве, используя геометрию ОТО.
И вот это, кстати, делает задачу хорошим тестом для ИИ, не так ли? Сможет ли он понять суть новой идеи и не отвлекаться на уже известные, но нерелевантные здесь аналогии?
Именно. Это проверка на способность к тонкому различению, к пониманию контекста. Сможет ли ИИ ухватить навизну и специфику предложенного подхода, а не просто выдать всё, что он знает про слова "Навье-Стокса" и "ОТО".
Сама Хусенфельдер, как я понял, не питала иллюзий насчёт простоты или гарантированного успеха своей идеи.
Совершенно. Она прямым текстом говорит: "Я не знаю, сработает ли это. Если бы я знала, как это работает, я бы не спрашивала чат-бота". Это подчёркивает именно исследовательский, почти интуитивный, спекулятивный характер её гипотезы. Это не проработанная теория, а скорее направление для поиска, основанное на некоторой физической интуиции и знании математического аппарата обеих областей.
Угу. И какой же конкретный метод проверки она предложила ИИ? Как именно она сформулировала задачу?
Угу. Учитывая сложность прямого построения такой аналогии с нуля, она предложила более прагматичный, хотя и трудоёмкий подход: систематический перебор известных точных решений уравнений Эйнштейна. Их известно несколько сотен. Они классифицированы по типам симметрии, свойствам тензора энергии-импульса и так далее. Задача для ИИ звучала примерно так: "Вот моя гипотеза об аналогии. Пожалуйста, просмотри известные решения ОТО, проверь, не подходит ли какой-нибудь из них для построения этой аналогии. То есть нельзя ли в каком-то из них найти систему координат, где уравнения примут вид Навье-Стокса?"
Угу. На первый взгляд, это действительно похоже на задачу, которая могла бы подойти для ИИ. Перебор большого каталога данных по заданным критериям, поиск соответствий.
Да, чисто внешне это выглядит как раз тем, в чём современные ИИ, обученные на огромных массивах текстов и данных, должны быть сильны. Обработка большого объёма информации, выявление паттернов, проверка условий. Казалось бы.
Но прежде чем мы перейдём к тому, как ИИ с этим справились или не справились, давайте установим некий эталон. Чего бы Хусенфельдер или любой другой опытный физик ожидал бы от, скажем, очень умного и компетентного студента-физика, которому бы поручили такую задачу. Что считалось бы хорошей работой?
Это отличный вопрос. Он задаёт планку. Ожидался бы прежде всего от такого гипотетического идеального студента, ожидался бы прежде всего структурированный и осмысленный подход. Не просто перебор, а именно исследование. Это включало бы несколько этапов. Во-первых, формализация. Студент должен был бы начать с того, чтобы предельно чётко определить все используемые термины и уравнения. Что именно мы понимаем под уравнениями Навье-Стокса для несжимаемой жидкости в 3+1 измерениях? Каковы конечные математические требования проблемы тысячелетия? Гладкость начальных данных, условия на бесконечности и допустимость внешних сил и так далее.
То есть сначала навести идеальный порядок в определениях.
Именно. Далее — чётко сформулировать суть теорем Пенроуза о сингулярностях, их условия применимости и, конечно, разобраться в классификации известных решений ОТО: какие у них симметрии, какие типы материи они описывают, каковы их известные свойства. Создать, так сказать, понятийную карту задачи.
Хорошо, с формализацией понятно. Что дальше?
Дальше — анализ. Прежде чем бросаться перебирать сотни решений, умный студент попытался бы проанализировать математические структуры обеих теорий: Навье-Стокса и ОТО. Какие у них общие черты, где могут скрываться точки соприкосновения. Например, обе теории оперируют с тензорами, с дифференциальными уравнениями в частных производных. Есть ли какие-то общие типы симметрий? Может быть, какие-то математические методы применимы и там, и там? Попробовать найти какие-то зацепки, которые сузят круг поиска или подскажут, на какие классы решений ОТО стоит обратить внимание в первую очередь.
То есть не слепой перебор, а поиск на основе понимания структур.
Именно. И третий этап — это разработка методологии. Как именно проводить проверку? Просто подставлять компоненты метрики в уравнения Навье-Стокса — это вряд ли сработает. Нужно разработать систематический алгоритм. Возможно, он включал бы анализ симметрий. Если у Навье-Стокса есть определённые симметрии, то и у искомого решения ОТО в нужной системе координат должны быть похожие. Или, может быть, студент попытался бы пойти от обратного. А нельзя ли доказать, что такой аналогии не может существовать в принципе? Попробовать найти какое-то фундаментальное несоответствие между структурами уравнений, которое делает такую аналогию невозможной. Это тоже был бы ценный результат.
То есть ожидается не просто ответ "да" или "нет" на вопрос: "Нашлось ли решение?", а именно демонстрация глубокого понимания проблемы, структурированный подход, методичность, возможно, даже разработка новых аналитических инструментов для этой задачи.
Совершенно верно. Ожидается не просто компиляция информации, а именно научное исследование, пусть и на уровне квалифицированного исполнителя. И вот на фоне этих ожиданий то, что выдали реально ИИ, выглядит, ну, скажем так, весьма контрастно.
Что ж, давайте, наконец, перейдём к самому эксперименту. Хусенфельдер взяла, как вы сказали, несколько топовых моделей. Использовала для всех одинаковый запрос, описывающий её идею и просьбу проверить известные решения ОТО. Какие модели участвовали и каковы были результаты? Начнём, наверное, с той, которую она назвала лучшей — GPT. Вероятно, это была GPT-4 или какая-то её продвинутая версия.
Да, скорее всего, речь шла о GPT-4. Итак, GPT. Первоначальная реакция, как отмечает Хусенфельдер, была не идеальной. Модель проявила некоторое непонимание нюансов задачи. В частности, она запуталась в вопросе о допустимости внешних сил (forcing term) в формулировке проблемы тысячелетия.
А это важный момент.
Критически важный. Проблема как раз в том, возникают ли сингулярности сами по себе из внутренней динамики или из-за сингулярных внешних воздействий. GPT также, кажется, не сразу уловил идею переноса сингулярности из ОТО в Навье-Стокса через аналогию, а не просто помещение одного в другое. Потребовались уточняющие запросы со стороны Хусенфельдер, чтобы направить модель в нужное русло.
И после этих уточнений.
А вот после уточнений GPT, по словам Хусенфельдер, примерно понял идею. Это уже было достижением по сравнению с другими. Модель не просто пересказала запрос, а предложила некий план дальнейших шагов для исследования этой аналогии. Более того, она смогла даже указать на некоторые потенциально релевантные классы решений ОТО в качестве возможных отправных точек для поиска. То есть она не нашла готовое решение, конечно, но продемонстрировала способность как-то структурировать задачу и выделить области для дальнейшего поиска, основываясь на запросе.
И какой был вердикт Хусенфельдер?
Вердикт был таким: "Примерно понял идею. Предложенные шаги выглядят вроде бы разумно". И итоговая оценка: "GPT — лучшая из протестированных моделей".
Но что именно делало эти шаги разумными? Это был действительно осмысленный план или просто наукообразный текст? В чём конкретно проявилось это понимание, пусть и примерное?
Хусенфельдер не вдаётся в супердетали предложенного GPT плана, но, судя по её оценке, он, вероятно, отражал общую логику научного поиска в такой ситуации. Возможно, GPT предложил что-то вроде:
1. Чётче определить математическое отображение между тензорами ОТО и полями Навье-Стокса.
2. Проанализировать симметрии в обеих системах уравнений и искать решение ОТО с подходящими симметриями.
3. Проверить выполнение энергетических условий теорем Пенроуза для кандидатов.
4. Исследовать конкретные классы решений, например, с определёнными типами источников или симметрий в сфероидах, которые она упомянула.
Даже если эти шаги были сформулированы довольно общо и не содержали прорывных идей, сам факт их структурированного изложения и указания на релевантные, пусть и широко известные классы решений ОТО, был воспринят как признак понимания задачи. GPT смог удержать контекст сложной гипотезы и предложить некий путь её проверки, а не просто завис или выдал нерелевантную информацию. Это уже выделило его на фоне остальных.
Угу. Хорошо, с лидером понятно. Перейдём к другим участникам. Google DeepMind, он же, видимо, Gemini Ultra, самый дорогой, 140 евро в месяц, как она пишет, и очень медленный. 20 минут на генерацию одного ответа. Ожидания, наверное, были высокие.
Ну, естественно, от премиальной и медленной модели ожидаешь чего-то особенного, но реальность оказалась разочаровывающей, мягко говоря. Первый ответ DeepMind был, по сути, вежливым "ок". Он просто перефразировал исходный текст запроса Хусенфельдер, не добавив ничего от себя.
То есть просто: "Я вас понял, вы хотите вот это, и всё".
Примерно так. Никакого анализа, никаких предложений. Тогда Хусенфельдер задала прямой вопрос: "Какие конкретные шаги вы бы предприняли для решения этой задачи?" И вот тут DeepMind выдал нечто странное. Сначала он сгенерировал текст, который, по её описанию, был очень похож на абстрактную заявку на грант. Общие слова о важности проблемы, о междисциплинарном подходе, о необходимости дальнейших исследований, но абсолютно без конкретики, без единого шага по существу.
В воду лил, проще говоря.
Именно. А затем, после этого потока общих фраз, DeepMind вежливо отказался от дальнейшей работы. Он заявил, что как языковая модель он не может генерировать новые концептуальные прорывы и не способен выполнять специализированные абстрактные математические рассуждения, необходимые для этой задачи.
Мм, погодите. То есть самая продвинутая и дорогая модель Google просто сказала: "Извините, это слишком сложно для меня, я всего лишь языковая модель". Это поразительно.
Да, это был, пожалуй, самый удивительный результат. Хусенфельдер также упоминает, что у неё и раньше был опыт общения с DeepMind по другим вопросам, и он всегда был разочаровывающим. Модель генерировала очень многословные, расплывчатые, полные воды ответы.
Какой же вердикт по DeepMind?
Далеко не так хорош, как GPT-4. Она, видимо, оговорилась, имеет в виду GPT-4, и определённо не стоит своих денег.
Что... какие выводы можно сделать из такого поведения дорогой модели? Это говорит об ограничениях самой технологии Gemini Ultra или это результат какой-то чрезмерной цензуры или осторожности, заложенной разработчиками, чтобы модель не наговорила лишнего или не ошиблась в сложной теме?
М, это очень хороший вопрос. Возможно, и то, и другое. С одной стороны, это может указывать на реальные пределы возможностей модели в обработке настолько абстрактных и нетривиальных научных гипотез. Она не смогла схватить суть и предложить что-то конструктивное. С другой стороны, такой прямой отказ со ссылкой на неспособность генерировать прорывы может быть и следствием жёстких инструкций безопасности (safety alignment). Разработчики могли запретить модели пытаться решать задачи, где высок риск ошибки или генерации псевдонаучного бреда. Особенно в такой чувствительной области, как фундаментальная физика. Проще отказаться, чем ошибиться.
Но для пользователя, который платит 140 евро в месяц, такой отказ выглядит, мягко говоря, не очень полезно. Именно это ставит вопрос о позиционировании таких моделей. Если они не могут помочь с действительно сложными творческими задачами, то в чём их премиальность?
Хорошо, идём дальше. Следующая модель от Google — Gemini 2.5. Вероятно, это то, что сейчас называется Gemini Pro. Она была значительно быстрее DeepMind. Как она справилась?
Gemini 2.5 показал другую картину, но тоже не без проблем. Его первая реакция была довольно ээ эмоциональной. Он назвал идею Хусенфельдер "очень креативной и блестящей", но тут же добавил, что считает её "неработоспособной".
Почему? Опять непонимание?
Да. Снова классическая ошибка LLM. Неправильное понимание запроса. Gemini 2.5 решил, что Хусенфельдер предлагает поместить несжимаемую жидкость Навье-Стокса внутрь некого пространства-времени ОТО. То есть он не понял идею аналогии, а воспринял её буквально как физическое вложение одного в другое. Естественно, при таком
Понимании идея кажется нерабочей. Потребовалось уточнение от Хусенфелдера.
>> И как Джемини 2.5 отреагировал на уточнение? Изменил своё мнение?
>> Да. После того, как ему объяснили, что речь идёт о математической аналогии, а не о физическом вложении. И вот он сменился. Теперь он назвал идею тонкой и умной. Но, увы, дальше начались проблемы другого рода. Вместо того, чтобы предложить какие-то шаги, Джемини 2 с поно начал путаться в базовых физических концепциях. Во-первых, он допустил грубую ошибку, смешав симметрию относительно обращения времени (Time Reversal Symmetry) с обратимостью во времени (Time reversibility).
>> А в чём разница? Это не одно и то же.
>> Нет, это совершенно разные вещи. Симметрия относительно обращения времени - это фундаментальное свойство законов физики. Например, уравнение Ньютона, Максвела, Шрёдингера без учёта слабого взаимодействия. Оно означает, что если заснять процесс на видео и прокрутить плёнку назад, то увиденное тоже будет подчиняться тем же законам. А обратимость во времени - это термодинамическое понятие. Оно связано со вторым началом термодинамики и ростом энтропии. Большинство макроскопических процессов, как раз течение вязкой жидкости, необратимы. Вы не можете прокрутить назад процесс перемешивания сливок в кофе. Уравнение на вье-стокса из-за члена вязкости как раз описывают необратимые процессы. Смешивать эти два понятия - это серьёзная концептуальная ошибка.
>> Понятно? То есть модель перепутала фундаментальную симметрию законов с макроскопической необратимостью.
>> Да. А вторая ошибка?
>> Угу. Вторая ошибка была не менее грубой. Демнай 2.5 предположил, что уравнение на вье-стокса нарушает закон сохранения энергии. Это просто неверно. Закон сохранения энергии - один из самых фундаментальных в физике.
>> А почему он мог так решить?
>> Вероятно, он спутал полную энергию системы со свободной энергией или кинетической энергией. Действительно, из-за вязкого трения механическая энергия потока (кинетическая) переходит в тепло, то есть диссипирует. Общая энергия при этом сохраняется, если система замкнута, но её полезная часть уменьшается. Возможно, Джиминай не учёл эту диссепацию или не понял, о какой именно энергии идёт речь. В любом случае, заявлять, что навье-стокс нарушает сохранение энергии - это базовое непонимание физики.
>> М, подождите. То есть модель, которая должна помогать с физикой, делает ошибки на уровне базовых законов сохранения и фундаментальных симметрий. Это ведь основы. Неужели это просто случайные глюки? Или это говорит о том, что у модели нет реального понимания физических принципов, а есть только статистические ассоциации между словами?
>> Это ключевой вопрос. И этот эксперимент даёт основание склоняться ко второму варианту. Похоже, что модель оперирует паттернами из текстов, на которых обучалась, но не обладает внутренней логической моделью физических законов. Поэтому она может с лёгкостью смешивать похожие по звучанию, но разные по смыслу термины или делать утверждения, противоречащие базовым принципам, если такие ассоциации встретились в обучающих данных.
Какой же был итоговый вердикт от самого Gy Night Y5 по задаче Хосенфелдер?
>> После всех этих путанных рассуждений и ошибок Джимани 2 с поно сам пришёл к выводу, что предложенная задача невыполнима, а поиск аналогии невозможен.
>> Сначала блестящая, потом невыполнимая. Интересная эволюция. А как Хостинфельдер оценила эту модель?
>> Она написала довольно иронично. У Джемони серьёзные проблемы с уверенностью в себе. По её рейтингу Джемони 2 с половиной оказался ниже, чем Грок, но выше, чем Deep ПepН, который вообще отказался работать. Сам факт того, что модель сначала хвалит идею, потом путается в базовых вещах, а потом объявляет задачу невыполнимой, говорит о многом. Это похоже не на научный анализ, а на какую-то неуверенную импровизацию.
>> Да уж. Переходим к следующему участнику. Клод OPUS 4.1 от Антропик. Про него сказано, что он давал самые быстрые ответы. А как насчёт качества?
>> Угу. Качество, по словам Хостинфелдер, было очень низким. Она охарактеризовала его ответы как стандартную словесную кашу от LLM (Standard LLM word Salad). То есть много текста, выглядящего наукообразно, но по сути бессвязного и бесполезного.
>> Были ли какие-то конкретные ошибки, кроме общей каши?
>> Да, была одна совершенно вопиющая ошибка, которая сразу показала уровень понимания модели. Клод Опус не понял, что 3 + 1 измерение - это то же самое, что четыре измерения.
>> Серьёзно? Но ведь 3 + 1, три пространственных и одновременное - это стандартный способ говорить о четырёхмерном пространстве-времени в ОТО и релятивистской физике. Как модель, претендующая на работу с такими темами, может этого не знать?
>> Вот именно. Это настолько базовая вещь в этом контексте, что ошибка просто поражает. Это как если бы калькулятор не знал, что 2 + 2 = 4. Это показывает полное отсутствие понимания даже самых основ терминологии, используемой в области.
>> Да, в контексте задачи, связывающей ОТО, где 3+1 стандарт, и гидродинамику, обычно в 3D, но тут речь об аналогии в 4D. Такая ошибка в размерности, это же просто, ну, это полный провал. Это делает любые дальнейшие рассуждения бессмысленными.
>> Совершенно верно. Это фундаментальная ошибка, которая немедленно дисквалифицирует модель для решения подобных задач. Неудивительно, что вердикт Хосенфердера был краток и суров: "Плохо". Настолько плохо, что она сразу же отменила подписку на Клод. В её рейтинге Клод ОС 41 занял последнее, самое низкое место.
Да, результат для Клод неутешительный. Остался последний участник - Грок 4 от XAI Илона Маска. Он позиционируется как модель с доступом к актуальной информации и неким бунтарским или экспертным режимом. Как он себя проявил в этой сложной физической задаче?
>> Грок начал тоже не идеально. Его первоначальный ответ содержал указания на уже известные, но, как мы обсуждали, нерелевантные для этой конкретной идеи связи между навье-стокса и ОТО. То есть он выдал стандартную информацию из своей базы знаний, не уловив новизну запроса. И, как и Джиминай 2.5, Грок сначала неправильно понял суть идеи, подумав, что Хосенфилдер предлагает поместить жидкость в пространство-время, а не искать математическую аналогию. Опять потребовалась коррекция со стороны пользователя.
А после коррекции сумел ли Грок понять идею лучше?
>> После коррекции, по оценке Хосенфилдер, Грог, кажется, примерно понял идею. То есть он достиг примерно того же уровня понимания, что и GPT4 после уточнений, но дальнейшие его действия были несколько своеобразными. Вместо того, чтобы предложить план исследования или анализ, Грог сгенерировал семь строк псевдокода на языке Python. Хосенфильдер назвала это "милым".
Т. Мило. Это комплимент или скорее ирония? Насколько этот псевдокод был полезен по существу?
>> Скорее ирония. Этот псевдокод, судя по всему, был очень абстрактным и не содержал никакой реальной физики или математики, относящейся к задаче. Это была просто синтаксическая имитация программы. Возможно, что-то вроде: Python #define nav equations #define Einstein Field equations. Этот псевдокод, судя по всему, был очень абстрактным и не содержал никакой реальной физики или математики, относящейся к задаче. Это была просто синтаксическая имитация программы. Возможно, что-то вроде: Loop Thrnown GR Solutions. Скорее ирония. Этот псевдокод, судя по всему, был очень абстрактным и не содержал никакой реальной физики или математики, относящейся к задачи. Это была просто синтаксическая имитация программы. Возможно, что-то вроде: Try to Find Coordinate Transformation.
>> Понятно. То есть он понял задачу и предложил написать программу для её решения, но саму программу не написал и алгоритм не детализировал.
>> Именно так. Это было скорее символическое действие, демонстрация понимания задачи в виде кода, а не реальный инструмент для её решения. Поэтому итоговый вердикт Хосенфельдер по Грок был таким: "неплохо, но на практике не очень полезно".
>> И какое место он занял в рейтинге?
>> Грок 4 оказался между GPT4 и Gemini 2.5. То есть он был явно лучше, чем Джемини, который наделал кучу ошибок и отказался, и тем более лучше Deepфин и Клуд, но он всё же заметно уступал GPT4, который смог предложить более осмысленный план действий, а не просто псевдокод.
>> Итоговый рейтинг моделей по версии Hossen Felder получился таким: GT4, GRК 4, Gimini 2,5, Gimini Deep Think, Action Ultra, Cloue Opus 4.1. Разброс довольно большой. От "примерно понял и предложил разумные шаги" до "полный провал и непонимание базовых вещей". Что же всё это значит? Какие общие выводы о сильных и слабых сторонах современных ЛМ в контексте научного творчества можно сделать на основе этого конкретного, но очень показательного теста?
>> Да, этот эксперимент, хоть и сфокусирован на одной задаче, очень хорошо высветил как потенциальные возможности, так и текущее фундаментальное ограничение ЛМ в науке. Давайте разберём по пунктам. В чём и по результатам теста оказались хороши или, скажем так, потенциально полезны. Проявилось, пожалуй, две сильные стороны. Во-первых, это поиск литературы и объяснение существующих концепций. Модели, особенно GPT и ГРОК, смогли найти и упомянуть, пусть и не всегда релевантно, известные связи решения теоремы. Это подтверждает, что могут быть полезны как инструмент для быстрого сбора информации по теме, для получения обзора известных фактов, для первоначального мозгового штурма. Что вообще известно в этой области?
>> То есть как очень продвинутая поисковая система и компилятор знаний.
>> В каком-то смысле, да. Они могут быстро поднять пласт релевантной литературы, объяснить термины, напомнить формулы. Например, в контексте задачи Хасенфельдера и мог бы быстро выдать список известных точных решений ОТО с их свойствами или объяснить условия теорем Пенроуза. Для учёного, входящего в новую для себя область, это может быть ценно.
>> Вторая потенциально сильная сторона, которую Хасенфельдер упоминает скорее как общую возможность LLM - это критика идей. Хотя в этом эксперименте она не просила их критиковать её гипотезу, она отмечает, что ЛМ часто бывают полезны, если их специально попросить найти слабые места, потенциальные проблемы, контраргументы к предложенной идее. Они могут выступать в роли такого "адвоката дьявола".
>> Ну >> то есть использовать их как спарринг-партнёра для проверки собственных идей на прочность.
>> Именно. Поскольку ЛМ обучаются на огромном количестве текстов, они могут помнить о разных подводных камнях, о контрпримерах, о стандартных возражениях, которые могут быть применены к новой идее. Заставить и атаковать твою гипотезу - это может быть полезным упражнением для выявления её слабых мест, прежде чем выносить её на суд коллег.
Хорошо, с сильными сторонами (поиск информации и критика) понятно, но, судя по результатам эксперимента, слабых сторон оказалось гораздо больше, и они выглядят более фундаментальными. Давайте их разберём подробно.
>> Да, слабые стороны проявились очень ярко, и они касаются самой сути научного мышления. Первая и, возможно, самая главная проблема - это хроническое смешение понятий. Мы это видели на примере Gini 2 с по, который перепутал два типа обратимости во времени и энергию со свободной энергией. Хосенфельдер упоминает, что это типичная проблема. Они постоянно путают похожие, но разные концепции.
>> Ага.
>> Она приводит и другие примеры из своего опыта. ЛМ могут путать разные типы диаграмм Фейнмана, которые называются похожим образом. Например, собственная энергия фотона и собственная энергия электрона - это разные вещи. Они могут путать разные математические объекты, если у них плохое обозначение.
>> И что самое неприятное, как вы отметили, они могут повторять эти ошибки даже после того, как их поправили.
>> Вот именно. Это ключевой момент, который отличает ЛМ от человека, даже от не очень сильного студента. Студенту можно объяснить разницу, и он в идеале её поймёт и запомнит. ЛМ же, похоже, не понимает разницу на концептуальном уровне. Он просто оперирует статистическими связями слов. И если в его обучающих данных эти понятия часто встречались рядом или использовались некорректно, он будет продолжать их путать, потому что у него нет внутренней модели семантики и логики этих понятий.
>> А почему это так фатально для генерации новых идей физики?
>> Потому что физика и математика - это науки, требующие предельной точности в определениях и логике. Если вы путаете базовые понятия, вы не можете построить корректное рассуждение. Любая теория, основанная на такой путанице, будет просто неверной. Это как строить дом на фундаменте из песка. Надёжные новые идеи требуют кристальной ясности в концепциях, а ЛМ демонстрирует здесь фундаментальную слабость.
>> Угу. Ясно. Какая вторая ключевая проблема выявилась?
Вторая серьёзная проблема - это отсутствие связанности и фокуса в рассуждениях. Ответы LLM, особенно если задача сложная, часто представляют собой то, что Хосенфельдер назвала "словесной кашей" (word Salad). Это набор вроде бы релевантных фраз, терминов, уравнений, но без чёткой логической структуры, без последовательного развития мысли. Она приводит пример: модель может начать обсуждать один подход к проблеме, скажем, пертурбативную квантовую гравитацию, потом внезапно переключиться на другой - каноническую квантовую гравитацию, а потом на третий - полуклассическую аппроксимацию, не связав их между собой и не объяснив, какое отношение это имеет к исходному вопросу.
[музыка]
То есть получается такой поток сознания, где смешаны разные темы, просто потому что они как-то ассоциируются с ключевыми словами запроса.
>> Именно. Для неспециалиста это может даже выглядеть впечатляюще. О, модель знает столько умных слов! Но для эксперта это просто набор несвязанного мусора, абсолютно бесполезный для решения задачи. Модель не может удерживать сложную линию аргументации, не может сфокусироваться на конкретную задачу, постоянно соскальзывает на какие-то побочные ассоциации.
>> Угу. Это, наверное, делает работу с такими ответами очень трудной. Нужно постоянно фильтровать, пытаться выловить функциональное зерно, если оно там вообще есть.
>> Безусловно, это требует от пользователя очень высокой квалификации, чтобы отличить осмысленные фрагменты от бессмыслицы. И возникает вопрос: а если пользователь и так должен всё проверять и фильтровать, то в чём тогда помощь?
И >> логично. Переходим к третьей и, возможно, самой главной проблеме, которую вы уже упоминали.
>> Да. Третья и, пожалуй, самая фундаментальная проблема - это отсутствие действительно новых идей. То, что генерирует ALM - это не новые концепции, рождённые из понимания и инсайта. Это, по сути, комбинаторика существующей информации. М великолепно умеют собирать текст, который выглядит как научное рассуждение. Они могут комбинировать известные факты, уравнения и аргументы таким образом, чтобы результат казался правдоподобным. Но они не создают ничего принципиально нового. Они как бы массажируют существующие знания, переставляют блоки, но не выходят за их пределы.
>> То есть они могут написать текст, похожий на доказательства теоремы. Но само доказательство провести не могут.
>> Именно. Они могут написать все шаги вокруг доказательства: введение, определения, ссылки на леммы, заключение, но пропустить саму суть - самый сложный творческий шаг, само доказательство или вывод. Для ЛМ новая идея или новая теория - это не логически корректная и проверенная концепция, а просто статистически правдоподобная последовательность аргументов и символов, основанная на том, что модель видела в обучающих данных.
>> Угу. И как это выявляется на практике?
>> Хофельдер упоминает простой, но эффективный тест. Спросить у модели прямо: "Это утверждение правильно или ты его только что выдумала?". Очень часто в ответ на такой вопрос модель признаётся, что да, это была её собственная конструкция, не основанная на известных фактах, или что она не может подтвердить корректность своего же утверждения. Это показывает, что генерация часто идёт без реальной проверки на истинность.
>> Угу. Это подводит нас к ещё одной проблеме. Ненадёжность.
>> Да, это четвёртая ключевая проблема. Результатам ЛМ, особенно в сложных и новых задачах, нельзя доверять по умолчанию. Как показал эксперимент, модели могут уверенно заявлять неверные вещи, как Giniни про закон сохранения энергии, или генерировать бессмыслицу, как Клод. Более того, Хосенфельдер отмечает важный момент: если модель сначала отказывается решать сложную задачу, как птинг, а потом её удаётся уговорить или "пнуть", чтобы она всё-таки что-то сгенерировала, то этому результату доверять нельзя вдвойне. Скорее всего, это будет просто сфабрикованный наукообразный текст, сгенерированный, чтобы удовлетворить пользователя, а не результат реального размышления.
>> То есть готовность "изяться" за сложную задачу после уговоров - это скорее плохой знак.
>> Вполне возможно. Это может означать, что модель перешла от режима осторожности к режиму угадывания или имитации, и результат будет совершенно ненадёжным.
>> Итак, если суммировать эти слабые стороны: смешение понятий, отсутствие связанности, неспособность генерации действительно новых идей и ненадёжность. Картина для использования LLM в качестве генераторов новых физических теорий вырисовывается не очень радужная.
>> Да, вывод из эксперимента Хосенфельдер достаточно однозначен, по крайней мере, на сегодняшний день. Текущее поколение больших языковых моделей не способно заменить квалифицированного учёного, будь то студент, аспирант или профессор, в задаче генерации новых, надёжных, концептуально-прорывных идей в таких сложных областях, как фундаментальная физика.
>> То есть работа физиков-теоретиков пока в безопасности от автоматизации с помощью ИИ.
>> Похоже, что так. По крайней мере, в части именно творческой генерации идей и построения строгих теорий. Роль ЛМ на данный момент сугубо вспомогательная.
>> Угу. Какие же тогда рекомендации по использованию LLM в научной работе можно дать на основе этого эксперимента и наблюдений Хосенфельдера? Где их место?
Исходя из выявленных сильных и слабых сторон, рекомендации выглядят примерно так.
Исходя из выявленных сильных и слабых сторон, рекомендации выглядят примерно так:
Один. Использовать для поиска литературы и сбора фоновой информации. LLM могут быстро найти статьи, книги, обзоры по теме, объяснить известные концепции. Это экономит время на начальном этапе исследования.
Исходя из выявленных сильных и слабых сторон, рекомендации выглядят примерно так:
Два. Использовать для критики собственных идей. Запросить у ЛМ найти слабые места, контраргументы, возможные возражения - это полезный способ проверить свою гипотезу на прочность.
Исходя из выявленных сильных и слабых сторон, рекомендации выглядят примерно так:
Три. Не использовать для генерации новых концепций или теорий. Не стоит ожидать, что LLM предложит вам решение сложной научной проблемы. То, что они сгенерируют, скорее всего, будет либо компиляция известного, либо правдоподобной, но неверной или бессвязной конструкции.
Исходя из выявленных сильных и слабых сторон, рекомендации выглядят примерно так:
Четыре. Никогда не доверять результатам без тщательной проверки. Любое утверждение, формула, вычисления, ссылка, выданные, должны быть перепроверены человеком-экспертом. ЛМ могут галлюцинировать, ошибаться в базовых вещах, смешивать понятия.
>> Да? То есть ЛМ - это инструмент для помощи учёному, но не замена ему. Инструмент, который требует очень осторожного и критического обращения.
>> Именно так. Это как очень эрудированный, но иногда рассеянный, нелогичный и склонный к выдумкам ассистент. Он может быть полезен, если правильно ставить ему задачи и контролировать результат, но доверять ему самостоятельную творческую работу нельзя.
Интересно, что Хосенфельдер в своём видео, где она рассказывала об этом эксперименте, сделала небольшое отступление и упомянула область, где ИИ, по её наблюдениям, становится всё лучше и лучше. И это мошеннические звонки с колл-центров.
>> Да, это довольно мрачное, но показательное наблюдение. Она отметила, что ИИ научились очень убедительно имитировать человеческую речь, поддерживать диалог, генерировать правдоподобные истории для обмана людей.
>> Да, это даёт интересный контраст. Получается, что те же самые способности ЛМ генерировать правдоподобный, связанный, адаптирующийся к контексту текст, который пока недостаточны для строгой науки, уже вполне достаточны для социальной инженерии и мошенничества.
>> Да, похоже на то. Генерация текста, который звучит убедительно, но не обязательно является истинным или логически безупречным. Это как раз то, что нужно для многих видов мошенничества. И это показывает, где текущие возможности технологии находят своё, так сказать, успешное применение, пусть и в деструктивных целях.
>> Да, повод задуматься. Хорошо, давайте подведём итоги нашего сегодняшнего глубокого разбора эксперимента Сабины Хосенфельдер. Какие главные выводы мы можем сделать?
>> Угу. Главный вывод, я думаю, такой: большие языковые модели демонстрируют определённый потенциал как вспомогательные инструменты в науке. Они могут помочь с поиском информации, с систематизацией известных знаний, даже с критическим анализом идей, если их об этом попросить. Однако, когда дело доходит до задачи подлинной, надёжной концептуальной инновации, до генерации действительно новых, корректных и нетривиальных идей в таких сложных и абстрактных областях, как теоретическая физика, здесь современные ЛМ пока что проваливают тест. Они страдают от фундаментальных проблем: смешения понятий, отсутствие логической связанности, неспособности к оригинальному синтезу, а не только комбинаторике, и общей ненадёжности.
>> Угу. То есть они могут помочь нам лучше организовать и понять то, что мы уже знаем, но пока не могут помочь нам сделать следующий большой шаг в неизведанное.
>> Именно так. Они могут быть полезны для работы с известным, но пока не способны надёжно генерировать принципиально новые знания, требующие глубокого понимания строгой логики и творческого инсайта.
>> Угу. И это, конечно, ставит перед нами очень важный вопрос для размышления на будущее. Вот вы как думаете?
>> Да, безусловно. И вопрос этот двойной. С одной стороны, если ИИ пока испытывает такие трудности с абстрактными фундаментальными проблемами физики, то, возможно, есть другие области научных открытий, где их сильные стороны, способность быстро обрабатывать гигантские объёмы данных, находить скрытые закономерности и корреляции в этих данных, могут оказаться по-настоящему революционными.
>> Где именно?
Но, например, в более эмпирических, data-driven областях, скажем, в материаловедении (предсказание свойств новых материалов на основе их структуры), фармакологии (поиск новых лекарственных молекул, анализ результатов клинических испытаний), в геномике и протеомике (анализ огромных массивов генетических и белковых данных для понимания болезней или эволюции), в климатологии (анализ сложных данных наблюдений и моделей). Возможно, именно там, где главную роль играет не столько абстрактная теория, сколько анализ больших и сложных данных, LLM или другие виды ИИ смогут принести наибольшую пользу в ближайшем будущем.
>> То есть их сила в работе с данными, а не с концепциями.
>> Возможно, на данном этапе развития, да. И вторая сторона вопроса: а какие конкретные усовершенствования необходимы самим ИИ, чтобы они смогли преодолеть те ограничения, которые мы сегодня обсуждали? Что нужно изменить в их архитектуре, в алгоритмах обучения, в способах представления знаний? Как научить их не путать понятия? Как привить им способность к строгим логическим выводам, а не только к статистическим ассоциациям? Как наделить их способностью к подлинному творческому синтезу, генерации идеи, которые не являются просто комбинацией увиденного ранее? Нужны ли для этого совершенно новые подходы, возможно, гибридные модели, сочетающие ИИ с символьными методами или системами логического вывода? Это, наверное, и есть главный вызов для разработчиков ИИ, если они хотят, чтобы их творения стали настоящими партнёрами учёных в свершении открытий.
>> Именно это открытые и очень сложные вопросы о будущем искусственного интеллекта в науке. Эксперимент Хауфельдер дал нам ценный, как и несколько отрезвляющий, взгляд на текущее состояние дел, и он ясно показывает, какой путь ещё предстоит пройти.
>> Угу. Что ж, на этой ноте, полной вопросов о будущем, мы, пожалуй, и завершим наш сегодняшний разбор. Спасибо, что были с нами.
>> Спасибо.