Economy.bg попита учени от различни сфери на науката как изкуственият интелект променя работата им
Снимка: Daimler
Безспорно през последната година изкуственият интелект (AI/ИИ) е една от най-обсъжданите теми по целия свят. Бързото развитие на технологията я доказа като разрушителна, тъй като променя начина, по който много хора работят. Много анализатори прогнозираха, че технологията ще „изтрие“ редица работни места от световната икономика. Economy.bg реши да попита представители на научните среди у нас и по света как тази нова технология променя тяхната работа. Ето какво споделиха те с нас:
Снимка: Личен архив
Акад. Чавдар Руменин, ръководител на Националния център за компетентност „Квантова комуникация, интелигентни системи за сигурност и управление на риска” QUASAR, зам.-директор на Института по роботика – БАН, и професор по сензорика, роботика и изкуствен интелект в същия институт
Сега АI не оказва влияние върху работата ми. Независимо че има множество чатботове, нито един не ми помага в изобретателското поприще. Нестандартните идеи най-често ме спохождат при усамотение. Та ние в действителност не познаваме нашия мозък, каква е тайната на въображението, това че назнайваме това-онова за мозъка е все още твърде недостатъчно. С други слова – реализираме АІ не с адекватните му за това методи и инструментариум. Но това е успокоително, нали...?!
Снимка: Yale School of Public Health
Проф. Стен Х. Вермунд, MD, PhD, президент на Global Virus Network и професор по обществено здраве Anna M.R. Lauder, Yale School of Public Health
Има набор от области във вирусологията, които ще бъдат подобрени и дори трансформирани от AI, извън наличните сега изчислителни инструменти. Те включват обработка на естествения език за по-добро разбиране на обществените нагласи по въпроси, свързани със здравето, като ваксини, и за извършване на ефективни прегледи на научната литература. Биологичното моделиране с AI може да ни помогне да предвидим сложни биологични взаимоотношения, включително 3D протеинови структури, ваксини, предназначени да стимулират прецизни имунологични реакции, проектиране на геномно наблюдение, включително прогнози за мутации във вирусни протеини, и свързване на специфични патогенни пътища с дизайнерски лекарства и биологични продукти.
Снимка: Economy.bg
Д-р Маги Лю, астрофизик в университета в Нотингам, която освен това изнася лекции по магистърската програма Machine in Science, била е част от мисията „Евклид“ в Европейската космическа агенция
Като научен сътрудник, специализиран в машинно обучение (ML) и космология, запознатостта ми с AI и неговите приложения в научните изследвания е обширна, белязана от ролята ми в магистърската програма за машинно обучение и наука в университета в Нотингам и дългогодишното ми използване на ML/AI в мое собствено изследване. Появата на ChatGPT миналата година обаче отбеляза значителна промяна в моя работен процес. Инструментът стана неразделна част от повишаването на производителността ми и подпомагането на организацията и усъвършенстването на моите идеи. Бързият напредък на модела беше впечатляващ, но аз също се ангажирам с други големи езикови модели (LLM), за да гарантирам точността и надеждността на произведената информация. Нарастващият интерес към ChatGPT в моята сфера е очевиден от няколкото дискусии по темата, на които бях поканена. Има ясно признание за потенциала на тази технология за насърчаване на растежа и иновациите в нашата академична общност.
Снимка: Личен архив
Робърт Гало е почетен професор по медицина „Омир и Марта Гуделски“, съосновател и директор на Института по вирусология към училището по медицина на университета в Мериленд и съосновател и международен научен консултант на Global Virus Network. Той е един от откривателите на вируса на ХИВ, както и на първия тест за откриване на вируса, причиняващ СПИН.
AI не променя работата ми. Подозирам, че загубата от това е изцяло в мой ущърб.
Снимка: Economy.bg
Доц. д-р Владимир Божилов е астрофизик и комуникатор на науката, зам.-декан на Физическия факултет на СУ „Св. Кл. Охридски“ и преподавател в катедра „Астрономия“
Работата на астронома и астрофизика задължително изисква работа с големи бази от данни. Ще дам няколко примера. В нашата научна работа с колегите от българската научна група по търсене на екзопланети в рамките на проекта Екзорестарт редовно анализираме публични данни от космически и наземни телескопи, както и данни от телескопи, с чиито научни групи си партнираме. Например данните от космическия телескоп ТЕС са огромен обем – всички наблюдателни точки, които събираме в продължение на години, за да можем да анализираме и да предскажем точно орбиталните параметри на екзопланетите. Всички тези наблюдения всъщност са един огромен обем от данни. Обработката на тези данни изисква специален софтуер.
Уточнявам, че в моята работа като астроном, който работи с данни за екзопланети, и другата научна област, в която работя – изследване на активни галактични ядра, не се налага да използваме все още изкуствен интелект. Това, което използваме, са методи за числено моделиране, методи от така наречената „Монте Карло“ чейнсимулации – методи, в които се търсят подходящите стойности на параметрите, описващи например орбитата на дадена екзопланета.
Такива симулации са разпространени в множество дялове на физическите науки. Използваме и сравнение между едни и други модели. Правим го с помощта на свободен софтуер, който д-р Трифон Трифонов, ръководител на проект Екзорестарт, е разработил – софтуера Екзострайкър. И в този софтуер може да правите различни модели, търсения и апроксимации. Всъщност за момента AI не е променил астрономическата работа, поне не работата, с която аз се занимавам, но предполагам, че в бъдеще ще я улесни. Така че гледам смело напред към включването на все повече и повече улеснения за по-бърза обработка на данните.
Снимка: Economy.bg
Проф. д.с.н. Васил Киров е зам.-директор на Института по философия и социология на Българската академия на науките (ИФС – БАН)
Изкуственият интелект навлиза отдавна в научните изследвания и преподаването. Но напоследък някои от тези технологии, които бяха достъпни за малцина, вече могат да бъдат използвани от много индивиди. Неслучайно само преди няколко дни известен професор от Оксфорд препоръча на студентите си по икономика да ползват тази технология при подготвянето на курсовите си работи по икономика, естествено, като се отнасят с голяма доза критичност към предложените резултати.
В областта на социалните науки изкуственият интелект може бързо да обработва огромни количества данни и да идентифицира модели, тенденции и взаимовръзки, които могат да бъдат трудни за откриване от изследователите. Ако досега в социологията и социалните науки като цяло се е работило с (представителни) емпирични изследвания (наред с други методи), при които изучаваме съвкупността чрез извадка от нея, понастоящем понякога можем да изучаваме директно самата съвкупност. Но това означава, че изследователите ще трябва да се съсредоточат върху интерпретирането на тези резултати.
Това пък предполага, че учените ще имат нужда от нови умения – например да създават алгоритми за машинно обучение, които да се използват за анализ на големи данни – да речем, данни от социални медии.
Наред с това изкуственият интелект може да се използва при преглед на литературата по някаква тема, за анализ на текстове, за категоризиране на отговори от социологически изследвания, за подготовката на презентации и визуализация на резултати и т.н. Най-вероятно през следващите няколко години тези приложения ще бъдат разширени и те ще увеличат способността на учените. Но въпреки че изкуственият интелект предоставя вълнуващи възможности за социологически изследвания, от решаващо значение е да се разгледат етичните последици, включително въпросите, свързани с неприкосновеността на личния живот, пристрастията и отговорното използване на технологиите при изучаването на човешките общества.
