На одной волне с искусственным интеллектом

Национальная академия наук РК при Президенте Республики Казах­стан представила инициативу Qazaqstan AI for Science. Это новая парадигма организации полного научного цикла.

Развитие искусственного интеллекта показало его способность выявлять пробелы в знаниях, предлагать гипотезы и варианты экспериментов, оптимизировать планы работ, анализировать ход исследований и оценивать результаты после внедрения. Поэтому меняется не только научный поиск, но и вся организация процесса – от постановки задачи и ресурсного планирования до реализации, мониторинга и подтверждения практического эффекта.

Что означает новая парадигма? Человек определяет проблему, цели, ограничения и критерии достоверности. Далее совместно с ИИ они формируют и критичес­ки оценивают гипотезы и модели. План исследований связывает методы, данные, компетенции, инфраструктуру, сроки и ресурсы.

Парадигма человекоцентрична. Как подчеркнул Глава государства Касым-Жомарт Токаев, искусственный интеллект должен оставаться под умелым и разумным управлением человека. ИИ формирует и анализирует варианты, но не принимает научных или управленческих решений. Вывод утверждает исследователь, решение о применении – уполномоченный руководитель.

Qazaqstan AI for Science предлагается формировать как распределенную экосистему, связывающую задачи, данные, модели, компетенции, вычисления, лаборатории и мониторинг результатов. Владельцы ресурсов сохраняют контроль, а участники работают по единым требованиям к качеству, безопасности и воспроизводимости.

Открывая сессию, Президент НАН РК Ахылбек Куришбаев отметил, что их задача – поставить общий для государства, науки и экономики вопрос: как в условиях стремительного развития ИИ организовать научный поиск так, чтобы он быстрее приводил к проверяемому знанию и практи­чески значимому результату?

– ИИ меняет не только скорость обработки информации. Он меняет саму логику исследования: помогает видеть связи в огромных массивах данных, формировать альтернативные гипотезы, выявлять противоречия и выбирать оптимальный эксперимент. Но убедительный машинный ответ еще не становится научным фактом. Достоверность устанавливают воспроизводимый расчет, независимая проверка и ответственность исследователя, – отметил он.

Казахстан начинает не с нуля. У нас есть сильные научные школы, университеты, лаборатории, отраслевые данные, вычислительные мощности и международные партнеры. Однако эти ресурсы пока во многом существуют раздельно. Государственная или региональная задача, научная гипотеза, данные, модель, лаборатория и будущий пользователь нередко соединяются лишь на завершающей стадии проекта. В итоге исследования начинаются без точной постановки задач, появляются повторяющиеся работы, несогласованные закупки, позднее выявление ошибок и слабая связь результата с практикой.

Qazaqstan AI for Science приз­вана устранить этот разрыв. Речь идет не о едином хранилище и не об изъятии ресурсов у их владельцев. Необходимы общие требования к данным и моделям, разрешенный доступ к распределенной инфраструктуре, прослеживаемость результатов и единый маршрут – от значимой проблемы до гипотезы, эксперимента, подтверждения и применения на практике в одном непрерывном цикле.

В свою очередь, выступая с основным докладом, главный ученый секретарь Национальной академии наук РК Исмаил Токбергенов отметил, что сис­тема ИИ будет встроена в информационно-аналитическую модель, она будет размещаться на действующих базах.

По его мнению, за последние годы с использованием ИИ проводится очень много исследований. При этом есть проекты, которые уже формируют системы поддержки, принятия решения на их основе. Поэтому здесь воп­рос стоит не о применении искусственного интеллекта в научных исследованиях, а о его использовании в организации всей науки Казахстана.

В ходе обсуждения поставленных вопросов внимание участников привлекли выступления академика Китайской академии наук Гуо Хуадуна, генерального директора CBAS, профессора Чэнь Си.

На полях мероприятия были представлены разработки в сфере пространственно-временного ИИ, городских данных, медицины, водных ресурсов и робото­техники.