Искусственный интеллект и математические и физические науки переживают важный переломный момент. Нынешняя революция в ИИ обязана десятилетиям исследований в области математических и физических наук, которые предоставили ключевые проблемы, данные и идеи, стимулировавшие развитие современных технологий ИИ. Нобелевские премии по физике и химии 2024 года также признали фундаментальные методы ИИ, основанные на физике, и их применение в дизайне белков, подчеркнув эту тесную связь.
В 2025 году Массачусетский технологический институт провел «Симпозиум о будущем ИИ и математических и физических наук», финансируемый Национальным научным фондом США при поддержке Школы науки МТИ и ряда кафедр. Встреча собрала ведущих исследователей для совместного планирования того, как использовать ИИ и внести в него вклад. Белая книга была опубликована в журнале «Machine Learning: Science and Technology», предлагая рекомендации финансирующим организациям, исследователям и учреждениям. Профессор физики МТИ и председатель симпозиума Джесси Тейлор в интервью описал ключевые темы.
Тейлор отметил: «Собрать ведущих исследователей позволило сформировать четкий консенсус: скоординированные инвестиции в вычислительную и информационную инфраструктуру, междисциплинарные исследовательские технологии и строгое обучение могут значительно продвинуть как искусственный интеллект, так и научный прогресс». Участники симпозиума из таких областей, как астрономия, химия, материаловедение, математика и физика, обнаружили множество сходств в том, как они взаимодействуют с ИИ.
Ключевая идея заключается в том, что это должна быть двусторонняя дорога. Тейлор объяснил: «Речь идет не только об использовании искусственного интеллекта для улучшения науки; наука также может сделать искусственный интеллект лучше. Мы называем это "наукой об искусственном интеллекте", которая включает три формы: науко-управляемый ИИ, науко-вдохновленный ИИ и науко-объясняющий ИИ». Например, в физике элементарных частиц исследователи разрабатывают алгоритмы ИИ в реальном времени для обработки данных с коллайдеров, что оказывает прямое влияние на открытие новой физики, а ценность алгоритмов выходит за рамки этой области.
Соединение науки и ИИ требует междисциплинарных кадров. Участники подчеркнули необходимость в «ученых-кентаврах» — исследователях, обладающих подлинными междисциплинарными знаниями. Поддержка таких людей на всех этапах карьеры, от программ бакалавриата до докторантуры и найма на преподавательские должности, имеет решающее значение.
Симпозиум предложил построить стратегию вокруг трех столпов: исследования, кадры и сообщество. Тейлор, будучи директором IAIFI, отметил, что МТИ уже способствует двусторонней работе. В исследованиях институт продвигает проекты, управляемые ИИ, такие как IAIFI и A3D3, где совместные усилия концентрируют междисциплинарную энергию. В области кадров проект «Вычислительная общая основа образования» Школы вычислительной техники Шварцмана помогает студентам стать «билингвами» в вычислениях и своей основной дисциплине, а междисциплинарные пути к докторской степени также привлекают все больше внимания. Создание сообщества связывает все это через междисциплинарные мероприятия.
Тейлор резюмировал: «Лидирующими в области искусственного интеллекта и науки будут те учреждения, которые мыслят системно, а не действуют разрозненно. У МТИ есть прочная основа для продвижения вперед через совместные преподавательские должности, расширенные образовательные пути и целевое финансирование. Позитивная обратная связь между искусственным интеллектом и наукой обладает потенциалом обеспечить более глубокое понимание, ускорить научные открытия и создать надежные инструменты для обеих областей». Разрабатывая осознанную стратегию, институт может получить выгоду от волны ИИ.
Детали публикации: Автор: Massachusetts Institute of Technology; Название: «Three questions: On the future of AI and the mathematical and physical sciences»; Опубликовано в: «Machine Learning: Science and Technology» (2026); DOI: 10.1088/2632-2153/ae3e4e
