Как искусственный интеллект написал свою первую научную работу
Рассказываем, что это означает для рынка.
Количество исследований, которые сегодня публикует научное сообщество, больше, чем любой ученый может прочитать. Однако скоро в этом вопросе исследователи смогут надеяться на искусственный интеллект, который будет изучать тысячи статей и формировать их краткое содержание — именно так поступила команда из университета Гёте.
Вы можете прочитать первую работу, написанную «Beta Writer», здесь. Правда, если вы не фанат литий-ионных аккумуляторов и их химического состава, работа может показаться вам немного «сухой».
Само исследование креативно называется «Литий-ионные аккумуляторы: автоматическое краткое изложение текущих исследований». Всё именно так, как звучит — вы увидите 250 страниц чего-то вроде:
Структура пор и толщина сепаратора должны тщательно контролироваться, так как необходимо поддерживать удовлетворительный баланс между механической прочностью и ионной электропроводностью (Арора и Чжан [40]; Ли и другие [33]; Чжан [50]), чтобы удовлетворять этим двум функциям [5]. Структура пор и пористость материала, безусловно, имеют решающее значение для производительности сепаратора в батарее в дополнение к материалу сепаратора [5].
Как бы не было интересно исследование литий-ионных аккумуляторов, оно имеет лишь косвенное отношение к реальной цели проекта. Создатели ИИ в подробном и интересном предисловии к книге объясняют, что их основная цель — начать обсуждение научной литературы, созданной машиной, и поднять вопросы, связанные с авторством, технической составляющей, этикой и другими аспектами.
Другими словами, их задачей было задать вопросы, а не выдать результат. И вопросов у них в избытке.
Кто является создателем машинного контента? Могут ли разработчики алгоритмов рассматриваться как авторы? Или это человек, который вводит данные (например, термин «литий-ионные батареи») и настраивает различные параметры? Можно ли вообще определить создателя? Кто решает, что именно машина должна сгенерировать? Кто несет ответственность за «машинный» контент с этической точки зрения?
Бурные дебаты между исследователями, их коллегами и экспертами, которые помогали в производстве этой книги, дают понять, что это — только начало. Но как Хеннинг Шёненбергер пишет в предисловии, нужно с чего-то начинать, и это такой же хороший старт, как и любой другой.
В самом деле, нам удалось разработать первый прототип, который также показывает, что нам ещё предстоит долгий путь: выборочное изложение больших текстовых корпусов всё ещё несовершенно, а перефразированные тексты, синтаксис и словосочетания иногда кажутся неуклюжими. Однако мы специально решили не «полировать» и не править текст, чтобы показать текущие возможности машины с точки зрения производства контента и обозначить границы того, что она ещё не умеет.
Сама книга, как и говорят создатели, несовершенная и довольно тяжеловесная. Но естественно звучащий язык — это лишь одна из задач, которой пытается достичь ИИ, поэтому неправильно концентрироваться только на ней, не учитывая другие достижения.
Этот ИИ отсортировал и проанализировал более 150 статей по высокотехнологичной теме, находя в них ключевые слова, отсылки, выводы, «местоименную анафору» и так далее. Затем документы были сгруппированы и распределены в соответствии с их выводами, чтобы получились логично собранные главы.
Репрезентативные предложения и краткие изложения пришлось переформулировать, как из-за авторского права, так и потому, что синтаксис оригиналов мог не сочетаться в новом контексте. (Эксперты, с которыми беседовала команда, сказали, что нужно максимально придерживаться смысла оригинальных работ, избегая «творческих» интерпретаций.)
Представьте себе, что предложение начинается с «Следовательно, это даёт на 24% более высокий коэффициент изоляции, как предполагали в работе 2014 года».
ИИ должен понимать документ достаточно хорошо, чтобы знать, что такое «это» и, перефразируя предложение, заменить «это» на конкретный элемент. Он также должен понять, что может убрать «следовательно» и отсылку к году в конце.
В конечном итоге книга читабельна и, по-видимому, полезна, поскольку она приводит тысячи страниц исследований к гораздо более приемлемым 250. Но, по словам исследователей, технология может намного больше.
Цель, которая совсем не кажется недостижимой, состоит в том, чтобы можно было сказать ИИ: «дай мне 50-страничную сводку с информацией о происходящем в биоинженерии за последние 4 года». И спустя несколько минут — бум — она появится перед вами. «Гибкость» текста будет означать, что вы также сможете запросить сводку на испанском или корейском языке. Параметризация — что вы легко сможете настроить ключевые параметры, выделив регионы и авторов или исключив определённые слова или ненужные темы.
Такая платформа обеспечит вас этими и множеством других возможностей, если, конечно, вы не против довольно неестественного языка.
Если вы хоть немного заинтересованы в научных публикациях или обработке естественного языка, предисловие авторов стоит прочитать.
Фото: ktsdesign, Фотодженика
Материалы по теме:
Как мы разрабатывали ИИ для чтения эмоций
Семь лекций, чтобы понять искусственный интеллект
Люди больше не нужны: роботы тоже займутся искусством
Пять проблем, которые пока не может решить искусственный интеллект
-
Партнёрский материал Компании научились собирать данные. Принимать решения — нет: почему цифры не помогают сами по себе 21 июля 2026, 16:04
-
Технологии От бумажной фабрики через падение мобильной империи к инфраструктуре для ИИ: история Nokia 11 августа 2026, 10:30
-
Технологии От торговли сушёной рыбой до смартфонов и микросхем: история Samsung 06 августа 2026, 09:02
-
Технологии От ремонта радиоприёмников до глобальной платформы развлечений: история Sony 14 августа 2026, 19:24
-
Автомобили От гоночной команды до бизнеса на дефиците: история Ferrari 09 августа 2026, 09:53
-
Автомобили СССР, дефолт, уход Renault: история завода «Москвич» 07 августа 2026, 18:35
-
Бизнес От спора о будущем ИИ до большого бизнеса: история Claude 25 июля 2026, 17:00
-
Автомобили От ткацкого станка до Prius: история Toyota 22 июля 2026, 15:24
-
Искусственный интеллект Apple готовит ИИ-модель для китайского рынка — в обучении нейросети участвует Alibaba 16 августа 2026, 19:00
-
Искусственный интеллект Сбер предложил создать Совет по ИИ-разработке: эксперты уверены — инициатива ускорит развитие технологий в России 15 августа 2026, 09:00
-
Искусственный интеллект Яндекс Музыка начнёт маркировать ИИ-треки — стриминг собирает у правообладателей данные об использовании нейросетей 15 августа 2026, 19:00
-
Технологии Первый складной iPhone, новые Apple Watch и устройства для умного дома: что представит Apple в сентябре 2026-го 15 августа 2026, 15:00
-
Россия Москвичи выбирают работу по расположению офиса — каждый второй учитывает, есть ли рядом метро 16 августа 2026, 17:00
-
Автомобили Техобслуживание китайских авто обходится в 13 тыс. ₽ — после четырёх лет эксплуатации затраты растут сразу на 35% 16 августа 2026, 14:00
-
Игры Экранизацию GTA хочет увидеть каждый второй российский геймер — при условии сохранения атмосферы игры 16 августа 2026, 11:00
-
Деньги ЦБ готовится к борьбе с мисселингом на крипторынке — но эксперты сомневаются в эффективности мер 15 августа 2026, 17:00