Роботы и ученые: Полный автомат
Такую картину обрисовал, выступая на конференции в Австралии, известный астрофизик Рэй Норрис (Ray Norris), тем самым открыв интересную дискуссию о будущем одной из древнейших наук. Впрочем, Норрис смотрит в будущее с оптимизмом. В его представлении, все большее распространение автоматизированных телескопов, спектроскопов и прочих инструментов лишь облегчит работу ученых.
Уже лет через двадцать, по мнению Норриса, читая научную публикацию, «можно будет нажать на название упомянутого объекта и увидеть его изображение на всех волнах спектра». Данные эти будут автоматически собираться новым поколением телескопов, которые смогут самостоятельно калибровать и анализировать ее «на ходу», пересылая в базу данных «виртуальной обсерватории», с открытым доступом.
По сути, из работы астрономов будет исключен этап сбора данных, и они смогут полностью сосредоточиться на ее анализе, поиске ответов на те или иные вопросы, постановке новых — и выдаче роботам заданий, какие именно данные требуются. Эта радужная картина, конечно, заметно отличается от сегодняшней, когда ученым приходится проводить львиную долю своего времени за подготовкой и проведением наблюдений.
Возможно, описание Норриса даже слишком осторожно. К примеру, он совсем не учитывает новые способности компьютеров анализировать данные способами, просто недоступными человеческому разуму. Хороший пример подобной способности продемонстрировала группа американского профессора Хода Липсона (Hod Lipson) — созданная ими компьютеризированная система Eureqa представляет собой, практически, «робота-ученого». Специальные алгоритмы позволяют ей анализировать различные массивы данных в поиске возможных закономерностей и взаимосвязей там, где человек изначально никаких закономерностей мог и не предполагать.
Как ни удивительно, но этот подход работает. Демонстрируя способности Eureqa, ученые собрали данные о ряде физических процессов — пока что вполне неплохо изученных, таких, как колебания гармонического осциллятора или хаотические движения двойного маятника. «Скормив» эти данные своей системе даже без какой-либо обработки, они на выходе получили уравнения... законов Ньютона, о которых компьютер изначально не имел совершенно никакого представления.
Соответственно, можно предсказать, что автоматы смогут не только собирать и обрабатывать данные, но и выводить из них математические закономерности. На долю человека остается следующий — пожалуй, самый сложный и важный — этап: понять смысл полученных компьютером формул и законов, интерпретировать их. И этот этап, видимо, вряд ли в ближайшее время отойдет в сферу ответственности электроники. Это не только создает для ученых больше свободы, но и усложняет их работу. В ней станет меньше производственной рутины — и больше сложного анализа.
О перспективах автоматизации исследовательского труда можно прочесть также в нашей статье «Робот-ученый».
По публикации physics arXiv blog