ИИ помог учёным за пять недель решить задачу в гидродинамике, над которой они работали полтора года
Исследователи из Университета Колорадо в Боулдере с помощью искусственного интеллекта решили математическую задачу в области механики жидкостей, которая оставалась нерешённой в их лаборатории около полутора лет. На поиск решения с использованием ИИ ушло всего пять недель, однако работа показала, что даже при высокой скорости вычислений искусственный интеллект способен допускать трудно обнаружимые математические ошибки.
Исследование посвящено электрофорезу — движению заряженных частиц в электрическом поле. Более ста лет назад польский физик Мариан Смолуховский показал, что скорость движения частиц обычно не зависит от их размера и формы. Однако для чрезвычайно малых частиц, в частности наночастиц, эти параметры начинают играть роль, и универсального объяснения этого эффекта до сих пор не существовало.
Работу проводили доцент кафедры химической и биологической инженерии Анкур Гупта и его аспирант Аркава Гангулы. В течение полутора лет они пытались решить задачу, требовавшую большого объёма сложных алгебраических вычислений. Затем исследователи решили привлечь ИИ-ассистента Claude, разработанного компанией Anthropic.
Claude выполнял значительную часть громоздких математических операций, писал компьютерный код и помогал создавать графики. Учёные при этом самостоятельно формулировали задачу, выбирали математический подход и проверяли каждый этап вычислений. В результате решение было получено за пять недель.
Исследователи установили, что форма наночастицы влияет на скорость её движения в электрическом поле. Например, изменение формы с круглой на вытянутую, напоминающую мяч для американского футбола, изменяет электрофоретическую подвижность частицы. При этом добавление более мелких особенностей поверхности, таких как выступы или волнистость, существенного влияния не оказывает.
ИИ оказался особенно полезен при выполнении повторяющихся и трудоёмких операций, которые требуют большого количества вычислений. Однако по мере работы учёные обнаружили серьёзное ограничение системы: ошибки Claude становились всё менее очевидными.
В некоторых случаях ИИ выдавал математически неверные результаты, которые выглядели полностью согласованными. Он мог допустить небольшую ошибку в вычислениях, а затем выстроить последующее рассуждение так, чтобы сохранить внутреннюю непротиворечивость ответа. Даже построенные на основе таких расчётов графики могли выглядеть правильными до тех пор, пока исследователи не проверяли каждый этап вручную.
По словам Гангулы, проверка результатов в итоге стала сложнее, поскольку исследователи гораздо меньше доверяли вычислениям Claude, чем собственным расчётам. Поэтому вместо самостоятельного выполнения всей математики им пришлось тратить значительную часть времени на поиск ошибок и проверку результатов ИИ.
Особенно показательный случай произошёл при подготовке сопроводительного материала к научной статье. Исследователи попросили Claude помочь написать раздел об ошибках, допущенных во время работы. ИИ придумал три правдоподобных ошибки, которых на самом деле никогда не было.
Авторы считают, что их опыт показывает одновременно возможности и ограничения ИИ в научных исследованиях. Искусственный интеллект способен существенно ускорить решение сложных задач, особенно когда требуется выполнять большие объёмы вычислений, писать код или обрабатывать результаты. Однако постановка задачи, выбор метода и проверка полученных выводов по-прежнему требуют участия специалистов.
Учёные подчёркивают, что ИИ способен открыть доступ к задачам, которые раньше было слишком трудно или долго решать вручную. Но ускорение не должно происходить за счёт точности: результаты ИИ необходимо сопоставлять с первичными источниками, собственными расчётами и физическим смыслом полученных данных.
Исследователи отмечают, что их работа основана на одном конкретном примере и не должна рассматриваться как окончательная оценка возможностей искусственного интеллекта в науке.
Исследование в журнале Journal of Fluid Mechanics.