О преимуществах, проблемах и вызовах применения AI в науке и технологиях

НаукаHi-Tech

АI — это технология для человека

На наши вопросы о синергии искусственного интеллекта и научных исследований, «Научном облаке» и новом сезоне Научной премии Сбера отвечает Андрей Белевцев, старший вице-президент, руководитель блока «Технологическое развитие» Сбербанка.

Беседовала Наталия Лескова

Евгений Разумный

Андрей Андреевич, на Петербургском международном экономическом форуме в июне Сбер анонсировал создание национальной платформы научных моделей «Научное облако». Что это такое и почему важно?

— «Научное облако» — это новое понятие. Мы с коллегами из Санкт-Петербурга понимаем, что современные научные исследования все чаще содержат математические модели. В любом случае они всегда включают экспериментальные данные. Очень важно, чтобы полученные одной командой результаты были доступны другим исследователям. Поэтому научные работы надо публиковать. Но эта область у нас в стране остается недостаточно охваченной и развитой.

Проект «Научное облако» призван упростить для ученых доступ к передовым облачным технологиям, моделям машинного обучения, практикам их применения и быстрее обмениваться результатами, использовать наработки друг друга, проверять их или использовать для достижения лучших результатов. Мы считаем, что это заметно ускорит научные исследования в стране, поможет ученым двигаться быстрее.

— Как вы сегодня видите применение искусственного интеллекта (AI) в науке, в конкретных ее областях?

— Это очень интересное направление, и особенно динамично оно развивается вместе с появлением генеративного AI. С использованием этих моделей можно сэкономить большое количество времени и усилий, которые тратятся нашими учеными и исследователями. Проблема в том, что человек не может обрабатывать нынешний поток информации — невозможно все прочитать и сделать выводы. Модели генеративного AI позволяют ученым очень быстро суммаризировать то, что содержится в статьях по профильным тематикам, извлекать факты, делать выводы или даже «поговорить» с документом, понять, какие основные факторы могут быть важны для работы, которой занимается научный коллектив. Другая история — постановка, документирование, описание эксперимента. Генеративные модели очень хорошо с этим справляются. Следующая задача связана с тем, что многие области индустрии развиваются за счет создания собственных фундаментальных AI моделей (например, в химии или фармацевтике при разработке лекарств). Фундаментальная модель в какой-то конкретной области может использоваться, чтобы проводить определенные эксперименты, искать новые материалы и вещества, предсказывать их свойства. Это крайне интересно. То, что нас очень сильно мотивирует и интересует,— это использование мультиагентных систем, которые могут брать на себя задачи сотрудников лаборатории. Нам кажется, что в этом есть большой научной потенциал.

— Можно ли сказать, что AI сегодня — это ваше приоритетное исследовательское направление?

— Можно сказать, что мы активно занимаемся исследованиями в области AI — это для нас важное направление научной работы, которым занимается большой коллектив сотрудников. Мы сформулировали для себя концепцию, которую называем «практичный сильный AI». Для нас она определяет ключевые направления исследований, двигаясь по которым на каждом шаге мы можем улучшать качество наших моделей, их взаимодействия между собой.

— Каким образом вы их используете?

— Наш фокус внимания — это фундаментальные генеративные модели. Наверное, все знают нашу модель GigaChat, ею воспользовалось уже больше 6 млн человек — это большая аудитория. Используют ее самым разным образом: для помощи в поиске и анализе информации, в обработке больших объемов данных и текстов, в помощи решения креативных задач, когда нужен собеседник, способный дать хорошие идеи. В структурировании деятельности, в подготовке предварительного анализа и обработке документов, в подготовке ответов. Каждый человек находит себе разные сценарии, но для тех, кто к этому привык, это становится ежедневным инструментом.

Авторизуйтесь, чтобы продолжить чтение. Это быстро и бесплатно.

Регистрируясь, я принимаю условия использования

Рекомендуемые статьи

Первый элемент Первый элемент

Академик Михаил Федонкин — о сформировавшихся под влиянием жизни минералах

Наука
Почему телефон долго заряжается: 8 самых популярных причин Почему телефон долго заряжается: 8 самых популярных причин

Все случаи, следствием которых может стать медленная зарядка аккумулятора

CHIP
Российская ИТ-отрасль: взять вес Российская ИТ-отрасль: взять вес

Разработка тяжёлых промышленных ИТ-систем в России идёт с трудом

Монокль
Нейробиолог назвал привычку, объединяющую гениев. А у вас она есть? Нейробиолог назвал привычку, объединяющую гениев. А у вас она есть?

Настоящий прорыв мысли начинается в тишине и одиночестве

Maxim
Разбор провальных технологий: технопатологоанатом Разбор провальных технологий: технопатологоанатом

Истории, которые могли бы стать прорывными, но так и не стали

ТехИнсайдер
Актриса-фейерверк Актриса-фейерверк

Полина Максимова снимается в кино уже двадцать лет — с шестнадцати

OK!
Жизнь и любовь Александра Митты Жизнь и любовь Александра Митты

В кино я, как и во всем, старался остаться в детстве

Коллекция. Караван историй
Варя Семак Варя Семак

Зин по сверхновому искусству Петербурга от художницы Вари Семак

Собака.ru
Листоносы собрали падалицу Листоносы собрали падалицу

Зоологи обнаружили свидетельства, что рукокрылые подбирают пищу с земли

N+1
«Теперь лето, и прелестное лето, и я ошалеваю от радости плотской жизни» «Теперь лето, и прелестное лето, и я ошалеваю от радости плотской жизни»

Великие о том, как они проводили каникулы

Weekend
Что скрывается за модным словом «роялти» ? Что скрывается за модным словом «роялти» ?

Пассивный доход на интеллектуальной собственности: как работает роялти?

Наука и техника
Стройка на автомате Стройка на автомате

Передовые технологии сокращают сроки строительства и повышают безопасность

Ведомости
Фармкомпании поддержали врачей Фармкомпании поддержали врачей

Международные фармкомпании почти на четверть нарастили выплаты медорганизациям

Ведомости
Устричный гриб, его собратья и однофамильцы Устричный гриб, его собратья и однофамильцы

Где растёт вёшенка и кто её лесные «однофамильцы»

Наука и жизнь
Греки на краю мира Греки на краю мира

Какие сокровища нашлись у северных берегов Чёрного моря, но не в Греции?

Наука и жизнь
На своем языке На своем языке

Как говорить, чтобы тебя услышали: техника осознанной речи

Лиза
Убить Лумумбу Убить Лумумбу

Патрис Лумумба был одним из самых мужественных лидеров своего поколения

Знание – сила
Выдр уличили в охоте на пингвинов Выдр уличили в охоте на пингвинов

Ученые зафиксировали нападения выдр на пингвинов в ЮАР

N+1
Ткань авангарда Ткань авангарда

История и современность Иваново — пестрая как ситец и эклектичная как пэчворк

Weekend
Где на Руси отдыхать хорошо Где на Руси отдыхать хорошо

Лучшие места в России по версии Men Today

Men Today
Как развить интуицию Как развить интуицию

Хочешь научиться доверять внутреннему голосу?

Лиза
Со всей силой мягкости Со всей силой мягкости

Писатель Ги де Мопассан с трудом поддается введению в рамки

Weekend
«Год Черной Обезьяны»: семейная сага о первых постсоветских десятилетиях «Год Черной Обезьяны»: семейная сага о первых постсоветских десятилетиях

Отрывок из романа-размышления о том, как прошлое определяет будущее

Forbes
Как ожидаемое вознаграждение управляет вниманием и решением человека Как ожидаемое вознаграждение управляет вниманием и решением человека

Концентрация внимания и выбор решения контролируются разными областями мозга

ТехИнсайдер
Возможно, математик раскрыл тайну красивейших птичьих мурмураций Возможно, математик раскрыл тайну красивейших птичьих мурмураций

Математик Энди Рейнольдс, возможно, разгадал тайну птичьих мурмураций

ТехИнсайдер
Это все ваше воспитание Это все ваше воспитание

С какого возраста начать прививать детям хорошие манеры и этикет

Grazia
Ольга Аросева: Михаил Державин называл ее «водородной бомбой», а Ширвиндт деликатно отмечал, что «характер у нее не сахар» Ольга Аросева: Михаил Державин называл ее «водородной бомбой», а Ширвиндт деликатно отмечал, что «характер у нее не сахар»

«Чего только ей не тащили: от конфет и коньяка до борщей в банках и селедки»

Коллекция. Караван историй
Мария Куликова: «Моя жизнь перевернулась в одно мгновение» Мария Куликова: «Моя жизнь перевернулась в одно мгновение»

Пожалуйста, дайте мне какую-нибудь дрянь сыграть!

Коллекция. Караван историй
«Девушка эконом-класса»: почему женщин критикуют за отказ от лишних трат на себя «Девушка эконом-класса»: почему женщин критикуют за отказ от лишних трат на себя

Почему экономных девушек критикуют, что провоцирует внимание к женским тратам

Forbes
Социология утопии, или Почему у Стругацких в их «Мире Полудня» нет котиков и попугайчиков Социология утопии, или Почему у Стругацких в их «Мире Полудня» нет котиков и попугайчиков

Почему на Прекрасной Земле Будущего полностью отсутствуют домашние питомцы

Знание – сила
Открыть в приложении