К 2050 году сверхразумный искусственный интеллект, вероятно, будет проводить большую часть научных исследований, по мнению футуролога Ника Бострома. Бостром заявил в электронном письме, что ученые-люди, возможно, все еще будут заниматься научными изысканиями в качестве хобби, но их вклад, скорее всего, будет незначительным.

Этот прогноз появился в то время, когда журнал Nature размышляет о своей 150-летней истории прогнозирования научных достижений. На протяжении своей истории Nature публиковал приложения, посвященные научным прогнозам, в том числе смелое заявление, сделанное тогдашним редактором Филипом Кэмпбеллом на рубеже XXI века. Кэмпбелл предсказал, что к 2100 году будет открыта жизнь, основанная на чем-то ином, чем ДНК, и позже назвал это заявление "глупым".

Растущая сложность ИИ и алгоритмов машинного обучения привела к предположениям об их потенциале в автоматизации и ускорении научных открытий. Сверхразумный ИИ, превосходящий когнитивные способности человека, может анализировать огромные наборы данных, выявлять закономерности и генерировать гипотезы со скоростью, намного превосходящей человеческие возможности. Это может произвести революцию в таких областях, как разработка лекарств, материаловедение и фундаментальная физика.

Хотя перспектива исследований, управляемых ИИ, вызывает опасения по поводу роли ученых-людей, она также открывает возможности для сотрудничества и инноваций. Ученые-люди могли бы сосредоточиться на формулировании исследовательских вопросов, интерпретации результатов, сгенерированных ИИ, и решении этических проблем, связанных с новыми технологиями. Этот сдвиг может также привести к новым образовательным моделям, которые подчеркивают критическое мышление, креативность и междисциплинарное сотрудничество.

Разработка сверхразумного ИИ остается неопределенной, и его влияние на научные исследования будет зависеть от различных факторов, включая технологические достижения, этические соображения и принятие обществом. Однако прогноз Бострома подчеркивает растущий потенциал ИИ в преобразовании научного ландшафта и изменении будущего исследований.