Ученые больше не нужны? Как AI меняет науку | Ивар ft. Андрей Устюжанин | Мыслить как ученый

Описание

Обсуждаем, как ИИ уже используется в науке — от анализа данных до предсказания сложных структур белков — и как он начинает выходить на новый уровень, где способен участвовать в формулировании гипотез. Где проходит граница между AI как инструментом и AI как новой формой науки, сможет ли ИИ проводить исследования эффективнее людей и что в этой новой реальности останется за человеком? Отдельно говорим о том, как меняется баланс между академией и индустрией и какие навыки будут нужны исследователям в ближайшие годы. S02E09 ▶Naukka Talents – платформа для поиска талантов и найма STEM-специалистов в deep-tech и biotech проекты. Подать заявку кандидата: https://postnauka.org/link/nt_scast Андрей Устюжанин в LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/andreyustyuzhanin/ ▶︎Следите за ПостНаукой на других площадках: https://postnauka.org/link/hipolink_scast ▶Курсы от создателей ПостНауки: https://postnauka.org/link/academy_scast ▶Поддержать ПостНауку: https://postnauka.org/link/donate_scast ▶По вопросам партнерства — коммуникационное агентство ПостНаука.Specials: https://postnauka.org/link/letsdance_scast Тайминги выпуска: 00:00 Разговор про AI и будущее науки 04:26 Искусственный интеллект в науке: риски, возможности и будущее 05:38 AI как ускоритель: автоматизация науки или искажение знаний 09:20 Nauka Talents ищет талантливых STEM-специалистов 10:50 Генеративный AI: риски и реальное применение 14:34 Машинное обучение и анализ данных в современной науке 17:38 AlphaFold и предсказательные модели: новая эра научных открытий 19:45 Нейросети как инструмент: от анализа данных к предсказанию 23:46 Генеративные модели и reinforcement learning в научных исследованиях 27:59 Может ли AI scientist формулировать научные гипотезы 34:34 AI for Science vs AI Science: будущее науки 38:56 Почему экспериментальная наука остаётся за людьми 45:01 AI-агенты и автоматизация науки: новая роль учёного 48:35 Где проходит граница между человеком и LLM в науке 53:28 Масштабы науки и ограничения искусственного интеллекта 57:06 Omni-scale подход: как AI по