Автор: Денис Аветисян
Новое исследование оценивает способность современных ИИ-систем выполнять полные научные исследования, выявляя существенные ограничения в их способности к комплексному научному мышлению.
Представлен SGI-Bench — комплексный бенчмарк и фреймворк для оценки научной интеллектуальности больших языковых моделей посредством анализа выполнения научных рабочих процессов.
Несмотря на прогресс в области научного искусственного интеллекта, последовательной концепции научной общей интеллектуальности (SGI), способной автономно разрабатывать, исследовать и рассуждать в различных научных областях, по-прежнему не хватает. В работе ‘Probing Scientific General Intelligence of LLMs with Scientist-Aligned Workflows’ предложен операциональный подход к определению SGI, основанный на модели практического исследования (PIM), и реализован через набор задач, имитирующих работу ученых: глубокие исследования, генерация идей, сухие/влажные эксперименты и экспериментальное обоснование. Результаты оценки современных больших языковых моделей (LLM) с использованием разработанного эталонного набора SGI-Bench выявили существенные пробелы в их способности к полноценному научному мышлению. Смогут ли будущие разработки в области ИИ преодолеть эти ограничения и приблизиться к созданию систем, действительно способных участвовать в научном открытии?
Основы Научного Познания: От Распознавания Паттернов к Итеративному Поиску
Истинный научный прогресс не сводится к простому распознаванию закономерностей, хотя и это важный этап. Фундаментальной характеристикой научного поиска является итеративный процесс — последовательное проведение экспериментов и усовершенствование выдвигаемых гипотез. Научные открытия редко возникают мгновенно; они являются результатом цикла, в котором наблюдения приводят к предположениям, которые затем проверяются посредством экспериментов. Полученные результаты, в свою очередь, либо подтверждают гипотезу, либо требуют её корректировки и повторного тестирования. Этот непрерывный процесс уточнения и улучшения, основанный на эмпирических данных, и является отличительной чертой научного метода, позволяющей углублять понимание окружающего мира и создавать новые знания.
Современные системы искусственного интеллекта демонстрируют впечатляющие результаты в решении узкоспециализированных задач, однако сталкиваются с существенными трудностями при реализации полноценного цикла научного исследования — ключевого аспекта, определяющего Научный Общий Интеллект (SGI). Анализ текущих больших языковых моделей (LLM) показывает, что их средний показатель SGI-Score составляет всего 30 из 100, что указывает на значительный разрыв между существующими возможностями и способностью к эффективному научному мышлению. Этот результат подчеркивает необходимость разработки принципиально новых подходов к созданию искусственного интеллекта, способного не только анализировать данные, но и самостоятельно формулировать гипотезы, планировать эксперименты и интерпретировать результаты, подобно человеческому ученому.
Структурирование Научного Исследования: Практическая Модель
Практическая модель исследования (Practical Inquiry Model) представляет собой теоретическую рамку, структурирующую научный процесс посредством четырех взаимозависимых квадрантов: Делиберация (определение целей и задач исследования, формулирование гипотез), Концептуализация (разработка теоретической основы, построение моделей и предсказаний), Действие (практическое выполнение исследования, сбор данных, эксперименты) и Восприятие (анализ полученных данных, интерпретация результатов, оценка достоверности). Данная модель позволяет рассматривать научное исследование не как единый процесс, а как совокупность отдельных, но взаимосвязанных этапов, что облегчает анализ и оценку различных аспектов научной деятельности. Взаимодействие между квадрантами является ключевым: результаты восприятия влияют на последующую делиберацию, концептуализация направляет действие, а действие предоставляет данные для восприятия, формируя итеративный цикл научного познания.
Модель практического исследования позволяет проводить модульную оценку возможностей искусственного интеллекта, выявляя сильные и слабые стороны на всех этапах научного процесса. Вместо оценки только конкретных задач, данный подход обеспечивает анализ ИИ по четырем взаимосвязанным компонентам: обдумыванию, концептуализации, действиям и восприятию. Это позволяет детально определить, где ИИ демонстрирует наибольшую эффективность, а где требуются улучшения для более полного участия в научном цикле. Оценка проводится по каждому компоненту отдельно, что обеспечивает точную диагностику и способствует целенаправленной разработке и оптимизации ИИ-систем для научных исследований.
Оценка возможностей искусственного интеллекта в научной деятельности традиционно фокусируется на выполнении отдельных задач, таких как анализ данных или генерация гипотез. Однако, для полноценной оценки способности ИИ проводить научные исследования, необходимо перейти к модульному анализу, охватывающему весь рабочий процесс. Рассмотрение научного поиска через четыре взаимосвязанные области — обдумывание, формулирование, действие и восприятие — позволяет оценить не только успешность выполнения отдельных шагов, но и способность ИИ к интеграции этих шагов в последовательный, научно обоснованный процесс. Такой подход выявляет сильные и слабые стороны ИИ не в контексте конкретных задач, а в рамках более широкой способности к научному исследованию и открытию.
SGI-Bench: Платформа для Эмпирической Оценки Научного Интеллекта
Платформа SGI-Bench разработана для эмпирической оценки способности искусственного интеллекта проходить полный итеративный цикл научного исследования, опираясь на принципы Практической модели исследования (Practical Inquiry Model). Это подразумевает оценку не только способности генерировать гипотезы или анализировать данные, но и прохождения всех стадий — от формирования идеи до проведения и анализа экспериментов, и последующего логического обоснования результатов. SGI-Bench позволяет оценить, насколько эффективно ИИ способен интегрировать различные этапы научного процесса в единый, последовательный цикл, что является ключевым показателем его потенциала в области научных исследований.
SGI-Bench включает в себя широкий спектр задач, охватывающих все этапы научного исследования. Процесс начинается с Генерации идей, переходя к Глубокому научному исследованию для сбора релевантной информации. Далее следует этап Сухого эксперимента, представляющий собой моделирование и анализ данных без физического проведения эксперимента. Мокрый эксперимент подразумевает проведение реальных лабораторных исследований, а завершает цикл Экспериментальное рассуждение — анализ полученных результатов и формулирование выводов. Такая структура позволяет комплексно оценить способности ИИ в решении задач, возникающих на каждом этапе научного поиска.
Оценка возможностей больших языковых моделей (LLM) в рамках SGI-Bench осуществляется посредством агентного подхода. Этот метод предполагает, что LLM функционирует как автономный агент, выполняющий последовательность действий, необходимых для решения научной задачи. Вместо простой оценки выходных данных на основе предопределенных критериев, агентное тестирование позволяет оценить способность модели планировать эксперименты, анализировать результаты и адаптировать стратегию исследования. Это обеспечивает более комплексную и надежную оценку, отражающую способность модели к самостоятельному научному поиску и решению проблем, а не только к генерации текста или ответам на вопросы.
Задачи, связанные с экспериментальным рассуждением в рамках SGI-Bench, требуют обработки мультимодальных данных, что является серьезным вызовом для аналитических возможностей ИИ. Текущие модели демонстрируют точность в 41.92% при решении задач экспериментального рассуждения в формате множественного выбора. Этот показатель свидетельствует об ограничениях современных ИИ-систем в области научной дискриминации и способности корректно интерпретировать и анализировать данные, представленные в различных форматах, таких как графики, таблицы и текст, для формулирования обоснованных научных выводов.
Перспективы Научного Открытия: Роль Искусственного Интеллекта
Тщательная оценка, предоставляемая SGI-Bench, и метрики, такие как точное совпадение (Exact Match) в задачах, подобных Научному Глубокому Исследованию, наглядно демонстрируют разрыв между текущими возможностями искусственного интеллекта и подлинным научным общим интеллектом. Анализ показывает, что современные модели достигают всего 18.48% точности в задаче Научного Глубокого Исследования, что указывает на существенные трудности в корректной интеграции информации из множества источников. Эта сложность подчеркивает потребность в новых подходах к разработке алгоритмов, способных не просто извлекать данные, но и синтезировать их, выявляя взаимосвязи и подтверждая гипотезы с высокой степенью достоверности, что является ключевым аспектом истинного научного познания.
Полученные данные, демонстрирующие ограничения современных моделей искусственного интеллекта в решении научных задач, имеют первостепенное значение для формирования стратегий развития новых архитектур и методологий обучения. Осознание пробелов в точной интеграции данных из различных источников и обеспечении численной устойчивости алгоритмов позволяет целенаправленно разрабатывать системы, способные к более глубокому пониманию научных принципов и проведению последовательных экспериментов. Вместо простого увеличения масштаба моделей, необходимо сосредоточиться на создании ИИ, имитирующего ключевые этапы научного поиска — обдумывание, формулирование гипотез, практическое воплощение и анализ результатов. Такой подход обещает не только повышение эффективности существующих алгоритмов, но и создание качественно новых инструментов для научных исследований, способных к самостоятельному открытию новых знаний и решению сложных задач.
Исследования показывают, что для раскрытия потенциала искусственного интеллекта в научном прогрессе необходимо ориентироваться на фундаментальные принципы научного исследования — обдумывание, формулирование гипотез, практическое действие и восприятие полученных результатов. Вместо простого анализа данных, ИИ должен имитировать процесс научного поиска, начиная с тщательного обдумывания проблемы и выдвижения обоснованных предположений, переходя к планированию и проведению экспериментов, и завершая оценкой полученных данных и корректировкой гипотез. Такой подход позволит не только автоматизировать рутинные задачи, но и способствовать генерации новых идей и открытий, значительно ускоряя решение сложных научных проблем и расширяя границы человеческого знания. Ориентация на эти ключевые принципы является важным шагом к созданию ИИ, который не просто обрабатывает информацию, а активно участвует в научном процессе.
SGI-Bench создает условия для будущего, в котором искусственный интеллект перестает быть лишь инструментом обработки данных и становится активным участником расширения границ человеческого знания. Эта платформа не просто оценивает текущие возможности ИИ в решении научных задач, но и стимулирует разработку систем, способных к самостоятельному формулированию гипотез, проведению экспериментов и интерпретации результатов. Подобный подход предполагает переход от пассивного анализа информации к активному участию в научном процессе, открывая перспективы для ускорения научных открытий и решения сложнейших проблем, стоящих перед человечеством. В конечном итоге, SGI-Bench направлен на создание ИИ, способного не просто имитировать, но и дополнять интеллект исследователей, тем самым качественно изменяя ландшафт современной науки.
Результаты тестирования в рамках «сухих экспериментов» демонстрируют, что лишь в 36.64% случаев модели успешно справляются с поставленной задачей при пяти попытках (PassAll@5). Данный показатель указывает на существенные трудности, возникающие у современных систем искусственного интеллекта при решении задач, требующих численной устойчивости и грамотного выбора научных алгоритмов. Ошибки часто связаны с накоплением погрешностей в вычислениях или неправильным применением математических методов к конкретной научной проблеме. Неспособность стабильно проводить симуляции и анализировать данные, полученные в ходе экспериментов, ограничивает потенциал ИИ в таких областях, как материаловедение, химия и физика, где точность вычислений является критически важной.
Представленный труд демонстрирует, что современные большие языковые модели, несмотря на впечатляющие возможности, часто оказываются неспособны к комплексному научному мышлению, необходимому для выполнения полноценных научных рабочих процессов. Это подтверждается введением SGI-Bench — инструмента, выявляющего пробелы в их способностях. Как однажды заметил Кен Томпсон: «Простота — это высшая степень изысканности». Эта фраза отражает суть хорошего дизайна систем — элегантность и эффективность достигаются не сложностью, а умением выделить главное и оптимизировать процессы. Подобно тому, как SGI-Bench раскрывает недостатки в текущих моделях, стремление к простоте позволяет создавать более надежные и понятные системы, способные решать сложные научные задачи.
Куда Ведет Дорога?
Представленная работа, демонстрируя ограниченность современных больших языковых моделей в решении комплексных научных задач, не столько ставит точку, сколько открывает широкое поле для дальнейших исследований. Очевидно, что имитация научного мышления, основанная лишь на статистической обработке данных, недостаточна для достижения истинной научной компетентности. Необходим переход от оценки отдельных навыков к анализу способности к целостному проектированию и реализации научных процессов — словно развитие городской инфраструктуры, где добавление нового здания не должно требовать полной перестройки квартала.
Будущие исследования должны быть сосредоточены на разработке более глубоких моделей, способных к причинно-следственному анализу, генерации гипотез и, что особенно важно, самокритике. Попытки обойтись лишь усложнением существующих архитектур представляются наивными; скорее, требуется принципиально новый подход к моделированию научного познания, учитывающий не только факты, но и мета-знания о процессе исследования.
По сути, представленная работа указывает на фундаментальную проблему: способность к научному мышлению не сводится к набору алгоритмов, а является эмерджентным свойством сложной системы. Попытки создать искусственный интеллект, способный к настоящим научным открытиям, требуют не просто увеличения вычислительной мощности, но и глубокого понимания структуры и принципов работы самой науки.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.16969.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Нейронные Операторы в Энергетике: Новый Подход к Моделированию
- Быстрая генерация текста: от авторегрессии к диффузионным моделям
- Адаптивная Квантизация: Новый Подход к Сжатию Больших Языковых Моделей
- Ранговая оптимизация без градиента: Новые границы эффективности
- Искусство отбора данных: Новый подход к обучению генеративных моделей
- Геометрия Хаоса: Распознавание Образов в Сложных Системах
- Восстановление потенциала Шрёдингера: новый численный подход
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- Квантовые Иллюзии и Практический Реализм
2025-12-22 07:33