В лаборатории Университета Карнеги-Меллон, США, механический манипулятор поднимает бутыль с химическими реагентами, перемещает её к набору пробирок, и в каждую пробирку вливает тщательно выверенную дозу препарата. Затем робо-рука разворачивается, подбирает другую бутыль и перемещает её к следующему контейнеру. Автономная система проводит один эксперимент за другим, стремясь выяснить идеальный химический состав батареи электрокара. В ближайшем будущем роботы не только поддержат человеческие эксперименты, но и проведут собственные.
В следующие пять месяцев ИИ-алгоритм попытается разобраться в том, как планируют и готовят эксперименты учёные-люди. В будущем система постарается самостоятельно определить концентрацию ингредиентов: автоматизация перекинется с механической на интеллектуальную составляющую научных опытов.
Будущее науки — работа с большими данными. Уже сегодня люди едва справляются с наплывом информации, а потому автоматизация области остаётся одним из ключевых путей дальнейшего развития.
К несчастью, в большинстве случаев ИИ генерирует комплексные и сложные описания данных, а создание элегантных, ёмких, в некотором роде поэтических формулировок, в духе эйнштейновского закона эквивалентности массы и энергии, остаются прерогативой людей.
Таким образом, можно предположить, что будущее науки принадлежит связке “человек-ИИ”, а большинство споров заменят системы автоматической проверки результатов и анализ статистики. В идеале аналогичный подход можно будет распространить на судебную и законодательную систему: мир нуждается в едином наборе адекватных и грамотно сформулированных правил, дальнейшей оптимизации и рационализации.