Episode Details

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 понимает уровни реальности
01:01:34 Разобщённость науки и роль AI в объединении знаний
01:08:25 AI scientist человек или AI-агент?
01:15:04 Академия vs индустрия: где рождаются научные открытия
01:12:14 Свобода исследователя: академия или технологии будущего
01:18:17 Профессии будущего: какие специалисты нужны в AI-эпоху
01:23:42 Claude Code, LLM и другие AI-инструменты для науки
01:28:40 Как начать использовать AI: путь от страха к практике