Ученые начали использовать искусственный интеллект задолго до того, как обычные люди научились генерировать в нем котиков. Еще в 50-х годах прошлого века американские математики разработали машину, которая самостоятельно доказывала теоремы. А в 2015 году ученые уже вовсю применяли нейросети для анализа исследований. В статье расскажем, как сегодня ученые могут пользоваться нейронками в работе и какие ограничения нужно учитывать.
Анализировать научную литературу
Может казаться, что ученые постоянно проводят эксперименты в лаборатории, но на практике это лишь часть работы. На деле исследователям приходится постоянно изучать научные работы. Это помогает понять, что уже известно по теме, какие вопросы остаются без ответа и на чем можно строить новое исследование.
Проблема в том, что ежегодно публикуются миллионы научных статей. Даже специалисту в узкой области бывает сложно следить за всеми новыми исследованиями. Здесь выручает искусственный интеллект. Он быстро анализирует тысячи статей и помогает ученому сориентироваться в огромном массиве знаний. Вот что конкретно нейросети могут делать:
Находить релевантные статьи. Нейросети могут искать публикации не только по ключевым словам, но и по смыслу. Чтобы не пропускать материалы, в которых используют похожие методы или изучают близкие вопросы, даже если формулировки отличаются. В этом помогают научные поисковые сервисы вроде Elicit или Semantic Scholar.
Во многих генеративных нейросетях есть функция глубокого поиска Deep Research. Это когда искусственный интеллект отбирает из всего массива данных в интернете самые релевантные статьи, а не просто первые попавшиеся. При этом представляет результат в виде структурированного текста с кратким обзором основных выводов исследования. Так, можно исследовать большие объемы информации и находить много источников. Пользоваться опцией можно в ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude (функция называется Research или Advanced Research).
Пересказывать суть статьи, чтобы исследователь не тратил время на ее прочтение. Нейросети могут суммировать длинные тексты, выделять ключевые результаты и объяснять сложные фрагменты. Например, можно загружать PDF статьи и просить модель:
Проанализируй прикрепленную статью и составь по ней структурированную выжимку: — Какую проблему авторы пытались решить и почему она важна. — Какую гипотезу они проверяли. — Какой метод использовали — опиши дизайн исследования, размер выборки и основные параметры. — Какие получили результаты — приведи ключевые числовые данные, если они есть. — Какие выводы сделали и какие ограничения исследования отметили сами авторы. Пиши простым языком, избегай жаргона. Если в статье есть термины, которые важны для понимания, — кратко поясни их
Сравнивать результаты разных исследований. Иногда десятки статей изучают одну и ту же тему, но приходят к разным выводам. Нейросети собирают результаты нескольких работ в одну таблицу и показывают, где они совпадают, а где расходятся. Это особенно полезно при подготовке литературного обзора. Пример промпта:
Я прикрепляю пять статей о влиянии интервального голодания на уровень инсулинорезистентности. Сравни их и составь сводную таблицу со следующими колонками: — Авторы и год публикации. — Дизайн исследования (РКИ, когортное, метаанализ и т. д.). — Размер выборки и характеристики участников. — Протокол интервального голодания (схема, длительность). — Основные результаты с числовыми показателями. — Выводы авторов. После таблицы напиши краткий текстовый анализ: в чем исследования сходятся, в чем расходятся, и какие методологические различия могут объяснять разницу в выводах. Отметь, какие из работ наиболее надежны с точки зрения доказательной базы и почем
Генерировать научные гипотезы
Паша Молянов: как нейросети стали частью моей повседневной жизни Провести научный эксперимент — лишь половина дела. Самое сложное — придумать, что именно стоит проверить. Ученые могут месяцами изучать научные материалы, чтобы составить гипотезу. Нейросети ускорят процесс и подскажут направления, о которых исследователь мог даже не подумать.
Чем поможет искусственный интеллект:
Превратит набор фактов в потенциальные исследовательские вопросы. В большие языковые модели можно загрузить фрагменты статей, аннотации или собственные заметки и попросить нейросеть сформулировать возможные гипотезы. Например, подойдет ChatGPT, Claude, Gemini.
Обычно часть идей оказывается очевидной, но встречаются и неожиданные гипотезы, которые могут лечь в основу исследований.
Найдет пробелы в научной литературе. Иногда гипотеза появляется, потому что ученые заметили упущения в исследованиях. Так, нейросети могут анализировать статьи и выявлять пробелы. Например, можно попросить модель определить: какие группы участников редко изучают, какие факторы почти не учитывают, какие результаты противоречат друг другу. Пример промпта:
Проанализируй исследования и найди пробелы в исследованиях. Конкретно меня интересует: — Какие группы участников представлены слабо или не представлены вовсе — например, по возрасту, полу, этнической принадлежности, наличию сопутствующих заболеваний. — Какие факторы авторы упоминают как потенциально важные, но не включают в свой анализ — например, длительность стресса, его тип, социально-экономический контекст. — Где результаты исследований противоречат друг другу — и какие методологические различия могут это объяснять (размер выборки, дизайн, инструменты измерения). — Какие методы исследования доминируют, а какие подходы практически не применяются — например, лонгитюдные наблюдения, нейровизуализация, качественные методы. На основе найденных пробелов предложи 3–5 конкретных направлений для нового исследования. Для каждого направления кратко поясни: почему этот пробел важен, какой вопрос можно поставить и какой дизайн исследования мог бы подойти для ответа на него
Найдет неожиданные пересечения между областями науки. Нередко гипотезы появляются на стыке дисциплин. Допустим, методы анализа сетей используют и в эпидемиологии, и в экологии, и в экономике. Главное, обнаружить эти пересечения, с чем может помочь искусственный интеллект. Например, сервис Connected Papers строит карты научных статей и показывает, какие исследования связаны между собой. Это может подсказать ученым новую идею.
Продумывать дизайн экспериментов
Продуманный дизайн экспериментов экономит время, силы и помогает получить надежные результаты. Искусственный интеллект выручит на каждом шаге: от планирования до симуляций.
Планирование эксперимента. Нейросети проанализируют предыдущие исследования, гипотезу, заметки ученого и предложат логичную последовательность действий. Пример: исследователь загрузил статьи о влиянии света на рост растений → нейросеть подсказала, какой уровень света лучше использовать, как часто измерять рост и какие еще факторы соблюдать, чтобы результаты были надежными.
Оптимизация параметров. На эксперимент могут влиять десятки переменных: температура, время реакции, концентрация веществ. Искусственный интеллект поможет найти комбинации, которые с высокой вероятностью дадут результат.
Создание симуляций. Реальные эксперименты могут быть дорогими, опасными и долгими. Но их можно имитировать в виртуальных лабораториях с помощью нейросетей. Пример: симуляция распространения вируса в популяции с разными вариантами вакцинации и ограничений. Виртуальный эксперимент покажет, где вероятность вспышки выше, и поможет спланировать реальные действия.
Вот несколько распространенных нейросетей, в которых можно создавать научные симуляции:
- AnyLogic. Платформа строит точную копию реального процесса и позволяет наблюдать, как он развивается со временем. Можно менять параметры и сразу видеть результат. Нейросеть используют в экономике, медицине, логистике, эпидемиологии.
- OpenAI Gym. Создает виртуальные мини-лаборатории, в которых алгоритм пробует разные действия и сразу видит, что работает, а что нет. Чаще всего нейросеть используют в робототехнике, биологии, физических экспериментах.
- DeepMind Lab. 3D-мир, где алгоритмы учатся принимать решения в сложной среде. Можно менять условия и сразу видеть последствия. Используют в когнитивных исследованиях, биологии, робототехнике.
- PyTorch, TensorFlow. Платформы, где можно обучать нейросети на реальных данных и использовать их для виртуальных экспериментов. Используют в химии, физике, биологии, инженерии.
Писать научные статьи
Нередко ученым легче провести сложный эксперимент и добиться нужных результатов, чем потом описать это в научной статье. Искусственный интеллект может частично взять на себя это скучное занятие. Вот чем он полезен:
Подготовит черновик из заметок, описаний эксперимента и выводов. Например, можно загрузить основные результаты исследования, описание методики и ключевые выводы, а затем попросить модель сформировать разделы статьи: введение, методы или обсуждение результатов.
Пример промпта:
На основе этих заметок и результатов эксперимента подготовь раздел Discussion для научной статьи. Сопоставь полученные результаты с выводами из предыдущих исследований, объясни возможные причины обнаруженных эффектов, укажи ограничения исследования (например, размер выборки или особенности методики) и предложи направления для будущих работ. Используй академический стиль и логичную структуру.
Для каждой статьи промпты могут различаться в зависимости от требований журнала, эксперимента, вида исследования и т. д. Важно подстраивать промпт под себя, добавляя важные детали. Например, можно указать структуру раздела, попросить добавить практическую значимость.
«Сделаемская школа»: как мы выпускаем курсы с нейросетью и экономим 300 000 рублей Поможет с академическим стилем. В научные журналы принимают статьи со строгим стилем: без разговорных фраз, лишних эмоций и повторов. Нейросети помогут переписать текст в нужном формате с научными формулировками. Чтобы искусственный интеллект хорошо справился с задачей, нужно отправлять небольшие фрагменты текста поочередно. Например, по одному разделу или смысловому блоку.
Пример промпта:
Перепиши аннотацию исследования в академическом стиле для научного журнала, сохранив смысл и научную терминологию.
Структурирует материал. Исследователи могут готовить статью по частям, в результате чего структура статьи разваливается: результаты появляются во введении, методы всплывают в середине обсуждения. Нейросеть разложит материал по разделам, предложит логичную структуру и подскажет, какие блоки стоит добавить. Здесь также стоит отправлять текст фрагментами, чтобы ИИ не запутался и не упустил важные детали.
Пример промпта:
Проанализируй введение научной статьи и предложи, что можно добавить, а что убрать или сократить. Обрати внимание на ключевые элементы: актуальность темы, обзор литературы, пробелы в исследованиях, цели работы и формулировку гипотезы. Дай конкретные рекомендации, чтобы улучшить введение для научной публикации.
Переведет статью на английский язык для публикации в международных журналах. При этом искусственный интеллект сохранит научную терминологию и академический стиль.
Пример промпта: «Переведи этот текст на академический английский для публикации в научном журнале».
Как еще искусственный интеллект помогает в науке
Самоуправляемые лаборатории. Это лаборатории, в которых ученые приходят и уходят с работы, пьют на смене кофе, обсуждают разные дела, а искусственный интеллект все это время без перерывов ставит опыты и описывает результаты.
Трудятся роботизированные лаборатории так: ИИ выдвигает гипотезу → робот ставит эксперимент → датчики собирают данные → алгоритм машинного обучения анализирует результаты → формулирует следующую гипотезу. И так по кругу — без участия человека. Ученым остается только наблюдать, корректировать стратегию и собирать результаты.
В Центре наноматериалов Аргоннской национальной лаборатории (США) работает автономная научная лаборатория Polybot. В 2025 году платформа нашла способ делать сверхтонкие пленки — одновременно очень проводящие и почти без дефектов. Теперь их используют в аккумуляторах, технике с гибкими экранами и умными сенсорами. Без автоматизированной лаборатории ученым пришлось бы добиваться такого результата годами ручными экспериментами.
Генеративные модели для создания новых объектов. Нейросети могут не только создавать песни, предлагать рецепты и подборки фильмов, но и придумывать новые структуры: от потенциальных лекарств до сверхлегких сплавов или необычных химических соединений.
Ученые задают ИИ желаемые свойства, например, «молекула, которая связывается с белком, участвующим в болезни Альцгеймера». Модель генерирует сотни кандидатов с нужными характеристиками. Затем лучшие из них проверяют в лаборатории.
Биотехнологическая компания Insilico Medicine использовала искусственный интеллект, чтобы найти лекарство для лечения тяжелого заболевания легких — идиопатического легочного фиброза. ИИ определил конкретный белок, который участвует в разрушении легких. Затем предложил молекулу‑лекарство, способную воздействовать на него.
И это сработало: препарат прошел вторую фазу клинических испытаний и показал статистически значимое улучшение функции легких у пациентов. Это один из первых случаев в истории, когда лекарство создали полностью благодаря искусственному интеллекту.
Цифровые двойники. Это живая виртуальная копия реального объекта. Она обновляется по мере поступления новых данных и позволяет проводить эксперименты, невозможные в реальности. Например, можно проверить, как сердце пациента отреагирует на новый препарат или как самолет поведет себя при отказе двигателя.
Ученые создали цифровой двойник плавающей ветряной турбины. Виртуальная копия постоянно получает данные с реальных датчиков и следит за состоянием машины в режиме реального времени. ИИ‑модель знает, как турбина должна работать в норме, и сразу сигнализирует о любых отклонениях, которые могут привести к поломке. Это помогает безопасно и экономично управлять труднодоступными объектами в море.
Что учитывать при работе с нейросетями
Нейросети могут за секунды проанализировать сотни страниц и найти нужное исследование среди тысяч статей, но это не значит, что они умнее. Ученые должны перепроверять работу искусственного интеллекта, и вот на что стоит обращать внимание:
Достоверность фактов и источников. Нейросети могут придумывать исследования, статистику или давать несуществующие ссылки. Поэтому просите нейросеть каждый факт подтверждать источником, по которому вы можете перейти и быстро убедиться в достоверности.
Корректность интерпретации научных работ. ИИ иногда неправильно трактует выводы исследований или упрощает их. Например, модель может представить корреляцию как доказанную причинно-следственную связь или упустить важные ограничения исследования — маленькую выборку, особенности методики или статистические оговорки. Поэтому интерпретацию результатов всегда стоит сверять с оригинальной публикацией.
Реализуемость гипотез. Нейросеть может предлагать идеи, которые выглядят логично в тексте, но противоречат законам науки или техническим ограничениям. Иногда несостыковки выясняются уже в процессе хода эксперимента, поэтому лучше заранее проверять реализуемость.
Глубина и полнота ответа. Ответы ИИ могут быть слишком общими и поверхностными, без важных деталей и контекста. Нередко их приходится дорабатывать: задавать уточняющие вопросы, смотреть дополнительные источники и самостоятельно анализировать.
Искусственный интеллект стоит воспринимать как очень быстрого и умного ассистента. Он действительно может прочитать сотни исследований, предложить идеи, придумать новые материалы, провести опыты. Но потом это всё должен осмыслить ученый и самостоятельно сделать выводы.