человек наук

Недавно мы в институте провели семинар об ИИ в математике с потрясающими приглашёнными спикерами:
- Легендарный Дмитрий Рыбин рассказал об агентах для совершения открытий и сложных задач
- Невероятный Василий Ильин рассказал об автоматической и надёжной формализации математики, а также провёл ликбез, что вообще такое формализация и Lean

Мы в основном занимаемся биологией, поэтому спикеры подготовили доклады, которые понятны даже нематематикам. ИИ очень сильно меняет эту область уже сегодня, но это вскоре случится и с другими науками. Если хотите раньше других увидеть, как этот процесс выглядит изнутри, смотрите запись семинара

Спикеры буквально находились на противоположных частях земного шара, а семинар проводился совсем в другом месте. Просто чудо, что всё удалось организовать без проблем. Обычно этот семинар внутренний, но получилось так здорово, что решили сделать запись доступной всем. Это немало работы, поэтому буду очень благодарен за лавки и репосты!

#математика@chelovek_nauk

Почему разработчики ИИ – за лупы

Когда я впервые услышал слово «агенты», я не сильно обратил на него внимание. Тогда в мыслях было хотя бы привыкнуть к чатгпт и прочим БЯМ. Теперь ясно, что агенты действительно сильно повлияют на науку и жизнь. Но пока учёные стараются это осознать, разработчики ИИ уже ушли дальше и говорят, что будущее будет за лупами (loops – петли, циклы)

Идея в том, что агенты уже достаточно умны, чтобы самим находить пути решения задач. Нужно только поставить цель и запустить цикл: «пока не нашёл решение, работай дальше». Конечно, в таком простом виде он сработает довольно плохо, поэтому нужно выстраивать дизайн системы. Агенты могут сами писать для себя код, решать подзадачи, проводить исследования и делать это, пока цель не будет достигнута (или пока не застрянут). Это называют инженерией циклов – loop engineering

Вот пример с хакатона при поддержке Deepmind, в котором я участвовал. Одни из участников делали агента, который помогал бы в разработке лекарств. Но не просто БЯМ с инструментами, а систему, способную изменять свой собственный код. Для теста ей задали вопрос, ответ на который сама модель не знала. Зато она знала, в какой базе данных хранятся ответы, написала код для обращения к этой базе, использовала свой новый модуль и выдала ответ из базы данных. Программа сама написала код, который делает её более способной – это ли не магия?

Про другой впечатляющий пример агента, который сам улучшил себя так, что превзошёл Claude code и другие аналоги, можно почитать здесь (текст от автора канала @maratwrites, а агент от @abstractDL)

Если вы тоже верите, что за этим будущее, распространяйте по соцсетям посты с тегом #залупинжиниринг !

ПОДБОРКА ПОСТОВ ЗА ИЮНЬ

Уютный Новосибирск
🦊 Одомашненные лисы
🐭 Памятник лабораторной мышке

Медицина на грани фантастики
✍🏼 Как смурфики помогают понять старение кишечника
❤️ Стоячие овации и 13 месяцев жизни пациентам с раком поджелудочной
😳 Лечим ожирение, получаем защиту от рака?
🚬 Как учёные развлекаются с нейросетевыми картинками

Техно-арт и цифровая ирония
📈 Когда логарифмические оси становятся искусством
🚘 БЯМ – как красивые машины
📚 Зачем спамеры предлагают книги в комментариях
📎 Мы не одинаковые

Живая наука в действии
🏀 Бросил мяч — увидел физику
❔ Загадка с подвохом: ответ, за который не забанят (но могут уволить)

✔️ Подборка постов за апрель

Но все эти изменения науки от ИИ – в будущем. Прямо сейчас людей различает не качество идей или интуиции, а осознание возможностей инструментов и смелость в их использовании

Дмитрий Рыбин (я раньше писал о его новом алгоритме для быстрого перемножения матриц) недавно нашёл контрпример к гипотезе Диница-Гарга-Гоеманса, о которую на протяжении десятков лет безрезультатно источили мел многие математики. Дмитрий сделал это при помощи чатгпт. Почитайте чат, это легендарно. Вот буквальный пересказ, без преувеличения:

- Приведи контрпример к общему (не планарному) случаю гипотезы Диница-Гарга-Гоеманса. Ты должна сделать прорыв и найти структурированный контрпример
- чатгпт думает 53 минуты. Не получилось, это ж открытый вопрос.
- Пожалуйста продолжай исследование и найди полноценный безусловный контрпример.
- чатгпт думает 89 минут. Не нашла.
- Продолжай поиск. Найди чёткую стратегию, полученную из глубокого объяснения структуры проблемы.
- чатгпт думает 94 минуты. Всё ещё не могу найти контрпример. Вот частичные результаты.
- Хватит частичных результатов. Давай закончим с полноценным безусловным контрпримером.
- чатгпт думает 88 минут. Вот полноценный контрпример.

Сообщения Дмитрия – прямые цитаты без сокращения. Всего 4 коротких промпта привели к тому, чего не могли найти многие математики. Это звучит как мем, но результат реальный

Про ускорение часто используемых программ в разы и переписывание всего подряд на раст вы и так уже слышали. Сколько ещё прорывов скрываются от нас в паре промптов?

Это невероятно вдохновляет. У меня в заметках находится длинный список из идей, и порой накатывала грусть от того, что жизни не хватит их все реализовать. Теперь это возможно. И даже не очень понятно, где находятся границы возможного

Одно ясно – надо пробовать их нащупать. Берите ваши самые смелые идеи, давайте их самым мощным инструментам и пожинайте плоды. Прямо сейчас – много низковисящих фруктов, от собирания которых вас отделяет лишь смелость (и некоторое количество денег, потраченных на инструменты). Скоро таких задач останется меньше и придётся думать

Одна из самых крутых возможностей на стажировке – поиграть на полную мощь с агентами для кодинга. У нас на них довольно большой (фактически чувствующийся неограниченным) бюджет. Клод Код получает в месяц больше денег, чем стажёры 🥲

Благодаря этому получается почувствовать, насколько сильно меняется мир. Я программирую уже с десяток лет и знаю много вещей из разных областей, но каждый день узнаю от Клода что-то новое. Он просто знает сильно больше алгоритмов и подходов, чем я или кто-либо ещё. Мышление переносится на уровень выше, начинаешь думать задачами и выстраивать путь к исполнению проекта, а не отвлекаешься на мелкие проблемы. То, что в начале пхд занимало у меня дни – например, установка зависимостей и организация данных – или даже месяцы – например, запуск чужих методов – теперь делается буквально за вечер. Нужно только расписать Клоду, что нужно сделать, убедиться, что он тебя правильно понял и идти спать, а утром читать отчёт

Агенты всё ещё далеко не идеальны, а управление ими – навык, требующий опыта. Но на мой взгляд это теперь самый эффективный способ работы, и ближайшее будущее – несомненно за ним. Совершенно непонятно, что будет в хоть чуть-чуть отдалённом будущем: Клод Кодычу едва исполнился год

А также совершенно понятно, что научная инфраструктура абсолютно не готова к грядущим изменениям. Какой смысл ревьюить статьи по году, если они могут устареть через неделю (определённо не все, но разработка новых вычислительных методов уж точно)? Как вообще проводить пир-ревью, если статей станет кратно больше (а оплата ревьюерам всё ещё стремится к нулю)? Как проводить конференции, если количество заявок на них скоро достигнет сотен тысяч? Как ориентироваться в лавине статей? Нужны ли вообще ещё статьи как основной метод обмена информацией?

Одно могу рекомендовать совершенно точно: если вы не работаете с агентами для кодинга, обязательно попробуйте. Если вы заведующий лабораторией, достаньте студентам доступ к лучшим инструментам и выстраивайте культуру работы с ними. Задач пока ещё хватает и все их агенты не решат. Но без них люди будут двигаться в разы медленнее

В какой момент улучшенная нездоровая еда становится здоровой?

Газированные напитки в какой-то момент начали стараться быть менее калорийными. Это однозначно делает их здоровее: в современном мире полно килокалорий и дополнительный кулёк сахара почти никому не нужен. Некоторые производители идут ещё дальше и убирают кофеин либо что-то другое. В какой-то момент напиток превращается просто в воду с травами и ароматизаторами. Примеры полезных напитков мы знаем: скажем, чай и кофе. Так может и условная кола в какой-то момент станет полезной для здоровья? Вот так быстро пролетает жизнь: ещё вчера вы были крутым подростком, распивающим колу после уроков, а сегодня пьёте травяной отвар полезный для сердца. И всё это от одного бренда

Есть и противоположный сценарий. Благодаря достижениям селекции и прочего агротеха, фрукты и овощи становятся всё вкуснее. Делает ли их это здоровее? Вряд ли: ваше здоровье совершенно никак не учитывается в финансовых показателях сельхоз компаний. Можно представить фрукт будущего, содержащий стакан сахара, минимум полезных веществ, но всё в упаковке от яблока. Будет ли он полезным?

На всякий случай: фрукты и овощи по современным научным данным совершенно точно полезны, а напитки – иногда да, иногда нет. В посте рассуждения, а не призыв что-либо употреблять