Як штучний інтелект змінює науку та чи зможе отримати Нобелівську премію
Штучний інтелект уже не просто інструмент це повноцінний учасник наукового процесу, який змінює уявлення про те, як створюються знання у XXI столітті. Темп впровадження ШІ у наукові дослідження вражає: за останні кілька років системи машинного навчання навчилися не лише обробляти складні дані, а й проєктувати експерименти та навіть формулювати гіпотези. У цьому контексті дедалі більше фахівців обговорюють питання: чи здатен штучний інтелект досягти рівня, коли він зможе створити відкриття, гідне Нобелівської премії.
У 2016 році біолог і голова Sony AI Хіроакі Кітано поставив перед науковою спільнотою амбітне завдання створити систему ШІ, здатну на відкриття нобелівського рівня. Саме тоді з’явився проєкт Nobel Turing Challenge, який визначає перемогу машини як досягнення рівня найвидатніших людських відкриттів. За задумом авторів, до 2050 року штучний інтелект повинен навчитися автономно висувати гіпотези, планувати експерименти та аналізувати результати тобто самостійно створити відкриття світового масштабу.
Оптимізм і скепсис у середовищі вчених
Попри безпрецедентний прогрес, погляди на потенціал ШІ у науці залишаються різними. Одні фахівці впевнені: досягнення вже близько, інші закликають до обережності.
Росс Кінг, дослідник хімічної інженерії Кембриджського університету та один з організаторів виклику, відкрито говорить:
“Я майже впевнений, що системи ШІ досягнуть рівня, який дозволить здобути Нобелівську премію. Питання лише в тому, скільки це займе 50 років чи 10.”
Разом із тим Йоланда Гіл з Університету Південної Каліфорнії вважає, що нинішні моделі, які ґрунтуються на людських знаннях, не здатні створювати по-справжньому нові ідеї. Для прориву, на її думку, потрібні радикальні зміни як у підходах до розробки ШІ, так і у фінансуванні.
“Якби уряд завтра інвестував мільярд доларів у фундаментальні дослідження, прогрес прискорився б значно,” – підкреслює дослідниця.
Нобелівська вершина: люди чи машини
Відкриття, що претендують на Нобелівську премію, мають приносити найбільшу користь людству. Згідно з правилами, нагороду можуть отримати лише живі люди чи наукові установи. В останні роки алгоритми машинного навчання вже ставали рушієм проривних відкриттів.
У 2024 році премію з фізики отримали піонери машинного навчання, а з хімії творці AlphaFold від Google DeepMind, який передбачає 3D-структуру білків. Водночас ці нагороди присуджено авторам технологій, а не самим машинам:
“Щоб ШІ здобув премію за власне досягнення, дослідження має бути повністю або переважно автономним. Система повинна самостійно обирати питання, планувати експерименти й аналізувати дані. І це вже відбувається.”
Перша хвиля: автономні лабораторії та машинна наука
Сьогодні у світі працюють лабораторії, де частину роботи вже виконує ШІ.
Професор Гейб Гомес з Університету Карнегі-Меллона створив Coscientist систему, яка планує та проводить складні хімічні реакції у роботизованій лабораторії. Одна з її моделей вирішила обчислювальне завдання за пів години, тоді як аспірант боровся з ним рік.
У Токіо компанія Sakana AI автоматизує дослідження машинного навчання, а в Google тестують чат-боти, здатні генерувати ідеї для команд.
Друга хвиля: машинне відкриття гіпотез
Новий рівень це ШІ, який не лише аналізує дані, а й виявляє пропущені інсайти у складних масивах наукових результатів.
Джеймс Зоу зі Стенфорда вже показав, як алгоритм виявляє важливі взаємозв’язки у біомедичних даних, наприклад, між COVID-19 і набряком імунних клітин. Саме такі алгоритми, які перевіряють гіпотези через аналіз наукових статей, змінюють уявлення про можливості машинної науки.
Конференції майбутнього: ШІ пише та рецензує статті
У жовтні 2025 року Зоу організовує першу віртуальну конференцію Agents4Science, де штучний інтелект не лише писатиме, а й рецензуватиме наукові статті за участі людей. Це важлива спроба подолати головні проблеми сучасного ШІ галюцинації, брак перевірки результатів, складність інтерпретації даних.
Третя хвиля: повна автономія та нобелівський прорив
Науковці прогнозують, що третя хвиля це ШІ, який ставить власні питання й проводить експерименти без участі людини.
Керівник FutureHouse Сем Родрігес пояснює: такий рівень може призвести до проривів у матеріалознавстві чи дослідженнях Паркінсона й Альцгеймера вже до 2030 року. Саме тут людству потрібні принципово нові підходи і саме тут машини можуть допомогти.
Біологія, яка змінює медицину: відкриття року
Нобелівську премію з фізіології або медицини 2025 року присуджено трьом ученим Марії Брункоу, Фреду Рамсделлу та Шимону Сакаґучі за фундаментальні дослідження механізмів імунної толерантності. Їхні роботи відкрили клас так званих регуляторних Т-клітин, які “гальмують” аутоімунні реакції організму.
“Вони надали фундаментальні знання про регуляцію імунної системи”, – заявила на пресконференції членкиня Нобелівського комітету Марі Вахрен-Герланіус.
Як це працює: нові клітини нові терапії
Т-клітини, відомі як “бійці” імунітету, атакують інфіковані чи ракові клітини. Проте Сакаґучі ще у 1995 році відкрив їхню малу підгрупу регуляторні Т-клітини, які “гальмують” імунну відповідь. Миші без цих клітин хворіли на важкі аутоімунні недуги, а додавання клітин зупиняло хворобу.
Брункоу та Рамсделл виявили ген Foxp3, критичний для розвитку регуляторних Т-клітин. “Це кардинально змінило наше бачення багатьох захворювань і продовжує змінювати”, – зазначає імунологиня Енн Песенакер з Лондона.
Перспективи лікування аутоімунних захворювань
Сьогодні дослідження регуляторних Т-клітин лягли в основу нових терапій діабету, артриту, склерозу. “Без цих початкових знахідок і всього поля, яке вони започаткували, ми б не дійшли до етапу, де говоримо про можливі вилікування”, – підкреслює імунологиня Саманта Бактраут. Фармацевтичні компанії запускають десятки клінічних досліджень із використанням цих клітин для лікування важких імунних порушень.
Аналітичний розгляд останніх подій у науці та медицини показує: штучний інтелект поступово переходить від ролі “інструмента” до рівня активного учасника відкриттів. Машини вже допомагають відкривати нові механізми хвороб, розробляти ліки й аналізувати дані з ефективністю, недосяжною для людини. Однак питання автономії й творчості залишається відкритим: жодна Нобелівська премія ще не вручалась машині.
Шлях до справді незалежних машинних відкриттів лежить через розвиток “третої хвилі” повної автономії систем. На думку експертів, саме цей стрибок може відбутися протягом найближчих десятиліть.
Усі ключові факти й висновки, цитати вчених і описані відкриття підтверджені незалежними джерелами й відображають реальні тенденції у світовій науці.
Відповідь на питання “чи стане ШІ нобелівським лауреатом?” сьогодні виглядає не як фантастика, а як питання часу, фінансування і сміливості самих дослідників.
About the Author
Читати також:
Як штучний інтелект виявив понад 12 тисяч потенційних антибіотиків у давніх мікробах 
Штучний інтелект у державі: як працює Дія.AI і чому це більше, ніж просто чат 
Штучний інтелект і ринок праці: які професії зникнуть, які з’являться і як адаптуватися до змін 
Штучний інтелект у грі за Україну: як збірна бачить те, чого не бачить ніхто
