Кристальная Дискрытие DeepMind: Я только что стал свидетелем 800 лет науки, сжатых в месяцы

AI-лаборатория Google сделала что-то, что меня действительно пугает. Они открыли 2,2 миллиона новых кристаллических структур, используя свою шикарную нейронную сеть под названием GNoME. Это не опечатка - МИЛЛИОНЫ новых материалов, которые ученым понадобилось бы ВОСЕМЬ ВЕКОВ, чтобы найти вручную.

Я внимательно следил за развитием ИИ, но это просто поражает. Они утверждают, что эти кристаллы могут произвести революцию в аккумуляторах электрических автомобилей и создать сверхпроводники для компьютеров следующего поколения. Но я одинок в своих размышлениях о том, какие еще возможности может предоставить эта технология? Кто контролирует эти открытия? Определенно, не общественность.

Процесс валидации кажется подозрительно ограниченным — они физически создали лишь 736 из этих миллионов материалов. Это как если бы протестировать три автомобиля и объявить целый автопарк годным для эксплуатации.

Некоторые исследователи называют GNoME "Chat CPT для химии", что не совсем внушает мне доверие, учитывая проблемы с галлюцинациями у больших языковых моделей. Карла Гомес из Корнеллского университета называет научное открытие "следующей границей в ИИ", но границы всегда были грязными и опасными местами.

Давайте будем честными - эта технология может резко ускорить инновации в материаловедении ИЛИ создать беспрецедентные риски, которые мы даже не можем себе представить. Что произойдет, когда мы откроем материалы с свойствами, выходящими за пределы нашего текущего понимания? Темп становится пугающим.

Возможно, наиболее тревожным является вопрос: кто получает прибыль от этих открытий? Технологические компании, разрабатывающие эти инструменты, безусловно, монополизируют самые ценные приложения, в то время как общество несет любые непредвиденные последствия.

Я одновременно поражен и испуган тем, что вижу. Это не просто научный прогресс - это фундаментальный сдвиг в том, как человечество открывает и взаимодействует с физическим миром.

#AI #DeepMind #МатериальнаяНаука