Мир искусственного интеллекта развивается с невероятной скоростью, и конференция ICLR (International Conference on Learning Representations) 2025 года стала одной из ключевых площадок для демонстрации новых идей и достижений в этой области. Одним из самых интересных вопросов остаётся то, каким образом ведущие ученые на ICLR 2025 генерируют идеи для своих исследований и как современные технологии могут помочь в этом непростом процессе. Традиционно советом для молодых исследователей и ученых служит рекомендация читать как можно больше научных работ. Казалось бы, это простое правило, однако за ним стоит глубокая суть — способность формировать своеобразный научный вкус, который помогает выделять ценные направления и объединять разрозненные идеи. Ученые словно обладают неявным знанием, благодаря которому им удается находить инновационные решения, но объяснить логику такого выбора зачастую сложно.
Этот феномен напоминает «куриное цыпление» — навык, сформировавшийся через практический опыт и не всегда поддающийся формализации. В 2025 году Дмитрий Магас провел любопытное исследование, проанализировав 300 статей с ICLR, и выделил семь основных способов, которыми ученые приходят к своим идеям. Среди них наиболее распространённым является «концептуальная интеграция», которая встречается в 60% работ. Суть подхода состоит в синтезе ключевых идей из различных, часто несвязанных областей, что приводит к созданию принципиально новых методов или рамочных моделей. Таким образом реализуется глубокое объединение знаний, выходящее за рамки простой адаптации существующих идей.
Интересно, что за этим кроется и социальный аспект исследовательской деятельности. Автор заметил, что многие вдохновители для новых идей приходят из живого общения на конференциях, мозговых штурмов и наставничества, а также из ссылок на работы, опубликованные даже десятилетия назад. Этот эффект трудно воспроизвести в текущих моделях искусственного интеллекта из-за ограничений моделей в восприятии разнородного и удалённого по времени контекста. Следующим по популярности подходом является прямая доработка уже существующих методов, которую Магас называет «прямым улучшением» и которое встречается в 15% случаев. Здесь учёные берут конкретную работу и исправляют её недостатки, расширяют функционал или повышают качество.
Для AI-инструментов такой подход кажется наиболее близким к автоматизации — можно загрузить исходную статью, описать её ограничения, а затем с помощью модели получить гипотезы для улучшений, которые затем проверяются экспериментально. Такой рабочий процесс может повысить эффективность научной деятельности и разрядить рутинные задачи, освободив время для более творческих экспериментов. Третья значимая категория идей связана с созданием новых, более сложных и реалистичных бенчмарков — контрольных наборов данных и тестовых задач. За последние годы произошло множество прорывов в обучении языковых моделей, а устаревшие наборы данных перестают отражать новые вызовы и требования. Поэтому исследователи формируют усовершенствованные бенчмарки, выявляющие тонкие недостатки моделей и помогающие ориентироваться в быстро меняющемся ландшафте возможностей.
Конкретных примеров таких работ на ICLR 2025 немало, начиная с проектов по реконструкции пешеходного поведения до расширения многоязычных датасетов с региональной спецификой. Наряду с этими основными категориями среди менее распространённых, но перспективных подходов фигурируют междисциплинарные применения, объединение рамочных моделей, эмпирическое переосмысление существующих результатов и теоретические прорывы. К примеру, междисциплинарные подходы позволяют использовать успешные наработки из одной области — например, методы управления вниманием в компьютерных науках — для решения задач в биоинформатике, таких как моделирование белков. Это открывает широкие горизонты трансфера знаний и усиления инновационного потенциала науки. Объединение рамочных моделей — следующий шаг на пути к более интегрированной науке, где разные парадигмы и методы получают общие теоретические корни и взаимно дополняют друг друга.
В свою очередь эмпирическое переосмысление позволяет глубже вникать в детали и ограничения ранее сделанных открытий. Этот кропотливый, но бесценный процесс совершенствует научное понимание и уменьшает вероятность ошибочных выводов. Важно отметить, что исследования Дмитрия Магаса показывают: несмотря на возрастающую роль искусственного интеллекта в науке, модели пока не способны развивать «исследовательский вкус» самостоятельно. То есть они не умеют интуитивно выбирать перспективные направления без обратной связи и систематической проверки гипотез. Эффективное применение AI возможно лишь при создании циклов обратной связи, где генерация идей сочетается с их экспериментальной верификацией и ранжированием.
Кроме того, модели сталкиваются с техническими ограничениями при работе с отдалёнными, казалось бы, несвязанными концепциями, которые так часто становятся основой для инноваций. Поэтому перспективы AI в научных исследованиях лежат в развитии инструментов, помогающих с ускоренной проверкой конкретных гипотез и кросс-дисциплинарным поиском новых применений известных подходов. Для молодых исследователей и тех, кто хочет сделать карьеру в области ИИ, существует несколько важных выводов из анализа ICLR 2025. Необходимо активно взаимодействовать с научным сообществом — участие в конференциях, обсуждения, обсуждение идей с коллегами, поиск наставников и инициирование совместных проектов помогает выявлять перекрёстные связи между областями. Множество экспериментов и итеративное тестирование гипотез позволяют развивать личную исследовательскую активность и лучше понимать, какие направления дают реальные результаты.
Использование AI-инструментов в роли ассистентов становится необходимым — не для замены ученого, а для усиления его возможностей в обработке огромного объема информации и автоматизации рутинных этапов работы. Например, с помощью больший языковых моделей можно быстро получить обзор смежных исследований, структурировать идеи и даже построить планы экспериментов для проверки гипотез. В целом анализ подходов ICLR 2025 обнажает синергию между творчеством ученых и возможностями современных технологий. Человеческий фактор и живое коммуникационное взаимодействие остаются главным локомотивом инноваций, но AI становится мощным инструментом, способным ускорить и упростить многие этапы научного поиска. Перспективы открываются именно в развитии гибридных систем, где интеллект человека и ИИ гармонично дополняют друг друга, создавая новые, применимые идеи и движущие прогресс вперед.
Будущее научных исследований в области искусственного интеллекта за интеграцией междисциплинарного мышления и эффективных технологических помощников. По мере совершенствования ИИ-инструментов и расширения баз данных взаимодействия становится всё более содержательным и продуктивным — это позволит как именитым экспертам, так и начинающим исследователям активнее участвовать в создании прорывных знаний и реальных инноваций.
