ИИ как Copilot для ученого. Панельная дискуссия Deep Food Tech 2026
Что меняется в научной работе, когда появляется инструмент, который за секунды ищет статьи, анализирует и рецензирует их, строит графики и помогает увидеть связи в самых больших массивах данных? На панельной дискуссии конференции Deep Food Tech 2026 обсудили это с доктором химических наук, членом-корреспондентом РАН Петром Сергиевым, директором Центра биомедицинских исследований и технологий Института ИИ и цифровых наук НИУ ВШЭ Марией Попцовой и директором Института биологии старения, завкафедрой прикладной математики ННГУ им. Н.И. Лобачевского Михаилом Иванченко. Одна из главных задач ИИ в науке – помогать работать с данными, которые человек уже не может охватить самостоятельно. Например, сейчас ИИ учится помогать биологам анализировать и сопоставлять между собой геномную информацию тысяч живых организмов. В перспективе это поможет увидеть закономерности и определить, какие участки генома отвечают за конкретные признаки, где искать причину тех или иных заболеваний, сделать точнее прогнозирование мутаций, а со временем, возможно, и вовсе предупреждать их развитие и не только. Как ученые уже используют ИИ в работе? Что происходит с научной интуицией, когда часть задач уходит машине? И где проходит граница между помощником и настоящим «цифровым соавтором», способным включаться в научную работу почти наравне с человеком? Смотрите запись дискуссии «ИИ как Copilot для ученого» – о пользе, рисках и будущем науки в эпоху больших моделей. Тайм-коды: 00:00 Тизер 01:05 Вступление. Как искусственный интеллект поменял жизнь и работу ученых? 02:15 Петр Сергиев. ИИ не создатель невиданных идей, но хороший помощник в поиске информации 06:25 Михаил Иванченко. LLM вместо законов физики. Как ИИ выявляет закономерности, которые нельзя записать в виде уравнения или формулы? 10:00 Мария Попцова. «ИИ, как хороший студент, – быстрые ответы и красивые презентации» 14:23 Появление «цифрового соавтора». Как ИИ меняет само научное мышление? 15:00 Михаил Иванченко. Наука 3.0. Результаты, которые не может повторить человек 17:24 Мария Попцова. Искусственный интеллект делает ученого быстрее, но не глубже 20:50 Петр Сергиев. Области исследований, в которых без ИИ уже не обойтись 25:05 Главные вызовы в подготовке молодых ученых. Как научить использовать ИИ с умом? 31:20 Что в сфере ИИ пугает ученых, а что воодушевляет? 36:40 Заменит ли обучение с помощью ИИ классическое образование в университете? 40:05 Почему ученые выбирают DeepSeek и Claude, а не ChatGPT? 43:50 Подведение итогов. Научная интуиция и место ИИ в исследованиях будущего
Что меняется в научной работе, когда появляется инструмент, который за секунды ищет статьи, анализирует и рецензирует их, строит графики и помогает увидеть связи в самых больших массивах данных? На панельной дискуссии конференции Deep Food Tech 2026 обсудили это с доктором химических наук, членом-корреспондентом РАН Петром Сергиевым, директором Центра биомедицинских исследований и технологий Института ИИ и цифровых наук НИУ ВШЭ Марией Попцовой и директором Института биологии старения, завкафедрой прикладной математики ННГУ им. Н.И. Лобачевского Михаилом Иванченко. Одна из главных задач ИИ в науке – помогать работать с данными, которые человек уже не может охватить самостоятельно. Например, сейчас ИИ учится помогать биологам анализировать и сопоставлять между собой геномную информацию тысяч живых организмов. В перспективе это поможет увидеть закономерности и определить, какие участки генома отвечают за конкретные признаки, где искать причину тех или иных заболеваний, сделать точнее прогнозирование мутаций, а со временем, возможно, и вовсе предупреждать их развитие и не только. Как ученые уже используют ИИ в работе? Что происходит с научной интуицией, когда часть задач уходит машине? И где проходит граница между помощником и настоящим «цифровым соавтором», способным включаться в научную работу почти наравне с человеком? Смотрите запись дискуссии «ИИ как Copilot для ученого» – о пользе, рисках и будущем науки в эпоху больших моделей. Тайм-коды: 00:00 Тизер 01:05 Вступление. Как искусственный интеллект поменял жизнь и работу ученых? 02:15 Петр Сергиев. ИИ не создатель невиданных идей, но хороший помощник в поиске информации 06:25 Михаил Иванченко. LLM вместо законов физики. Как ИИ выявляет закономерности, которые нельзя записать в виде уравнения или формулы? 10:00 Мария Попцова. «ИИ, как хороший студент, – быстрые ответы и красивые презентации» 14:23 Появление «цифрового соавтора». Как ИИ меняет само научное мышление? 15:00 Михаил Иванченко. Наука 3.0. Результаты, которые не может повторить человек 17:24 Мария Попцова. Искусственный интеллект делает ученого быстрее, но не глубже 20:50 Петр Сергиев. Области исследований, в которых без ИИ уже не обойтись 25:05 Главные вызовы в подготовке молодых ученых. Как научить использовать ИИ с умом? 31:20 Что в сфере ИИ пугает ученых, а что воодушевляет? 36:40 Заменит ли обучение с помощью ИИ классическое образование в университете? 40:05 Почему ученые выбирают DeepSeek и Claude, а не ChatGPT? 43:50 Подведение итогов. Научная интуиция и место ИИ в исследованиях будущего