Всем привет! Меня зовут Илья, сейчас я инженер-программист в компании Raft, но когда-то был аспирантом и пытался двигать отечественные нанотехнологии на стыке химии высокомолекулярных соединений, биохимии и металлоорганики. Учитывая, что на тот момент в ВУЗе закрыли учёный совет, а кафедре на закупку реактивов в семестр выделяли целых 9 тысяч рублей, выполнять установку руководства «публиковать работы мирового уровня» получалось не очень.
Но я не унывал, ведь жизнь — это праздник! А заниматься наукой в таких условиях как ни крути было интересно — при наличии ресурсов работать может каждый, попробуй что-то сделать без них. Хоть какие-то реактивы можно было купить на eBay. Литературу я находил в англоязычном интернете и даже покупал по оказии в Библио-Глобусе. К счастью, стипендии аспиранта хоть на что-то хватало.
Научный руководитель и заведующий лаборатории мне помогали, но до прорывов дело не дошло. Возможно, нужно было чаще копаться в стопке пожелтевшей от времени бумаги с «наработками в стол», складированной в лаборатории на подоконнике между цветками.
Диссертация так и осталась неначатой, а эксперимент недоделанным (изучение биологических свойств и электронная микроскопия). Моих способностей и трудолюбия хватило только на химический синтез новых соединений, которые в ожидании дальнейших исследований успевали испортиться. Наука на практике заключалась в серьёзных разговорах, написании посредственных статей, но радужных отчетов. Дожив до окончания аспирантуры, я «отдал долг Родине» и начал официальную трудовую деятельность. Поменял несколько сомнительных работ, после чего кривая «русской мечты» привела меня в IT, где до сих пор барахтаюсь.
Если развитие в IT стимулировало высшую нервную деятельность, то распространение ИИ дало возможность быстрее искать информацию и решать ряд задач. Это подталкивало меня к маленьким экспериментам. А практика вайб-кодинга показала, что многое можно создавать на коленке, что привело к гипотезе о возможности заниматься наукой в домашних условиях.
За последние годы мне один за другим попадались сервисы по поиску научных статей, патентов и их суммаризации с помощью ИИ, что невероятно ускорило работу с научными данными. Есть у меня дурная привычка лезть в академические источники после чтения новостей и специфичных телеграм-каналов. Такое любопытство пригождается в повседневной жизни — перекрестный анализ врачебных рекомендаций по данным из медицинских и биологических изданий может быть полезен как для здоровья, так и для общего развития.
Регулярное чтение фундаментальных статей пробудило нездоровый интерес к публикации в журнале ВАК. Независимые исследователи публикуются, я тоже хочу.
Строить работу я мог только на открытых данных, поиск которых можно было бы назвать «просиживанием штанов в интернете», но престижнее использовать термин OSINT.
С обзором литературы проблем нет, но без эксперимента статья будет отдавать профанацией. Занимаясь экспериментальной наукой, я всегда недоумевал, общаясь со знакомыми аспирантами (психологами и экономистами), которые работали по принципу «перевёл три статьи, скомпоновал в одну, опубликовался в журнале ВАК». С современным развитием ИИ такое может сделать даже Витя Перестукин из Страны невыученных уроков.
Так я вышел на тему «ИИ в образовании», которую и взял в разработку. С ИИ регулярно что-то делаю, преподавать доводилось, в профиль вроде попадаю. Начал с изучения современного состояния вопроса по десяткам англоязычных статей. С экспериментом было сложнее. Уже почти сдался и стал смотреть в сторону составления опроса через онлайн-формы как вдруг вспомнил про ЕГЭ, от которого когда-то откосил. Демонстрационные варианты с правильными ответами и средние баллы за каждый год есть в открытом доступе.
Следовательно, эксперимент будет заключаться в решении ЕГЭ с помощью китайской нейросети и сравнении результатов со средними баллами. Цель — оценка способности ИИ решать стандартизированные задачи. Полагаю, современные школьники давно мухлюют, выдавая сгенерированные нейронкой «решения» за свои домашние работы. Ждём, когда они вырастут и начнут трудовую деятельность на атомных станциях. Но не мне судить — учителя пророчили мне карьеру заключённого, но их чаяния оказались напрасны.
Работа над научной статьёй стала моим вечерним досугом на несколько месяцев. Постепенно я написал всё, что задумал, и даже сделал эксперимент. После саморецензирования и проверки на антиплагиат стал искать подходящие по профилю ВАК журналы. Сделав несколько отправок в бесплатные издания и везде получив отказ, начал замечать, что уже даже в высказываниях политиков всё чаще проскакивает тема «ИИ в образовании». Сложилось ощущение, что статья может быстро потерять актуальность, поэтому я решил отправлять её и в платные издательства. К счастью, зарплаты инженера-программиста на такое пока ещё хватает.
Один из журналов не отказал. Перед публикацией пришлось пройти несколько раундов исправлений после рецензирования. Каждый раз преодолевал внутренние сомнения, убеждаясь в истинности фразы «Скепсис — двигатель науки».
В своём исследовании пришёл к выводу о необходимости учитывать в системе образования распространение ИИ, обучать промпт-инжинирингу, избегать когнитивного долга, смещать акцент в сторону получения метакогнитивных навыков и формирования творческого мышления.
Гипотеза о возможности заниматься наукой на ровном месте вроде как подтвердилась. Надеюсь продолжить свои вечерние прогулки по «кроличьей норе».
В открытом доступе валяется множество специализированных датасетов, и если сделать небольшой шаг от вайб-кодинга к vibe-science, то наверняка можно обнаружить что-нибудь интересное. За многие вопросы академические учёные не берутся, независимым исследователям и прочим фланирующим экспериментаторам в этом плане легче. А как известно из истории науки, многие прорывные открытия были сделаны не специалистами, а скорее энтузиастами.
PS: В творческом беспорядке, параллельно с работой над статьей, я навайбкодил прототип приложения (на пресейле не взлетел), собрал ассорти идей для статей и с помощью «нейросетевого научного руководителя» сделал дизайн вычислительного эксперимента. Может, что-то из этого доползёт до состояния «можно показать».
Сейчас много возможностей, которые можно реализовывать пользуясь открытыми данными и ИИ.