ИИ перестраивает науку и образование: от «четвёртой парадигмы» к финалу персонализированного обучения

Предисловие:
Долгое время научные исследования были вершиной интеллектуальной деятельности человека, а образование — единственным путём передачи знаний.
В 2025 году обе крепости одновременно были взломаны ИИ.
AlphaFold 3 предсказал структуры всех биологических молекул, автономные лаборатории ИИ самостоятельно открыли тысячи новых материалов. В классах ИИ‑наставники формируют персональные учебные планы для каждого ребёнка. Мы наблюдаем фундаментальную революцию в «производстве знаний» и «передаче знаний».

Глава 1: ИИ для науки: всесторонняя популяризация четвёртой парадигмы

Лауреат премии Тьюринга Джим Грей предложил четыре парадигмы научных открытий: экспериментальная наука, теоретическая наука, вычислительная наука и наука, основанная на данных (четвёртая парадигма). В 2025 году ИИ сделал четвёртую парадигму реальностью.

1.1 Самоуправляемые лаборатории

Это не научная фантастика. В ведущих исследовательских институтах материаловедения 2025 года вы больше не видите аспирантов, целыми днями переливающих пробирки.

Процесс: ИИ читает всю литературу за последние 100 лет -> предлагает новый рецепт материала для батареи -> командует роботами‑манипуляторами синтезировать -> автоматически тестирует электрохимические характеристики -> обнаруживает низкую эффективность -> ИИ корректирует рецепт -> следующий цикл.
Эффективность: такая A‑Lab (Autonomous Laboratory) работает 24/7 и проводит в 100 раз больше экспериментов в день, чем человек. GNoME от Google DeepMind уже помог таким образом открыть 380 000 стабильных кристаллических структур.

1.2 Междисциплинарная «атака по снижению размерности»

ИИ отлично выявляет высокоразмерные корреляции, недоступные человеческой интуиции.

Биология: ИИ не только предсказывает структуру белков, но и проектирует белки, не существующие в природе (De novo protein design) для создания таргетных лекарств от конкретных видов рака.
Метеорология: такие модели, как GraphCast, способны прогнозировать погоду на 10 дней вперёд за 1 минуту на одной видеокарте, превосходя точность традиционных численных моделей на суперкомпьютерах.

Глава 2: Революция образования: разгрузка и перестройка когниции

Когда ИИ мгновенно отвечает на любой фактологический вопрос и даже пишет идеальные эссе, ядро образовательной цели должно измениться.

2.1 Когнитивная разгрузка

Нам больше не нужно, чтобы ученики заучивали «таблицу Менделеева» или «исторические даты», потому что эти знания можно безопасно «делегировать» ИИ.

Новая модель компетенций: фокус образования смещается к критическому мышлению, prompt‑engineering и проектированию сложных систем.
Реформа оценивания: вместо вопроса «Напишите формулу фотосинтеза» — задание «С помощью ИИ‑инструментов спроектируйте марсианскую экосистему и обоснуйте её жизнеспособность».

2.2 Сократический ИИ‑наставник

Образовательный ИИ в 2025 году — это уже не «решатель домашки», а настоящий наставник.

Сократический режим: когда ученик спрашивает «Почему небо голубое?», ИИ не отвечает сразу, а задаёт встречный вопрос: «Как ты думаешь, это связано с компонентами солнечного света или с атмосферой?» — и ведёт ученика к выводу шаг за шагом.
Аффективные вычисления: камеры фиксируют микро‑выражения лица. Если ИИ замечает растерянность — автоматически упрощает объяснение; если видит скуку — добавляет интерактивные игровые фрагменты.

Глава 3: Кризис академии: мусорные статьи и крах доверия

Технология — обоюдоострый меч. ИИ резко снизил стоимость производства «академического мусора».

3.1 Индустриализация фабрик статей

Ситуация: спекулянты используют ИИ для генерации 10 статей в день, подделывая данные, строя графики и даже фабрикуя ссылки (Hallucinated Citations). Эти работы заполняют препринт‑платформы (arXiv), загрязняя академическую среду.
Контрмера: академия строит доверенные исследовательские сети. Только статьи из верифицированных лабораторий, с открытыми сырыми данными и кодом, будут проходить рецензирование.

3.2 Риск гомогенизации знаний

Если будущие исследования будут опираться на одну и ту же большую модель (например, GPT‑6) для обзора литературы и генерации гипотез, не станет ли человеческая мысль всё более однообразной?

Защита разнообразия: грантодатели целенаправленно финансируют «немейнстримные», «анти‑консенсусные» проекты, чтобы предотвратить коллапс моделей в развитии науки.

Заключение: новый Homo sapiens в симбиозе человека и машины

В эпоху ИИ исследователи и студенты больше не одинокие первопроходцы.
У каждого из нас появляется знающий, неутомимый цифровой спутник.
Возможные будущие лауреаты Нобелевской премии — это уже не один человек, а связка «человек + ИИ».
Нам нужно учиться не «побеждать» ИИ, а использовать его, чтобы исследовать океан звёзд, к которому человеческий мозг ещё не прикасался.

Документ подготовлен группой EdTech Института передовых технологий Augmunt на основе кейсов из специальных выпусков «Nature» и «Science» за 2025 год.