Человек и ИИ: Новый симбиоз для науки и производства

Автор: Денис Аветисян

Интеграция человеческого опыта и возможностей искусственного интеллекта открывает новые горизонты для проведения экспериментов и автоматизации производства.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

В статье представлена система APEX, объединяющая человеческое и искусственное разумы посредством смешанной реальности и агентного ИИ для повышения точности, воспроизводимости и масштабируемости научных и производственных процессов.

Несмотря на значительный прогресс в машинном обучении, реальные научные эксперименты и производственные процессы по-прежнему требуют постоянного участия человека для обеспечения точности и принятия решений. В данной работе, посвященной ‘Human-AI Co-Embodied Intelligence for Scientific Experimentation and Manufacturing’, представлена новая система APEX, объединяющая человеческий опыт, интеллектуального агента и смешанную реальность для повышения эффективности этих процессов. APEX обеспечивает контекстное рассуждение, коррекцию ошибок в реальном времени и передачу знаний новичкам, превосходя по точности существующие мультимодальные большие языковые модели. Возможно ли, таким образом, создать полностью автономные, отслеживаемые и масштабируемые научные и производственные цепочки, в которых человек и ИИ работают как единое целое?

За пределами автоматизации: потребность в агентном эксперименте

Традиционные экспериментальные рабочие процессы часто характеризуются жесткостью и требуют значительного участия человека, что ограничивает пропускную способность и адаптивность. Ручное управление каждым этапом исследования создает узкие места и препятствует быстрому тестированию гипотез. Современные системы автоматизации, как правило, ориентированы на выполнение повторяющихся задач, не обладая способностью к рассуждению и восстановлению после непредвиденных событий. Отсутствие интеллектуального контроля приводит к остановке эксперимента даже при небольших отклонениях от сценария. Необходим новый подход – агентный эксперимент, в котором ИИ активно планирует, выполняет и извлекает уроки из физических взаимодействий. Такая парадигма предполагает создание автономных систем, способных самостоятельно формулировать гипотезы, проводить эксперименты и анализировать данные, приближая нас к пониманию реальности как открытого исходного кода.

APEX: агентный каркас для физических экспериментов

APEX – новая система, объединяющая ИИ-агентов с взаимодействием в смешанной реальности, создавая замкнутый цикл для физических экспериментов и автоматизируя лабораторные процессы. В основе APEX лежит ‘агентное рассуждение’ – способность ИИ автономно планировать и адаптироваться в динамичной физической среде, превосходящая возможности современных мультимодальных больших языковых моделей (LLM). Система использует мультимодальные LLM для восприятия контекста и генерации инструкций, повышая точность распознавания оборудования и материалов на 24% по сравнению с другими LLM. Планирование экспериментов осуществляется ‘Агентом планирования’, который генерирует планы и отслеживает выполнение шагов с точностью отслеживания на 53% выше, чем у современных LLM.

APEX-агенты: оркестраторы физического интеллекта

В архитектуре интеллектуальных систем для научных исследований ключевым элементом является агент контекста, сопоставляющий визуальную информацию от оборудования с текущим планом эксперимента, обеспечивая критически важное ситуационное понимание для автоматизированного анализа и принятия решений. Для контроля над соблюдением стандартных операционных процедур (СОП) используется агент отслеживания этапов, непрерывно мониторящий прогресс пользователя или системы относительно СОП и выявляющий отклонения или потенциальные проблемы. Агент анализа агрегирует данные от других агентов и формирует консолидированные отчеты, обеспечивая принятие решений на основе данных и всесторонний обзор хода эксперимента. В систему интегрировано взаимодействие с человеком для уточнения информации, исправления ошибок и оказания помощи, гарантируя надежность работы.

Надёжность и отслеживаемость в микропроизводстве

APEX – комплексная платформа, обеспечивающая функцию ‘Коррекции Ошибок в Реальном Времени’, позволяющую идентифицировать и устранять проблемы непосредственно в процессе производства, повышая надёжность экспериментальных данных. Ключевым преимуществом APEX является обеспечение ‘Прослеживаемого Производства’, заключающееся в полной документации каждого этапа, обеспечивая воспроизводимость результатов и углублённый анализ. Платформа обеспечивает ‘Контекстуальное Понимание’ окружающей среды и выполняемых действий, способствуя принятию обоснованных решений. Объединяя рассуждения, восприятие и взаимодействие с дополненной реальностью в замкнутой системе, APEX способствует развитию ‘Совместного Человеко-ИИ Интеллекта’, позволяя даже неопытным пользователям выполнять сложные задачи микропроизводства на уровне экспертов. Система демонстрирует, что ошибка – это не провал, а признание собственных границ.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к преодолению границ возможного в области взаимодействия человека и искусственного интеллекта. Система APEX, объединяющая человеческий опыт с возможностями агентного ИИ и смешанной реальности, представляет собой попытку не просто автоматизировать процессы, но и расширить когнитивные возможности человека в научной и производственной сферах. Как некогда заметил Алан Тьюринг: «Можно считать, что машина думает, если она способна удивить нас». Эта фраза отражает суть представленной разработки – создание системы, способной к адаптации и непредсказуемым решениям, что позволяет добиться повышения точности, воспроизводимости и масштабируемости в научных экспериментах и производстве. Система APEX, по сути, предлагает новый подход к реверс-инжинирингу реальности, позволяя человеку и ИИ совместно исследовать и оптимизировать сложные процессы.

Что дальше?

Представленная работа, по сути, лишь аккуратная разборка одного из множества ящиков, скрывающих механизмы взаимодействия человека и искусственного интеллекта. Система APEX демонстрирует потенциал, но не решает фундаментальную проблему: как заставить интеллект – будь то органический или искусственный – действительно понимать процесс, а не просто оперировать данными. Воспроизводимость и масштабируемость, конечно, важны, но они лишь симптомы, а не лекарство от болезни автоматизированной науки. Следующий шаг – не усовершенствование интерфейсов, а создание систем, способных к генерации новых гипотез, а не только к проверке существующих.

Очевидным ограничением остается зависимость от заранее определенных параметров и экспертных знаний. Как вывести систему за пределы этих границ? Как научить её сомневаться в самих основах эксперимента? Вероятно, ключ кроется в интеграции с более сложными моделями обучения, способными к абстрактному мышлению и самокоррекции. И, возможно, в допущении некоторой доли хаоса – ведь именно в нём часто рождаются настоящие открытия.

Следует признать, что текущий подход – это лишь одна из возможных траекторий. Не исключено, что в конечном итоге нас ждет не симбиоз, а конкуренция между человеческим и искусственным интеллектом. И, возможно, именно в этом противостоянии и родится истинный прогресс. В любом случае, путь к автоматизированной науке окажется куда более тернистым и непредсказуемым, чем предполагается.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.02071.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-05 10:05