Он приближал перо к бумаге и опять отводил. Он размышлял о невиновности машин, которых человек наделил способностью мыслить и тем самым сделал их соучастниками своих сумасбродств. О том, что легенда о Големе, машине, взбунтовавшейся и восставшей против человека, — ложь, придуманная, чтобы те, кто несет за всё ответственность, могли эту ответственность с себя сбросить.
Станислав Лем, «Терминус»
В последние годы искусственный интеллект (ИИ) всё чаще воспринимают не просто как инструмент для обработки данных, поиска закономерностей или автоматизации рутинных задач, а как машину «для производства научных революций». От него всё настойчивее ждут того, что считалось исключительной прерогативой человеческого гения: проверки глубинных гипотез, формулировки фундаментальных принципов мироздания, обобщений в виде новых теорий.
ИИ пытаются вывести за рамки его естественной роли — помощника в анализе и моделировании — и превратить в «толпу Эйнштейнов», способную по желанию оператора (заказчика, или, если угодно, собеседника) производить перевороты в разных областях знаний прогнозируемо, массово, автоматически и с безусловно позитивным результатом. За этим ожиданием стоит искушение, понятное людям науки. В самом деле, если существующие алгоритмы и модели ИИ уже умеют находить скрытые связи в огромных массивах данных, предсказывать структуры (конформации) белков, создавать осмысленные литературные тексты, корректный программный код и стройные математические доказательства, то почему бы не поручить им и следующий шаг — объяснить природу времени, разрешить противоречия квантовой механики и гравитации, раскрыть тайну темной материи и темной энергии, приблизиться к формулировке «теории всего» (Theory of Everything)? Казалось бы, достаточно просто нарастить вычислительные мощности, предоставить в распоряжение «искусственника» все накопленные знания — и открытия станут появляться сами собой.
Ученые относятся к этому скептически: действительно ли ИИ способен заменить собой «мозговую работу» человеческого гения или он лишь имитирует его внешние атрибуты? Проверка гипотез, построение теорий, пересмотр картины мира требуют не столько статистической обработки фактов, но и уточнения их смысла, постановки правильных вопросов, а иногда — даже отказа от привычного языка описания реальности. Попытки превратить ИИ в «генератора научных истин» следует оценивать чрезвычайно осторожно, ведь между мощным инструментом исследования и искусственно-интеллектуальной «фабрикой гениальности» лежит не просто заметная дистанция, а скорее пропасть.
Фундаментальные ограничения
Для целых классов научных проблем компетентность ИИ принципиально ограничена. Например, для задач, связанных не просто с вычислениями или классификацией, а с поиском физического смысла, с построением онтологических моделей и проверкой гипотез о фундаментальном порядке мироздания. На первый взгляд ИИ представляется идеальным инструментом для их решения, поскольку способен анализировать огромные массивы данных, находить в них нетривиальные корреляции, генерировать гипотезы и проверять математические выкладки. Но именно здесь и проявляется ключевая проблема: ИИ не обладает собственным физическим пониманием модели, процесса, взаимодействия, не имеет собственного доступа к реальности и не может определить, что является объяснением, а что — формальной аппроксимацией. Иными словами, он может быть мощным инструментом в фундаментальной физике, но не может быть арбитром в вопросах смысла.
Современные модели ИИ обучаются на данных (буквально: на том, что им дано): описаниях, формулах, результатах экспериментов, численных симуляциях, наблюдениях исследователей. Но всё это есть результаты интерпретации реальности. Космологические данные разнятся в зависимости от модели обработки сигналов, волновые события извлекаются из шумов с помощью заранее определенных шаблонов, математические выражения несут на себе следы трактовки специалистами. То есть ИИ видит не Вселенную, а следы человеческого взаимодействия с ней, и если он находит в них закономерности (или «фантомы» закономерностей), то это еще не означает, что он обнаружил неизвестное свойство природы. Это может быть артефакт измерительной аппаратуры, ошибка в методах, статистическое совпадение или попросту предвзятость исходной модели.
Фундаментальная физика постоянно сталкивается с ситуациями, когда математически красивая теория оказывается несостоятельной на практике. Например, эпициклы в астрономии были строгими математически, но не отражали реальную структуру Солнечной системы. Модель «мультивселенной» может быть стройной, но эмпирически спорной. Альтернативные теории природы гравитации можно, как правило, подогнать под некоторые данные, но они плохо выдерживают весь комплекс проверок. Здесь лежит корень проблемы.
ИИ способен оптимизировать формальные критерии: простоту, предсказательную точность, статистическое соответствие, внутреннюю непротиворечивость. Но физический смысл не сводится только к этим критериям. Теория может быть элегантной, согласованной с уже известными данными и удобной для последующего использования, но при этом не являться описанием происходящего в действительности. Когда ученый спрашивает, «что такое время?» или «почему гравитация геометрична?», он ищет не только формулу — он ищет интерпретацию, связывающую математический аппарат с человеческим опытом и наблюдаемым миром. ИИ может предложить новые математические решения, но не может сам окончательно решить, какие величины считать фундаментальными, а какие — производными; что считать объяснением, а что — случайной ложной закономерностью. ИИ не в состоянии ответить даже на простой вопрос: где кончается физика и начинается метафизика?
Например, если модель утверждает, что время является феноменом квантовой запутанности (Quantum Entanglement), то ИИ может помочь проверить его формальные следствия. Но вопрос, является ли это объяснением физического смысла времени или просто новой формулировкой — скорее философская концепция, чем вычислительная задача. [Материал по теме из Калтеха (на англ.) о квантовой запутанности как основе квантовых вычислений, квантовых сетей и структуры пространства-времени.]
«Органы чувств»
В космологии ИИ уже используется для анализа данных реликтового излучения, классификации галактик, выявления аномалий в астрономических наблюдениях, поиска слабых сигналов в шумах, сравнения альтернативных космологических моделей, оценки параметров темной материи и темной энергии. Это особенно полезно там, где объемы данных огромные, а традиционные методы анализа слишком громоздки и не позволяют быстро получить требуемые результаты. Нейросети могут помочь в моделировании процесса формирования галактик и помогать в интерпретации данных картин неба. Соответствующих моделей и методов ждут несколько замечательных установок на Земле и в космосе.
«Евклид»
«Евклид» — космическая обсерватория объединения, состоящего из Европейского космического агентства (ESA) и консорциума Euclid. Проект создан для изучения темной материи и темной энергии — двух «главных неизвестных» в космологии. Поэтому дальняя цель миссии — поиск доказательств их существования, а ближняя цель (она сама по себе героическая) — построение наиболее крупной и наиболее точной трехмерной карты Вселенной, охватывающей миллиарды галактик. Специалисты надеются, что такая карта покажет, как распределялась материя и как расширялась Вселенная на протяжении последних 10 млрд лет. Темная материя не излучает свет, но ее гравитация влияет на видимую материю и на путь света. Можно рассчитывать на получение косвенных признаков по искажению формы далеких галактик из-за слабого «гравитационного линзирования», когда масса (по большей части, темной материи) между нами и далекими галактиками слегка «растягивает» и искажает их изображения. Темная энергия (должна быть) связана с ускоренным расширением Вселенной. «Евклид» может уточнить, как менялась скорость ее расширения во времени. Он будет заниматься измерением расстояний до галактик (величин красного смещения в их спектрах) и искать следы барионных осцилляций.
Телескоп обладает главным зеркалом диаметром 1,2 м. Рабочая область — видимый свет и ближний инфракрасный диапазон. «Евклид» не такой крупный, как «Джеймс Уэбб» (James Webb), но имеет очень широкий угол обзора, что важно для одновременного покрытия огромных участков неба. Фотокамера, регистрирующая изображения, — наиболее совершенная на сегодняшний день из установленных на космических аппаратах. Она располагает сенсором с 600 млн пикселей. Дополнительные инструменты «Евклида» названы NISP (Near Infrared Spectrometer and Photometer) — это спектрометр и фотометр ближнего инфракрасного диапазона. Они предназначены для получения спектров галактик, по которым можно определить их красные смещения, а также для измерения яркости объектов.
2 https://en.wikipedia.org/wiki/File:Euclid_spacecraft_ESA24912474.jpg
Аппарат запущен 1 июля 2023 года ракетой Falcon 9 с мыса Канаверал (Флорида, США) и работает сегодня в окрестностях точки Лагранжа L2 системы Солнце—Земля в 1,5 млн км от нашей планеты. Миссия рассчитана примерно на 6 лет, но будет обязательно продлена, если позволит состояние аппаратуры. Предполагается, что «Евклид» даст один из самых точных наборов данных о структуре Вселенной и поможет ответить на вопрос, почему Вселенная расширяется с ускорением и как в ней распределена невидимая масса.
На размытом снимке с аппарата «Евклид» научный сотрудник Бруно Алтиери (Bruno Altieri) заметил весьма необычное явление. «Я просматриваю данные по мере их поступления, — объясняет Бруно. — Уже на первом снимке я обнаружил этот эффект, а на повторных фотографиях мы различили идеальное кольцо Эйнштейна. Я всю жизнь интересовался гравитационным линзированием, и меня потрясло то, что я увидел». Кольцо Эйнштейна — исключительно редкое явление — обнаружилось в сравнительно близкой галактике NGC 6505, которая находится примерно в 590 миллионах световых лет от Земли. Кольцо света, окружающее ее центр, было обнаружено впервые благодаря инструментам «Евклида». Оно состоит из света более далекой яркой галактики (4,42 млрд световых лет), и ее свет искажен гравитацией. Она ранее не наблюдалась и пока не имеет названия.
«Это пример сильного гравитационного линзирования, — объясняет Конор О’Риордан (Conor O’Riordan) из германского Астрофизического института имени Макса Планка и ведущий автор первой публикации, посвященной анализу этого феномена. — Все признаки сильного линзирования особенные, потому что они крайне редки и невероятно полезны для науки. А эта линза примечательна еще и тем, что находится сравнительно близко, и взаиморасположение объектов делает ее очень красивой».
Общая теория относительности (ОТО) предсказывает, что свет будет огибать объекты в космосе, так что они фокусируют его подобно гигантской линзе. Этот эффект гравитационного линзирования сильнее проявляется у более массивных объектов. Благодаря ему мы иногда можем видеть свет далеких галактик, которые иначе были бы скрыты.
«Мне кажется весьма интригующим, что это кольцо было обнаружено в хорошо известной галактике, впервые открытой еще в 1884 г., — говорит Валерия Петторино (Valeria Pettorino, ESA Euclid Project Scientist). — Это показывает исключительную ценность «Евклида». Он в состоянии обнаружить новое даже там, где, как казалось, мы всё хорошо знаем».
Хотя это кольцо Эйнштейна поражает воображение, главная задача «Евклида» — поиск более тонких эффектов слабого гравитационного линзирования, при котором фоновые галактики выглядят лишь слегка растянутыми или смещенными. Чтобы обнаружить это, потребуется проанализировать миллиарды галактик. По мере накопления в открытом доступе данных, поступающих с борта корабля-телескопа, в их обработке сможет участвовать ИИ, которому наверняка найдется много работы.
Обсерватория имени Веры Рубин
Обсерватория имени Веры Рубин (Vera С. Rubin Observatory) — один из самых амбициозных астрономических проектов начала XXI века. Она расположена в Чили, на горе Серро-Пачон (Cerro Pachón; 2682 м) в административной области Кокимбо (Coquimbo), в чилийских Андах, где сухой воздух, большая высота и триста ясных дней и ночей создают почти идеальные условия для наблюдения неба. Обсерватория названа в честь Веры Рубин — выдающегося астронома, чьи исследования вращения галактик стали одним из важнейших свидетельств существования темной материи. Для нас Вера Рубин интересна тем, что ее отец Пит Купер (П. Кобчевский) эмигрировал в США в 1904 г. из Российской империи, а также тем, что степень доктора философии Вера получила в Джорджтаунском университете под руководством знаменитого Георгия Антоновича Гамова (George Gamow), который в 1933 г. покинул СССР и перебрался в США. Ученица писала о своем учителе: «Он не умел ни писать, ни считать. Он не сразу сказал бы вам, сколько будет семью восемь. Но его ум был способен понимать всю Вселенную».
3 NSF—DOE Rubin Observatory/NOIRLab/SLAC/AURA/T. Matsopoulos
https://rubinobservatory.org/gallery/collections/main-gallery/q911l572sd08t8mdgjv0lf097k
Главный инструмент обсерватории — 8,4-метровый телескоп имени Симони (Simonyi Survey Telescope). Его особенность не только в большом зеркале, но и в необычайно широком поле зрения: на одном снимке он способен охватить участок неба площадью примерно в сорок дисков полной Луны. Это делает телескоп не узкоспециализированным «прицелом», а огромной астрономической камерой для систематического обзора всего доступного неба. Конструкция выполнена по трехэлементной схеме Пауля — Бейкера, которая способна обеспечить поле зрения с углом 3,5 градуса (площадью 9,6 квадратного градуса). Для достижения неискаженного широкоугольного обзора телескопу нужны три, а не два зеркала: главное диаметром 8,4 м, второе — 3,4 метра и третье, пятиметровое, расположенное позади большого отверстия в главном. Регистрирующая часть — камера LSST (Legacy Survey of Space and Time, наследуемый обзор пространства-времени). Это крупнейшая цифровая камера из когда-либо созданных для астрономии с разрешением сенсора 3,2 млрд пикселей. Воспринимающая часть состоит из 189 светочувствительных матриц, работающих в ультрафиолетовом, видимом и инфракрасном диапазонах. Телескоп может автоматически делать снимки с длительностью экспозиции до 15 с каждые 20 с. С учетом технических перерывов, периодов облачности и других помех, предполагается, что камера будет делать по 200 тысяч фотографий в год.
4 RubinObs/NSF/DOE/NOIRLab/SLAC/AURA/T. Lange
https://rubinobservatory.org/gallery/collections/main-gallery/gaj2pvobjd0a95e4dsgbj1cc73
Обсерватория полностью функциональна с февраля 2026 г. В течение десяти лет она будет многократно фотографировать всё доступное южное небо, измерять распределение миллиардов галактик и слабое гравитационное линзирование — едва заметные искажения их изображений под действием невидимой массы. Эти данные помогут уточнить строение космической «паутины» и историю расширения Вселенной. Повторные наблюдения огромного числа звезд позволят составить подробную динамическую карту нашей Галактики, изучить ее окраины, звездные потоки, карликовые спутники и следы давних столкновений объектов. Камера будет регистрировать сверхновые, вспышки звезд, переменные звезды, активность галактических ядер и другие явления.
Обсерватория должна стать огромной «машиной больших данных». Ее изображения и предупреждения о новых событиях будут использоваться по всему миру. Это открывает путь к открытиям, которые невозможно заранее предсказать. По сути, должно быть создано «кино» Вселенной: не разрозненные снимки, а хроника изменений неба. В течение одного года ожидается получение 1,28 петабайта данных в несжатом виде — это намного больше, чем может быть изучено людьми. Эффективный анализ такого количества информации потребует особых вычислительных мощностей. У обсерватории есть собственный центр обработки данных с производительностью 100 петафлопс, но этого явно недостаточно. Следует ожидать подключения к работе других центров обработки и ИИ.
5 Снимок участка неба NSF—DOE фотокамерой LSST обсерватории имени Веры Рубин.
https://rubinobservatory.org/gallery/collections/main-gallery/32ejonfcf955v6luvhdvbd746c
Это фотография небольшого участка области NSF—DOE в скоплении Девы.
Время, гравитация и «теория всего»
В классической механике время является внешним параметром. В специальной (СТО) и общей (ОТО) теории относительности оно входит в структуру пространства-времени. В квантовой механике это снова параметр, а не оператор. В квантовой гравитации «проблема времени» встает во весь рост: если Вселенная описывается уравнением, в котором нет внешнего времени, откуда берется наблюдаемая динамика процессов?
ИИ может анализировать огромный корпус текстов и формул, связанных с этими вопросами. Он может сопоставить «стрелу времени» (вектор энтропии) в термодинамике и космологии, причинные множества, петлевую квантовую гравитацию. ИИ обнаружит, что формальные структуры в теории квантовой информации похожи на структуры, возникающие в голографических моделях пространства-времени. Это может быть многообещающим направлением. Но «искусственник» пока не может выявить, существует ли время фундаментально или же возникает и исчезает; является ли течение времени физическим фактом или особенностью нашего сознания; почему прошлое и будущее асимметричны на уровне опыта (мы видим прошлое, но не видим будущего). Эти вопросы находятся на стыке физики, философии мегамира и гносеологии, и здесь ситуация тяжелая.
Современная физика не дает ответа на вопрос, что такое гравитация. В ОТО это геометрия пространства-времени. В квантовой теории поля, естественно, ожидается «переносчик» взаимодействия — гравитон. В некоторых моделях гравитация рассматривается как возникающее явление, связанное с энтропией, информацией или квантовой «запутанностью». ИИ может анализировать эти подходы, строить формальные связи и искать новые математические соответствия, но он не может выбрать, какая онтология «правильна». ИИ по-прежнему можно использовать для моделирования слияния черных дыр и нейтронных звезд, а также «сильной гравитации». Однако если ИИ строит модель, которая предсказывает траектории тел лучше стандартного уравнения в определенном диапазоне, это еще не означает, что он «понял» гравитацию. Можно представить себе нейросеть, которая точно предсказывает движение планет, не используя понятия массы и кривизны пространства-времени. Она может быть точной, но при этом непрозрачной. Ее превращение в физическую теорию требует человеческой интерпретации.
«Теория всего». Чаще всего этим термином называют гипотетическую единую фундаментальную теорию, объединяющая квантовую механику, гравитацию, модель элементарных частиц (пусть даже СМ, то есть Стандартную модель), космологию и природу пространства и времени. Однако это не просто уравнение, которым можно описать всё происходящее. Даже если такая теория будет создана, останутся вопросы. Как на основе фундаментальных законов возникают сложные структуры? Как связать микро- и макромиры с наблюдаемой Вселенной? Что считать объяснением для уже имеющихся констант? Как интерпретировать вероятности в квантовой механике? ИИ может заняться поиском новых симметрий, доказательствами новых теорем, анализом новой геометрии и топологии структур, формулировкой гипотез квантовой теории поля. Особенно перспективна комбинация ИИ с формальными системами доказательств, компьютерной алгеброй и численными симуляциями — в этом случае ИИ не «угадывает истину», а помогает исследовать пространство допустимых вариантов. Он может создать огромное количество математически достоверных сложных моделей, и некоторые из них будут выглядеть впечатляюще: новые поля, новые размерности, новые симметрии, новые метрики, новые топологические инварианты. Но фундаментальная теория должна быть непротиворечивой, объяснять уже известное и предсказывать неизвестное, иметь очевидные переходы к известным теориям, не плодить сущности без необходимости. В противном случае «теория всего», рожденная ИИ, может превратиться в изящную систему красивых, но пустых формализмов.
Псевдонаучная убедительность
ИИ часто хорош в предсказании, но с точки зрения науки предсказание и объяснение — разные категории. Модель может с высокой вероятностью предвидеть результат, но не раскрывать причинный механизм такого предвидения. Если ИИ обучен на человеческих теориях — а откуда ему взять иные? — он будет склонен воспроизводить человеческие концептуальные рамки. Если в данных доминируют определенные подходы, ИИ может считать их более «естественными» не потому, что они истинны, а потому что они встречались чаще других. Например, если набор научных текстов содержит больше работ по одной версии квантовой гравитации, модель может генерировать аргументы в ее пользу с большей уверенностью. Языковые модели ИИ способны сформулировать текст, который выглядит научно, но содержит неточности, допущения, ошибки, выдуманные ссылки и некорректные выводы. На переднем крае познания это опасно, потому что грань между смелой гипотезой и псевдонаукой очень тонка. ИИ может усилить псевдонаучный стиль: сложные термины, уверенная интонация, математические символы, ссылки на авторитетные теории… но без реального содержания.
Для фундаментальной науки важна воспроизводимость. «Черный ящик» допустим в инженерной задаче, но в вопросе природы времени и гравитации он не может заменить ясную теорию. ИИ следует рассматривать как помощника в вычислениях, генератор идей, средство навигации по литературе, инструмент поиска аномалий, ассистент в формальных доказательствах.
Цифровая апофения
Апофения — это склонность мозга находить закономерности, смысл и взаимосвязи в случайных несвязанных данных. По сути, это когнитивное искажение реальности, при котором люди видят «знаки судьбы» в простых совпадениях, «лица» на неодушевленных предметах, вымышленные структуры в хаосе. Апофения заставляет мозг логически «достраивать» увиденное.
Наш мозг — машина по поиску закономерностей, стремящаяся сделать мир предсказуемым. Но эволюция моделей ИИ во всё большей мере стремится уподобиться мозгу человека. «Цифровая апофения» нередко развивается у «искусственника» в тех случаях, когда его используют не как инструмент анализа данных, а как генератор фундаментальных выводов. Допустим, некая модель ИИ обнаружила отклонение в распределении галактик и предложила интерпретировать его как подтверждение гипотезы о неоднородности Вселенной или хотя бы как следы доинфляционной фазы ее эволюции (предшествующей Большому Взрыву). Это требует дополнительных проверок: нет ли здесь влияния особенностей выборки и предвзятости обучающих данных, не была ли встроена гипотеза в архитектуру модели, какова устойчивость результата к другим методам анализа и позволяет ли новая гипотеза сделать правильные предсказания, которые можно проверить.
В фундаментальной космологии апофения опасна. Ведь Вселенная доступна нам только в ограниченных наблюдениях, и мы не можем провести повторный аналогичный эксперимент с ее дубликатом (разновидностью). Разброс свойств, то есть космическая дисперсия, ограничивает уверенность науки в статистической достоверности результатов. К тому же множество параметров может быть подогнано под ограниченный набор данных. ИИ вполне способен найти сложные корреляции в шуме космического излучения, а затем представлять их как намеки на новые прорывы в физике. Поэтому любые гипотезы, выдвинутые ИИ, подлежат придирчивым проверкам.
Критика «нечистого» разума
Мы решили испытать прогностические способности ИИ, выявить его состоятельность при обобщениях и с этой целью узнать, каких прорывных решений в понимании Вселенной и соответствующих теорий и гипотез можно ожидать в 2026 г. по мнению одной из нейросетей. Модель мы раскрывать не станем, чтобы не испортить игру тех, кто ее создал и продвигает, но скажем, что она относится к пятерке самых известных и востребованных. Обучена в 2025 г. В ответ на наши запросы было получено несколько сообщений, которые мы подвергнем анализу.
Квантовый скульптор пространства-времени
В 2026 г. прорыв в понимании гравитации произошел благодаря концепции нейродинамики (Neurodynamics). Вместо того чтобы решать нелинейные уравнения Эйнштейна «в лоб», физики используют диффузионные модели, архитектурно похожие на Midjourney, но обученные на тензорах кривизны (Curvature Tensors).
ИИ генерирует «шум» пространства-времени, а затем учится убирать этот шум, восстанавливая стабильную геометрию. В результате очистки сигналов от шума был обнаружен новый класс топологических дефектов — инстантонные мосты (Instanton Bridges), которые могут объяснить природу квантовых скачков гравитационного поля.
Коллаборация DeepMind Physics (Лондон) и Института периметра (Perimeter Institute*, Канада) представила модель GravNet-X. ИИ проанализировал данные слияний черных дыр, зафиксированных детекторами LIGO (США), Virgo (Италия), KAGRA (Япония), и обнаружил аномалии в финальной стадии коллапса, которые не вписываются в ОТО, или General Relativity (GR). GravNet-X предположил, что это «эхо» квантовых поправок (Quantum Corrections), вызванных не энтропией горизонта событий (Event Horizon Entropy), а запутанностью степеней свободы на планковских расстояниях. Похоже, ИИ нащупал следы «пены» пространства-времени (Spacetime Foam), предсказанной Джоном Уилером (John Wheeler) в 1955 г.
* Гиперссылки вставлены автором материала.
6Aurore Simonnet (SSU/EdEon)/LVK/URI https://www.ligo.caltech.edu/image/ligo20250910a
Сайт Ligo.caltech.edu: Эта художественная работа заслуживает лучшего места как наблюдение за GW250114 — мощным столкновением двух черных дыр, зарегистрированным в гравитационных волнах LIGO. На ней показана одна из «дыр», по спирали устремляющаяся навстречу своему партнеру.
Спустя десять лет после исторического обнаружения гравитационных волн детекторы LIGO стали значительно чувствительнее, что позволило обсерватории «услышать» это небесное столкновение с беспрецедентной ясностью. Данные гравитационных волн дали возможность различить несколько тонких обертонов, прозвучавших по Вселенной словно космический колокол; здесь они представлены как переплетающиеся музыкальные нити, закручивающиеся к центру. Хотя во время события GW250114 работала только LIGO, сегодня она регулярно действует как часть сети вместе с другими детекторами гравитационных волн, включая европейскую Virgo и японскую KAGRA.
7The Virgo collaboration/CCO 1.0 https://www.ligo.caltech.edu/image/ligo20170927e
Комментарии
Уже в первых фразах сообщения обнаруживается небрежность, если не сказать «журналистская провокация». Вот так: «В 2026 году главный прорыв в понимании гравитации произошел…» Это выглядит как сообщение о реальном событии. Но такие заявления требуют ссылок на публикации, препринты, пресс‑релизы, материалы конференции, имена авторов и названия статей. Если бы действительно произошел «прорыв в понимании гравитации», тем более с опровержением или расширением ОТО на данных LIGO, Virgo, KAGRA, это было бы исключительное событие.
«Нейродинамика» применительно к ИИ выглядит вымышленным термином. То есть такое слово действительно существует, но оно относится к нейронным системам, биологическим или искусственным. Оно используется в нейронауках, теории нейросетей, когнитивном моделировании, но как название новой концепции квантовой гравитации выглядит просто игрой в термины. В физике гравитации да и в теме ИИ нет направления под названием Neurodynamics, которое заменило бы решение уравнений Эйнштейна или стало главным прорывом в 2026 г.
«Физики используют диффузионные модели, архитектурно похожие на Midjourney, но обученные на тензорах кривизны» — на первый взгляд звучит правдоподобно: диффузионные модели действительно применяются не только для генерации картинок, но и в науке — например, для создания новых молекулярных структур, белков, материалов, симуляций физических полей. Однако сравнение с Midjourney — скорее журналистское украшение. Упомянутая модель — коммерческая система для генерации изображений; ее точная архитектура не полностью публична. Говорить «архитектурно похожие на Midjourney» в строгом научном тексте некорректно. «Обученные на тензорах кривизны» — звучит научно, но неполно. Тензор кривизны — реальный объект в дифференциальной геометрии и ОТО. Но на каких именно данных обучали модель — численные решения уравнений Эйнштейна? симуляции слияний черных дыр? метрики известных пространств? данные гравитационно‑волновых детекторов? синтетические тензорные поля? Как модель отличает физически эквивалентные описания от реально разных геометрий? В ОТО одна и та же физическая ситуация может иметь разные координатные представления. Если нейросеть обучается на тензорах в выбранной системе координат, она может впитать координатные артефакты. Генеративная модель может с легкостью создавать математически красивые, но физически невозможные конфигурации.
«ИИ генерирует «шум» пространства-времени, а затем учится убирать его, восстанавливая стабильную геометрию» — это похоже на описание диффузионной модели: добавить шум к данным, потом восстанавливать исходный объект. Но применение этой метафоры к пространству‑времени опасно. В диффузионных моделях «шум» — это явление в пространстве представления данных. Например, к изображению добавляют гауссов шум. Это не значит, что модель работает с реальным физическим шумом в природе. Есть физические концепции вроде квантовых флуктуаций метрики или «пены пространства-времени», но у них мало общего с шумом в машинном обучении.
«Инстантонные мосты» — это выдуманный термин. То есть по отдельности «инстантон» и «мост» существуют в теоретической физике. Первые — особые решения уравнений поля, важные в его квантовой теории и некоторых подходах к квантовой гравитации. «Мосты» могут ассоциироваться с мостами Эйнштейна — Розена, «червоточинами» (wormholes) и проч. Но «инстантонные мосты» как «новый класс топологических дефектов», открытый ИИ, — сие выглядит неграмотно. Где математическое определение, уравнения, условия существования? В чем отличия от известных инстантонов и червоточин?
«Могут объяснить природу квантовых скачков гравитационного поля» — крайне амбициозное, но смутное утверждение. Что такое «квантовые скачки гравитационного поля»? Можно говорить о квантовых флуктуациях метрики, гравитонах в линейном приближении, туннелировании, дискретности геометрии в петлевой квантовой гравитации. Но «квантовые скачки гравитационного поля» звучит как научно-популярная «завлекалочка».
«Коллаборация DeepMind Physics (Лондон) и Института периметра…» У Google DeepMind действительно есть исследователи, работающие на стыке ИИ и науки. DeepMind/Google DeepMind участвовала в AlphaFold, GNoME, AlphaTensor, AlphaGeometry и других проектах. Но название DeepMind Physics в таком виде выглядит не как общеизвестное официальное подразделение или коллаборация. Если это реальный проект, следовало бы назвать конкретную лабораторию, авторов, название статьи.
«GravNet-X» как название модели похоже на конфабуляцию. GravNet, AstroNet, CosmoGAN, DeepGravity встречаются в литературе, но GravNet-X выглядит как придуманное имя. Для реальной модели нужно было указать ее архитектуру, обучающие данные, метрики качества, результаты, полученные на независимых данных, статистическую достоверность обнаруженных аномалий.
Заявление о несоответствии общей теории относительности требует большой ответственности. «Обнаружил аномалии… которые не вписываются в ОТО», — это слишком громко и провокационно. Если данные LIGO, Virgo, KAGRA действительно показали бы достоверное отклонение от ОТО, это было бы сенсацией. Гравитационно‑волновые данные очень шумные, а извлечение сигнала отражает специфику модели. Любое заявление об отклонении от ОТО должно учитывать калибровочные ошибки детекторов, выбор шаблонов, астрофизические параметры, спины черных дыр, эксцентриситет орбиты, высшие гармоники, статистическую достоверность, подтверждение событиями.
8The SXS (Simulating eXtreme Spacetimes) Project. https://www.ligo.caltech.edu/image/ligo20160211d
Источник: SXS, проект Simulating eXtreme Spacetimes (SXS) — «Моделирование экстремальных пространств-времен» http://www.black-holes.org
Столкновение двух черных дыр — чрезвычайно мощное событие, впервые зарегистрированное LIGO, — показано на этой компьютерной симуляции. LIGO обнаружила гравитационные волны — рябь пространства-времени, возникающую, когда черные дыры, вращаясь по спирали, сближаются, сталкиваются и сливаются. Эта симуляция показывает, как выглядело бы такое слияние для человеческого глаза. Она была создана путем решения уравнений ОТО с использованием данных LIGO. Каждая из двух сливающихся черных дыр имеет массу примерно в 30 раз больше массы Солнца; при этом одна из них немного массивнее другой. Это событие произошло 1,3 млрд лет назад. Звезды кажутся искаженными из-за невероятно сильной гравитации. Черные дыры искривляют пространство и время, из-за чего свет звезд изгибается вокруг них — этот процесс называется гравитационным линзированием. Кольцо вокруг черных дыр, известное как кольцо Эйнштейна, возникает из света всех звезд, находящихся в небольшой области позади черных дыр: гравитационное линзирование «размазывает» их изображения, превращая их в кольцо. Гравитационные волны, расходящиеся наружу в направлении небольшой области позади черных дыр, возмущают изображения звезд в кольце Эйнштейна, заставляя их колебаться даже спустя долгое время после столкновения. Волны, распространяющиеся в других направлениях, вызывают более слабые и кратковременные колебания по всей области вне кольца.
«“Эхо” квантовых поправок». В контексте черных дыр действительно обсуждаются так называемые gravitational wave echoes — возможные поздние гравитационные всплески, возникающие после стадии затухающих колебаний, которые некоторые модели связывают с экзотическими компактными объектами или квантовыми модификациями горизонта. Но это весьма спорная область. Надежного способа обнаружения таких «эхо» нет. Поэтому утверждение, будто GravNet-X обнаружил эхо квантовых поправок, должно быть подкреплено очень сильными доказательствами.
«ИИ нащупал следы пены пространства-времени» — эффектная концовка, но как вывод из плохо описанных предпосылок — это чересчур. Spacetime foam — гипотетическая идея Джона Уилера о том, что на планковских масштабах геометрия пространства‑времени испытывает сильные квантовые флуктуации. Проблема в том, что прямое экспериментальное наблюдение эффектов в этом случае чрезвычайно затруднено. Гравитационные волны от слияний черных дыр теоретически могут использоваться для проверки некоторых квантово‑гравитационных моделей, но утверждение «ИИ нашел следы пены» требует фактического подтверждения.
В итоге сообщение выглядит не как достоверная новость, а как псевдонаучная фантазия о будущем или альтернативной реальности.
Создание темной материи в эксперименте
Многолетние поиски «вимпов» (частиц темной материи WIMPs, от Weakly Interacting Massive Particles) в подземных детекторах не дали результата. ИИ 2026 года, обученный на данных эксперимента XENONnT, предложил перестать искать частицу и начать искать солитон (Soliton) — структурно устойчивую уединенную волну, распространяющуюся в нелинейной среде поля Хиггса (Higgs Field). Оказалось, что темная материя может быть квантовым узлом (Quantum Knot). ИИ рассчитал, как «развязать» этот узел в условиях эксперимента, что дало надежду на создание темной материи в Большом адронном коллайдере (Large Hadron Collider, LHC).
Комментарии
Сценарий отражает текущие настроения в физике частиц по состоянию на 2023—2025 гг. с проекцией на 2026 г. WIMPs (Weakly Interacting Massive Particles, слабо взаимодействующие массивные частицы) — гипотетические кандидаты на роль компонента темной материи. Они крупные по сравнению с известными частицами и «вступают в отношения» с обычной материей только посредством гравитации и слабого взаимодействия, что делает их обнаружение очень трудным делом.
XENONnT (Xenon Dark Matter Project) — это подземный эксперимент в LNGS (Laboratori Nazionali del Gran Sasso, Национальных лабораториях Гран-Сассо в Италии), предназначенный главным образом для поиска темной материи, прежде всего частиц WIMP. В нем используется несколько тонн сверхчистого жидкого ксенона в качестве мишени и детектора одновременно. Тяжелые ядра ксенона хорошо подходят для поиска редких столкновений гипотетических частиц темной материи. В установке при взаимодействии частицы происходят сразу два события: вспышка света и ионизация. Большой объем ксенона сам экранирует центральную область детектора от внешнего фона. К тому же ксенон чувствителен не только к гипотетическим частицам темной материи, но и к редким процессам с нейтрино и радиоактивным распадом. Используется двухфазная камера: снизу находится жидкий ксенон, сверху — тонкий слой газообразного ксенона. Когда частица взаимодействует с атомом или ядром ксенона, возникают два сигнала: мгновенная вспышка сцинтилляционного ультрафиолета в жидком ксеноне (S1) и ионизация с дрейфом электронов в электрическом поле вверх с последующим выходом в газовую фазу, где они создают вторичное свечение (S2). Вспышки регистрируются фотодетекторами. По разнице во времени между S1 и S2 определяют глубину события, а по распределению света — координаты в горизонтальной плоскости. Отношение S2/S1 помогает отличать «ядерные отдачи» от взаимодействия с WIMPs от обычного электронного фона.
9 Без подписи и credits
https://xenonexperiment.org/photos/#anchor1
Подтверждения существования WIMPs пока не получено. Их многолетние поиски во всех экспериментах (XENON, LUX-ZEPLIN, PandaX) действительно зашли в «нейтринный тупик»: мы достигли такой чувствительности, что начинаем регистрировать нейтрино от Солнца и сверхновых как неустранимый фон. [См. сообщение XENONnT от 19 февраля 2026 г.] WIMP-парадигма в ее простейшем виде (частица с массой 10—1000 ГэВ) практически закрыта. В сообщении ИИ, обученный на данных XENONnT, делает логичный вывод: если мы ищем частицы и не находим их, значит, сигнал имеет не корпускулярную, а волновую природу. Это классический переход количества (накопленные нулевые результаты) в качество (смена парадигмы). Впрочем, всё остальное в сообщении вызывает вопросы.
Идея «квантового узла» как топологического дефекта поля Хиггса — реальная область теоретических исследований. В квантовой теории поля солитон — это устойчивая, локализованная конфигурация поля, которая «не расплывается» благодаря нетривиальной топологии. Это не частица в привычном смысле, а деформация самого поля. Поле Хиггса пронизывает всю Вселенную (вакуумное ожидание ≠ 0). Это идеальный «кандидат» для формирования солитонов. Если в ранней Вселенной поле Хиггса «запуталось» (образовало неожиданные топологические конфигурации), узлы были массивными, слабо взаимодействующими и стабильными. Это идеально соответствует свойствам темной материи и отчасти объясняет неудачу поисков «вимпов» с помощью XENONnT. Подобные детекторы ищут «отдачу» ядра от удара частицы, а солитон — это протяженный объект. Его прохождение через детектор могло бы вызвать не одиночный удар, а когерентный, распределенный по времени «сдвиг» энергии, который стандартные алгоритмы отбрасывают как шум. ИИ, вероятно, смог бы обнаружить скрытые корреляции в данных, которые иначе не видны.
«Развязывание» узла в Большом адронном коллайдере переводит науку из наблюдательной в экспериментальную, и здесь возникает ключевая проблема: чтобы «завязать» узел в поле Хиггса, нужно локально поднять значение энергии до 1014—1016 ГэВ, что предполагается теорией «великого объединения» всех трех видов взаимодействий — сильного, слабого и электромагнитного (Grand Unified Theory, GUT). Якобы ИИ сумел использовать косвенные методы (вызвал торнадо не нагревом всей атмосферы, а созданием в ней правильных завихрений). Это связывает проблему темной материи с хиггсовским сектором и физикой нелинейных волн. Введение солитонов естественно объясняет, почему темная материя не сталкивается сама с собой (как показывают наблюдения скопления Пуля), в отличие от моделей с WIMPs. Это не просто поиск новой частицы, а поиск новой формы существования материи. В общем, налицо уже знакомые спекуляции. Тем не менее отрадно, что ИИ совершил «фазовый переход» в мышлении: перестал искать частицы и начал искать поля. Это реалистичный путь развития науки. Если XENONnT продолжит «хранить молчание», именно такая модель — темная материя как топология вакуума — станет главной парадигмой. Однако предложенный сценарий вызывает экзистенциальный вопрос: если мы попытаемся «развязывать» или «завязывать» узлы в поле Хиггса (пусть даже лишь внутри Большого коллайдера), то рискуем спровоцировать локальный распад ложного вакуума. Солитон может оказаться зародышем нового вакуумного состояния, которое, как максимум, уничтожит Вселенную или, как минимум, приведет к гравитационному коллапсу на манер образования черной дыры.
Аксионы и стерильные нейтрино
Symmetry-X нашел нетривиальное вложение группы Стандартной модели в особую группу Ли E8 (Exceptional Lie Group E8) таким образом, что возникли частицы с массой и спином, соответствующими гипотетическим аксионам (Axions) и стерильным нейтрино (Sterile Neutrinos). ИИ показал, что гравитация в этой схеме возникает не как фундаментальное взаимодействие, а как статистическая эмерджентная сила (Statistical Emergent Force), вызванная запутанностью (Entanglement) этих аксионов. Это решило проблему иерархии — вопрос о том, почему гравитация такая слабая.
Комментарии
Суть сообщения, связанного с неким ИИ-инструментом Symmetry-X, — это конструкция, объединяющая несколько величайших проблем фундаментальной физики в одном математическом каркасе. Стандартная модель (СМ) описывает все известные частицы и три взаимодействия (сильное, слабое, электромагнитное) через калибровочную группу симметрий:
SU(3)цвет × SU(2)слабый изоспин × U(1)гиперзаряд
Это работает на сенсацию, но выглядит как «заплатка». Особая группа Ли E8 — это самая большая и сложная из «простых» групп симметрий (248 измерений). Она часто всплывает в Теории струн и «супергравитации» как кандидат на роль истинной единой симметрии Вселенной. Главная цель — вложить СМ в E8 так, чтобы все известные поля были частями единого 248-мерного суперполя. Это можно сделать множеством способов, но нужно получить правильные квантовые числа без появления лишних ненаблюдаемых частиц, сохранив механизм спонтанного нарушения симметрии.
В сообщении утверждается, что Symmetry-X нашел «нетривиальное вложение», которое не только воспроизводит все частицы СМ, но и порождает два исключительно важных гипотетических типа частиц: аксионы и стерильные нейтрино. Аксионы (Axions) — гипотетические частицы, введенные для решения «CP-проблемы» (С — зарядовое сопряжение, превращающее частицу в античастицу; P — четность, создающая зеркальное отображение системы). Проблема в том, что сильное взаимодействие не различает левое и правое (CP-симметрия не нарушена). Аксионы очень легкие, почти не взаимодействуют с веществом и являются еще одним (помимо WIMPs) кандидатом на роль компонента темной материи. В рамках группы Ли E8 аксион возникает как неизбежный геометрический компонент нарушения симметрии. Нейтрино обладают отличной от нуля массой в том случае, если у них левая поляризация. Стерильные нейтрино (СН) — правые, они не участвуют ни в одном из трех взаимодействий в Стандартной модели, кроме гравитации и хиггсовского механизма массы. Введение в модель СН может объяснить, почему массы обычных нейтрино так малы. Вследствие этого они гипотетически тоже могут быть компонентом темной материи. К тому же их обнаружение позволит продвинуться в разрешении проблемы асимметрии материи и антиматерии. Вложение Symmetry-X якобы предсказывает их существование и спин. Радикальный пункт — проблема иерархии: почему гравитация на 38 порядков слабее слабого взаимодействия? Или иначе: почему масса Хиггса (≈125 ГэВ/с2) настолько меньше Планковской массы (≈1019 ГэВ/с2), в условиях, когда гравитация становится сильной?
Symmetry-X якобы показывает, что в ее модели гравитация не фундаментальна, не является отдельным калибровочным полем в E8, а возникает (эмерджирует) как термодинамическая иллюзия, порожденная квантовой «запутанностью» (Quantum Entanglement) между аксионами. Пространство-время и кривизна геометрии (гравитация) — это не сцена, на которой происходят события, а статистическая реакция на «запутанность» степеней свободы. Перемещения материи изменяют паттерны «запутанности» аксионов, что проявляется в виде гравитационных взаимодействий. Поскольку это «возникающий» (эмерджентный, энтропийный) эффект, а не фундаментальное взаимодействие, он оказывается чудовищно слабым по сравнению с «настоящими» взаимодействиями (сильным, слабым и электромагнитным), которые напрямую включены в особую «простую» группу Ли E8. Проблема иерархии исчезает, потому что два класса сил имеют принципиально разную природу.
Подобная конструкция — это «золотой билет» современной физики. Она одним махом объединяет все частицы в единую математическую модель, разъясняет природу темной материи (аксионы и стерильные нейтрино), выводит гравитацию из квантовой теории и решает проблему иерархии. Но на сегодняшний день Symmetry-X не опознана как модель, она не ассоциируется с опубликованными работами и проверенными результатами. Это отдает всё теми же конфабуляциями. Поэтому сенсация превращается либо в фантомный собирательный образ либо вообще в отсылку к дискуссиям о том, как ИИ будет совершать открытия. Попытки вложить СМ в E8 предпринимались десятилетиями (вспомним хотя бы нашумевшую, но так и не подтвержденную «Исключительно простую теорию всего» на основе особой «простой» группы Ли E8 Гаррета Лиси). Главной трудностью была и остается нерешенная задача избавления от лишних экзотических частиц и включения в модель гравитации.
Завершая последний раздел, следует сказать, что вместе с человеческими принципами в подходе к анализу данных ИИ прихватил с собой характерный человеческий порок — стремление приврать. Во всех трех рассмотренных кейсах это качество заметно, хотя и в разной мере. Впрочем, не это главное, поскольку в известном смысле такой эффект глубокого обучения проявился бы неизбежно. Важно, что опасения по части перехода эволюции разума в электронную фазу, — это, похоже, просто страшилки для взрослых (во всяком случае, пока). Открытия и прорывные решения в космологии и физике остаются уделом человека.
Заключение
ИИ может и, пожалуй, даже должен стать одним из важнейших инструментов фундаментальной физики XXI века. Он способен ускорять расчеты, находить скрытые закономерности, анализировать данные и предлагать неожиданные гипотезы. Но в вопросах, касающихся природы времени, гравитации, Вселенной, его компетентность ограничена самой природой задачи, которая требует не только работы с данными, но и особой корректности отбора понятий, интерпретации формальных результатов, осознания связи математической модели с физической реальностью. Всё это пока остается прерогативой человека. Поэтому разумный подход состоит не в том, чтобы ожидать от ИИ окончательных ответов, и не в том, чтобы отвергать его как малополезный инструмент. Правильнее рассматривать «искусственника» как интеллектуальный усилитель, который расширяет пространство гипотез, но не освобождает от необходимости понимать, проверять и разъяснять.
