Исследования в области искусственного интеллекта (ИИ) охватывают две сферы: публикацию результатов работы исследователей ИИ и практическое применение ИИ для помощи в исследованиях в различных областях.

Первый раздел этой статьи представляет собой хронологию основных вех в исследованиях ИИ. Он также включает наиболее важные недавние статьи и обзор институтов, находящихся на переднем крае этой области.

Второй раздел — это пошаговое руководство по эффективному использованию ИИ в качестве исследовательского инструмента, с рейтингом лучших инструментов и честным разбором их преимуществ и недостатков.

Хронология основных исследовательских статей и вех в области ИИ

Практически невозможно составить карту всех важных исследовательских статей по ИИ, опубликованных на данный момент. За последнее десятилетие эта область развивалась с беспрецедентной скоростью. Согласно отчету AI Index report за 2026 год от Стэнфордского университета, только в 2024 году во всем мире было опубликовано 257 890 работ по ИИ.

Тем не менее, существует несколько исторических фундаментальных вех, а также ряд крайне важных недавних публикаций.

Краткая хронология: 12 фундаментальных исследовательских статей по ИИ

1943: Маккалок и Питтс публикуют «Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности», в которой они представляют первую математическую модель работы нервной системы. Модель рассматривает нейроны как функции, которые получают входные данные и производят выходные данные в соответствии с логическими правилами.
1950: Алан Тьюринг публикует «Вычислительные машины и разум» в журнале Mind. В статье представлена игра в имитацию (обычно называемая тестом Тьюринга) как способ определения машинного интеллекта.
1956: Дартмутский летний исследовательский проект, «Дартмутский семинар», официально утверждает искусственный интеллект в качестве области исследований. Оригинал 1955 proposal был переиздан в журнале AI Magazine в 2006 году.
1958: Фрэнк Розенблатт публикует «The perceptron: a probabilistic model for information storage and organization in the brain.» Он представляет фундаментальную модель обучения, основанную на «гипотетической нервной системе под названием перцептрон».
1986: Румельхарт, Хинтон и Уильямс публикуют «Обучение представлений путем обратного распространения ошибок» в журнале Nature. Они описывают алгоритмический метод, называемый обратным распространением ошибки, для обучения многослойных нейронных сетей. Этот метод усовершенствовал процесс настройки параметров.
1997: Хохрайтер и Шмидхубер публикуют «Долгая краткосрочная память» в журнале Neural Computation. В ней описывается архитектура нейронной сети, которая позволяет сохранять информацию (сетью) в течение гораздо более длительных периодов времени.
2009: Исследователи публикуют «ImageNet: A large-scale hierarchical image database,» официально представляя ImageNet, базу данных из миллионов размеченных изображений для обучения и оценки систем ИИ.
2014: Ян Лекун и коллеги публикуют «Генеративно-состязательные сети». В ней описывается структура, позволяющая системам ИИ генерировать реалистичный контент, в частности изображения.
2016: Исследователи DeepMind публикуют «Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search» в журнале Nature. AlphaGo, система искусственного интеллекта, представленная в статье, побеждает Ли Седоля, профессионального игрока в го высшего уровня.
2017: Исследователи Google публикуют «Внимание — это всё, что вам нужно», где закладывается архитектура трансформеров, лежащая в основе большинства современных больших языковых моделей.
2020: Исследователи OpenAI публикуют «Языковые модели являются few-shot обучающимися». Они доказывают, что масштабирование языковых моделей (увеличение размера фундаментальных компонентов без изменения кода) повышает их способность эффективно выполнять ряд задач.
2022: OpenAI запускает ChatGPT 30 ноября, делая разговорный генеративный ИИ широко доступным.

Шесть важных недавних разработок в области исследований ИИ (2025–2026 гг.)

2025: Исследователи Deepseek публикуют «DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning.» Она демонстрирует, что передовые способности к рассуждению могут возникнуть в результате обучения с подкреплением (RL).
2025: Исследователи публикуют «s1: Simple Test-Time Scaling.» Она показывает, что можно улучшить показатели рассуждения, используя относительно скромные ресурсы для обучения.
2025: Исследователи Google DeepMind публикуют «AlphaEvolve: A coding agent for scientific and algorithmic discovery.» AlphaEvolve — это система на базе Gemini, которая автономно разрабатывает и улучшает сложные алгоритмы.
2025: Google DeepMind announces Genie 3, модель мира, способная генерировать виртуальные среды, по которым можно перемещаться.
2026: Исследователи Google DeepMind публикуют «Advancing regulatory variant effect prediction with AlphaGenome» в журнале Nature. В ней представлена AlphaGenome, модель ИИ, которая предсказывает, как изменения в последовательностях ДНК влияют на функционирование генов, что, как ожидается, будет иметь значительные медицинские применения.
2026: Исследователи публикуют «Ускорение научных открытий с помощью Co-Scientist» в журнале Nature. В статье представлена многоагентная система ИИ, которая может генерировать и уточнять научные гипотезы, чтобы помочь ученым «открывать новые оригинальные знания».

Обзор основных исследовательских институтов в области ИИ

Результаты исследований распределены между широким спектром корпоративных и государственных организаций. Специализированные исследовательские институты, многие из которых связаны с ведущими университетами, составляют значительную часть новых исследований. Однако корпорации и связанные с ними лаборатории ИИ играют важную роль.

Корпоративные лаборатории ИИ

Компании, ориентированные на ИИ

Google DeepMind

Microsoft Research

Meta AI (FAIR)

NVIDIA Research

IBM Research

OpenAI

Anthropic

DeepSeek

Mistral AI

SpaceXAI

Университетские исследовательские центры

Независимые исследовательские институты

Стэнфордский университет (SAIL)

MIT (CSAIL)

Университет Карнеги — Меллона

Калифорнийский университет в Беркли (BAIR)

Университет Цинхуа

Алленский институт ИИ (Ai2)

Институт Алана Тьюринга

Mila (Квебекский институт искусственного интеллекта)

Vector Institute

Институт интеллектуальных систем Макса Планка

Насколько широко ИИ используется в качестве исследовательского инструмента?

Как основные чат-боты с ИИ (Perplexity, ChatGPT, Claude и др.), так и специализированные платформы, построенные на базе крупных моделей, широко используются во многих дисциплинах, требующих интенсивных исследований.

Крупное исследование Microsoft, охватившее 5,5 миллионов сессий Copilot, выявило множество задач, связанных с исследованиями, включая поиск, синтез и анализ.

Вот четыре основных способа, которыми профессионалы используют ИИ для исследований:

Поиск информации: начальный этап поиска (общие вопросы); поиск соответствующих исследований; помощь с техническими вопросами.
Анализ: обобщение контента; агрегирование, интерпретация и представление данных.
Принятие решений и разработка стратегии: использование ИИ для сравнения вариантов (например, программного обеспечения); поиск вспомогательной информации для принятия решений.
Оценка и диагностика: сбор доказательств о системе или программе, требующей устранения неполадок.

Имейте в виду, что эти задачи не ограничиваются академической средой. Журналисты, исследователи рынка, юристы, финансовые аналитики, медицинские работники и другие — все это примеры профессионалов, которые регулярно используют ИИ для исследований.

Преимущества и недостатки использования ИИ в исследованиях

Хотя нет сомнений в широком распространении ИИ как исследовательского инструмента, ведутся серьезные споры о его плюсах и минусах. Большая часть критики сосредоточена вокруг, казалось бы, неразрешимой проблемы галлюцинаций.

Учитывая, что исследования часто являются задачей с высокими ставками, профессионалам всех мастей важно понимать, в чем исследовательские инструменты ИИ преуспевают, а в чем они не дотягивают.

Преимущества

Повторяющиеся исследовательские задачи, такие как отбор литературы и очистка данных, могут быть частично или полностью автоматизированы.
Неспециалисты могут получить доступ к технической информации, находящейся вне их области знаний.
Исследователи могут быстро проверять гипотезы на ранних стадиях, запуская ИИ-симуляции.
ИИ полезен для оспаривания предположений и представления альтернатив, подкрепленных доказательствами, даже для хорошо проработанных позиций.

Недостатки

Галлюцинации остаются серьезной проблемой, и защитные механизмы не решают ее полностью.
Информационные нюансы могут быть очень важны для исследований высокого уровня, а LLM часто чрезмерно упрощают сложные темы.
Было доказано, что чрезмерная зависимость от ИИ снижает навыки критического мышления и независимого анализа.
Хотя ИИ является хорошим агрегатором, он не исчерпывающий и может упустить важные источники информации и исследования.

Пример использования ИИ в качестве исследовательского инструмента с функцией Academic Search в Perplexity

Давайте посмотрим, как может выглядеть базовый исследовательский процесс. Perplexity — популярный инструмент среди исследователей, поскольку он предоставляет доступ к нескольким сторонним моделям, каждая из которых имеет свои сильные стороны, а также к инструментам для глубокого веб-поиска и академических исследований.

В этом примере я прошу GPT 6.1-Sol помочь мне с маркетинговым исследованием для запуска продукта, ориентированного на поколение Z. Он выдает мне краткое изложение недавних исследований, а также ссылку на источники и индикатор достоверности.

Затем я прошу его создать график маркетинговых предпочтений поколения Z, используя данные, полученные из интернета. У меня также есть возможность загрузить свои собственные данные, если я захочу.

Эти результаты требуют проверки и подтверждения фактов. Однако этот простой пример демонстрирует, как процесс, который легко мог занять несколько часов, можно сократить до минут.

Лучший ИИ для исследований: лучшие инструменты для исследователей

Инструменты ИИ для исследований можно разделить на две широкие категории: чат-боты общего назначения с функциями исследования и специализированные платформы для помощи в академических исследованиях.

Большинство профессионалов, занимающихся неакадемическими исследованиями, обнаружат, что ИИ-инструмент общего назначения подходит им лучше всего. Для ученых существуют значительные сходства между основными провайдерами. Выбор инструмента, скорее всего, будет зависеть от объема задач и предпочтений в отношении мелких функций.

ИИ-инструменты общего назначения

Perplexity: Предоставляет доступ к нескольким моделям от сторонних провайдеров и интеграциям с широким набором внешних сервисов. Функции включают академические исследования, глубокий поиск, атрибуцию источников и анализ данных.
ChatGPT, Claude и Gemini: Будучи ведущими массовыми ИИ-инструментами с профессиональными и корпоративными функциями, все они предлагают схожий набор исследовательских инструментов. Функции включают веб-поиск, глубокий поиск, анализ документов, анализ данных и мультимодальные возможности. Они также предлагают интеграции с внешними приложениями и сервисами.

Специализированные исследовательские инструменты

Semantic Scholar: Это бесплатная академическая поисковая система, разработанная Allen Institute for AI (Ai2). Она очень похожа на Google Scholar, но включает в себя больше функций ИИ. Это фундаментальный академический источник научной литературы для многих ИИ-инструментов, но сам по себе он не является специализированным инструментом.
Elicit и SciSpace: Эти инструменты помогают на этапе поиска в академических исследованиях и получили высокую оценку за свои функции отбора и синтеза. Исследователи используют их для извлечения структурированной информации и обобщения результатов по большим массивам исследований. SciSpace доступен в виде интеграции с ChatGPT.
ResearchRabbit и Connected Papers: Оба инструмента являются инструментами для обзора литературы, которые высоко ценятся за функции визуального картирования. Они предназначены для долгосрочных проектов и обзоров литературы, где приоритетом является поиск похожих исследований и отображение связей между статьями. Они требуют значительного участия и контроля со стороны человека.
Scite и Consensus: Инструменты вроде ResearchRabbit и Connected Papers ориентированы на поиск релевантной литературы и создание обзора тематической области. Scite и Consensus, напротив, фокусируются на целенаправленной оценке: они помогают пользователям определить, подтверждается ли конкретное утверждение текущими доказательствами. Они часто включают более широкие функции обзора литературы, но это не является их основной задачей.

Как использовать ИИ в качестве исследовательского инструмента: 7-шаговая методика

Ключ к эффективному использованию ИИ в качестве исследовательского инструмента — подходить к нему как к дополнению, а не замене ваших существующих процессов. Также важно учитывать юридические ограничения, особенно при загрузке конфиденциальных данных.

1. Рассчитайте предполагаемое время исследования

Спланируйте свой исследовательский процесс, используя традиционные методы. Затем спросите себя, где ИИ может справиться с задачами поиска, синтеза и анализа.

Рассчитайте время, которое потребуется на написание промптов и проверку результатов. ИИ может легко сэкономить часы или дни при работе с большими обзорами литературы. Но для небольших, узкоспециализированных вопросов ручной поиск дает мало преимуществ.

2. Выберите правильные инструменты (специализированные или общего назначения)

Определите, предлагает ли специализированная исследовательская платформа какие-либо преимущества по сравнению с помощником общего назначения, таким как Perplexity. Обратите внимание на индивидуальные функции исследования и охват в вашей области.

Если вы выбираете специализированный инструмент, берите тот, который разработан для ваших конкретных задач. Например, инструменты вроде Elicit поддерживают структурированные обзоры литературы, в то время как Scite анализирует, как цитируются научные статьи.

3. Убедитесь, что условия использования инструмента позволяют предполагаемое применение

Есть две вещи, на которые стоит обратить внимание при изучении условий использования провайдера. Во-первых, использование ваших данных и то, сохраняются ли они в полной конфиденциальности. Во-вторых, условия, касающиеся владения результатами.

Не стоит полагаться на то, что платный тариф автоматически гарантирует конфиденциальность данных или неограниченные права на использование.

4. Проверьте наличие юридических ограничений в отношении ваших данных

Будут ли ваши входные данные включать конфиденциальные сведения, документы, защищенные авторским правом, коммерческую тайну или неопубликованные результаты?

Важно убедиться, что вы можете передавать их в LLM. Могут действовать различные ограничения, от правил обработки данных в вашей юрисдикции до внутренней политики компании. Возможно, вам потребуется узнать, как провайдер инструмента хранит данные и как долго. Может потребоваться использование одобренной корпоративной платформы.

5. Следуйте лучшим практикам при написании промптов

Составление хороших исследовательских промптов — это искусство. Четко формулируйте свой исследовательский вопрос, предоставляйте соответствующий контекст и определяйте формат вывода. Для сложных исследовательских задач может потребоваться разбиение вопроса на подзапросы.

Запрашивайте четкие ссылки на все использованные источники, даже если они не помечены в выводе. Это важно, так как ответ, сгенерированный ИИ, может не содержать цитат для всех использованных источников.

6. Проверяйте все данные, технические утверждения и актуальную информацию

Крайне важно проверять утверждения по первоисточникам. Это могут быть научные статьи, оригинальные исследования, официальная статистика или техническая документация. Уделяйте особое внимание числовым данным, датам, цитатам и информации, чувствительной ко времени, которая может устареть.

При проведении исследования не стоит полагать, что если источник указан, то вытекающее из него утверждение верно или что этот источник вообще существует. В сложных исследованиях на этом этапе вы проверяете правильность нюансов утверждений и резюме.

7. Раскрывайте информацию об использовании ИИ

Ознакомьтесь с требованиями к раскрытию информации вашего работодателя, учебного заведения или соответствующей профессиональной организации. Вы найдете подробную информацию о том, в какой степени вам необходимо раскрывать факт использования ИИ.

В областях со строгими правилами и кодексами практики, как правило, требуется более подробное раскрытие информации. Ведите учет действий, выполненных с помощью ИИ (платформы обычно сохраняют контрольный журнал).

Этично ли использовать ИИ для исследований и что будет дальше?

Помощь в исследованиях стала одним из основных вариантов использования ИИ, и легко понять почему. Он может обрабатывать большие объемы сложной информации, автоматизировать трудоемкие повторяющиеся задачи и выступать в качестве партнера для обдумывания идей и гипотез на ранних этапах.

Однако проблемы остаются. В частности, этичное использование ИИ в исследованиях в настоящее время является одним из самых активных и спорных вопросов среди академических институтов.

Уровень галлюцинаций соответствует тематической сложности, и многие ведущие инженеры рассматривают их как сложную проблему, которую невозможно полностью решить. Кроме того, известно, что использование ИИ снижает навыки мышления, которые имеют первостепенное значение для профессионалов, занимающихся сложными исследованиями.

Организации также могут запрещать использование ИИ по соображениям конфиденциальности и интеллектуальной собственности или из-за опасений по поводу чувствительных данных. Раскрытие информации остается важным, чтобы рецензенты и коллеги могли понять, как ИИ использовался в процессе исследования.

ИИ будет и дальше становиться нормальной частью повседневной жизни как в частной, так и в общественной сферах. Поэтому весьма вероятно, что более четкие правила в отношении добросовестности исследований и атрибуции будут продолжать развиваться и становиться более детализированными.