Может ли искусственный интеллект моделировать сложнейшие биологические процессы? Не станет ли ИИ тем самым инструментом, который поможет человеку заглянуть в механизмы собственной физиологии глубже, чем когда-либо прежде? 16 июля в Информационном центре по атомной энергии Челябинска прошёл тематический вечер «Наука всегда кстати. Нейросети». Центральным событием стала премьера научно-игрового ток-шоу сети ИЦАЭ «Учёные не против ИИ», посвящённого радиобиологии, дозиметрии и применению искусственного интеллекта в биологии и медицине.

Особенность нового формата заключалась в том, что искусственный интеллект стал не просто темой разговора, а его участником. Виртуальная соведущая Кванта задавала вопросы, предлагала версии и иногда ошибалась, а эксперт и зрители разбирали, где алгоритму не хватило данных, контекста или научной осторожности.

Экспертом встречи выступил Павел Шарагин, научный сотрудник научно-исследовательской лаборатории цифровых и вычислительных методов дозиметрии Южно-Уральского федерального научно-клинического центра медицинской биофизики ФМБА России.

Главной темой разговора стало то, почему воздействие радиации нельзя описать одним числом. На примере дозы в 2 грея участники разобрали, что для научного вывода важно учитывать не только количество энергии, переданной единице массы, но и сам объект, распределение дозы, продолжительность воздействия и состояние биологической системы. В этом блоке ИИ выступил как собеседник, который попытался сразу дать ответ, а научный разбор показал, почему поспешный расчёт без исходных условий некорректен.

Отдельно Павел Шарагин объяснил, почему одинаковая доза может давать разные результаты. Радиочувствительность зависит от типа клеток, скорости их деления, способности к восстановлению, содержания кислорода и времени, прошедшего после воздействия. Поэтому живой организм нельзя рассматривать как простой прибор, который одинаково реагирует на один и тот же сигнал.

«В радиобиологии число само по себе не даёт готового ответа. Доза важна, но за ней всегда стоят условия: что именно облучалось, как была распределена энергия, сколько длилось воздействие и какие изменения остались в клетках. Искусственный интеллект может помогать в анализе таких данных, но он не заменяет научную интерпретацию. Модель должна показывать не только результат, но и границы уверенности», — отметил Павел Шарагин.

На встрече также обсудили биодозиметрию: область, которая помогает находить следы радиационного воздействия по изменениям в организме или клетках. Участники узнали, что хромосомные нарушения могут использоваться как биологические маркеры, но один признак или одно изображение не дают достаточного основания для вывода. В этом эпизоде Кванта предложила свою классификацию изображений, а участники вместе с экспертом разбирали, почему автоматический вывод должен проверяться человеком.

Ещё один блок был посвящён машинному обучению. Павел Шарагин показал, как нейросеть обучается на примерах и может ошибаться, если данные плохо размечены, однотипны или содержат случайные визуальные признаки. В таких случаях алгоритм способен принять фон, яркость или особенности изображения за научно значимый признак. Именно такие ситуации стали поводом обсудить, почему качество данных и экспертная проверка важны не меньше, чем сама модель.

После ток-шоу гости приняли участие в квизе «Адреналин», где команды отвечали на вопросы, делая на них ставки перед каждым раундом.

Еженедельно в 19 регионах страны Информационные центры по атомной энергии работают как открытые площадки для любителей интеллектуального досуга: здесь можно пообщаться с учёными, сыграть в интеллектуальные и настольные игры, посмотреть научно-популярные ток-шоу и стать участниками мастер-классов.