Лекарства — это вещества, используемые для лечения, профилактики и диагностики заболеваний, а также для улучшения общего состояния здоровья человека. Современная медицина включает в себя широкий спектр лекарственных препаратов: от обезболивающих и антибиотиков до сложных биологических молекул, таких как вакцины и моноклональные антитела.
") и предсказывать структуру белков. Однако в фундаментальных исследованиях, ориентированных не на практический результат, а на понимание природы, у современных моделей ИИ есть серьёзное ограничение. Большинство из них работают как «чёрные ящики»: они дают точные ответы, но не раскрывают, какие физические или математические закономерности лежат в основе этих предсказаний. Это снижает их ценность для науки, движимой любознательностью, где ключевым результатом являются не только числа, но и объяснения. Новый класс нейронных сетей, известный как сети Колмогорова–Арнольда, предлагает иной подход. Эти модели опираются на идею разложения сложных многомерных зависимостей на совокупность одномерных функций, что принципиально отличает их от стандартных многослойных перцептронов. Благодаря такой архитектуре KAN-сети способны не просто аппроксимировать данные, но и выявлять структуру законов, скрытых в наблюдениях, делая процесс обучения более прозрачным и интерпретируемым. Проблема «чёрного ящика» особенно заметна на примере успешных, но закрытых систем машинного обучения. Даже когда модель достигает выдающейся точности, она редко даёт новое фундаментальное знание, поскольку внутренние представления остаются недоступными для [анализа](https://hanga.su/glossary/analysis "Анализ — это один из фундаментальных инструментов науки, используемый для структурного изучения сложных систем, данных и процессов. В основе анализа лежит разложение явлений или данных на составляющие части, что позволяет лучше понять их структуру, закономерности и взаимосвязи.
"). В результате ИИ отлично работает в прикладной науке, но с трудом становится источником теоретических открытий. KAN-сети нацелены именно на преодоление этого разрыва между вычислительной мощью и научным пониманием. Ключевое преимущество сетей Колмогорова–Арнольда заключается в их способности к символической интерпретации. Одномерные функции, из которых складывается модель, можно анализировать, упрощать и даже переводить в аналитические формулы. Для этого были разработаны специальные инструменты, включая методы компиляции символических выражений в архитектуру сети и визуализации её структуры в виде модульных деревьев. Такой подход позволяет исследователям видеть не только результат, но и логическую цепочку, по которой модель пришла к своему выводу. Эффективность KAN-сетей была проверена на ряде классических задач теоретической физики. Среди них восстановление законов сохранения [энергии](https://hanga.su/glossary/energy "Энергия — одно из ключевых понятий физики и фундаментальная характеристика материи. Она выражает способность системы совершать работу, создавать движение или вызывать изменения в окружающем мире. Энергия существует в различных формах — механической, тепловой, электрической, химической, ядерной и других — и может переходить из одной формы в другую, но никогда не исчезает, что отражает закон сохранения энергии.
") и импульса, вывод лагранжиана простого маятника, описание релятивистской зависимости массы от скорости, выявление скрытых симметрий в решениях общей [теории](https://hanga.su/glossary/theory "Теория – это фундаментальная часть науки, которая объясняет наблюдаемые явления и помогает предсказывать будущие события. Она создаётся на основе тщательных исследований, экспериментов и анализа данных. Теория – это больше, чем просто идея; она должна быть проверяема, объяснять существующие факты и быть способной к развитию.
") относительности, а также количественное моделирование зависимости напряжения от деформации в нелинейных упругих средах. Во всех этих случаях сети не просто аппроксимировали данные, а воспроизводили корректные физические законы с высокой точностью, демонстрируя способность к осмысленному обобщению. При этом у подхода есть и ограничения. По мере увеличения размера сети и усложнения задачи интерпретируемость начинает снижаться. Даже если каждая отдельная одномерная функция остаётся понятной, их совокупность становится трудно обозримой. Это означает, что на текущем этапе KAN-сети наиболее эффективны в задачах умеренной сложности, где важна не столько масштабируемость, сколько глубина понимания. Авторы рассматривают сети Колмогорова–Арнольда как промежуточное звено между традиционным программированием и современными нейросетями. С одной стороны, они сохраняют обучаемость и гибкость, характерные для ИИ, с другой — позволяют извлекать явные правила и формулы, как в классическом программном обеспечении. Такой баланс делает их особенно перспективными для фундаментальных исследований, где важно не только получить ответ, но и понять его природу. В перспективе развитие KAN-архитектур может привести к появлению нового поколения научных инструментов, способных ускорить открытия в физике, химии, биологии и других дисциплинах. Если удастся преодолеть проблемы масштабируемости, такие модели смогут работать с более сложными системами, не теряя интерпретируемости. В этом случае искусственный интеллект перестанет быть лишь вычислительным помощником и станет полноценным партнёром в процессе научного познания, помогая не только находить закономерности, но и объяснять, почему [Вселенная](https://hanga.su/glossary/universe "Вселенная — это бескрайнее пространство, охватывающее всё существующее: от мельчайших частиц до огромных галактик и звёздных систем. Её возраст оценивается примерно в 13,8 миллиарда лет, начиная с момента Большого взрыва. На протяжении всего этого времени Вселенная расширялась и эволюционировала, формируя сложные структуры, такие как звёзды, планеты и туманности.
") устроена именно так. **Ссылка:** «Сети Колмогорова-Арнольда встречаются с наукой» [ DOI: 10.1103/4t7t-v19l.](https://dx.doi.org/10.1103/4t7t-v19l "DOI: 10.1103/4t7t-v19l") - [ Нейронные сети ](https://hanga.su/neural-networks) - [ Робототехника ](https://hanga.su/robotics) - [ Искусственный интеллект ](https://hanga.su/artificial-intelligence) - [ Гаджеты ](https://hanga.su/gadgets) - Понравилось: 22 - Похожие материалы: [ИИ-агенты: следующий этап в эволюции искусственного интеллекта уже наступил](https://hanga.su/1106,2025) | [Иллюзия готовности: почему медицинский искусственный интеллект всё ещё не готов стать врачом](https://hanga.su/1372,2025) | [Илон Маск и Сэм Альтман: гонка за слияние мозга и искусственного интеллекта](https://hanga.su/1171,2025) | [Искусственный интеллект и обман: новые поведенческие риски и вызовы для человечества](https://hanga.su/940,2025) | [Искусственный интеллект и принцип простоты: как нейросети упрощают сложный мир](https://hanga.su/524,2025) | [Искусственный интеллект и сознание: почему учёные предупреждают о возможном экзистенциальном риске](https://hanga.su/1418,2025) Загрузка следующей статьи... ## Schema ```json { "@context": "https://schema.org", "@type": "CollectionPage", "@id": "https://hanga.su/technology#collection", "name": "Технологии", "url": "https://hanga.su/technology", "description": "Раздел «Технологии» на HangaPro – всё о новейших разработках, инновациях и трендах. Узнайте о технологиях будущего, умных устройствах, искусственном интеллекте, робототехнике и других областях." } ``` ```json { "@context": "https://schema.org", "@type": "BreadcrumbList", "itemListElement": [ { "@type": "ListItem", "position": 1, "name": "Hanga – ваш гид в мире науки и технологий. Читайте о последних научных открытиях, инновационных разработках, трендах технологий будущего и их влиянии на нашу жизнь. Углубляйтесь в сложное простым языком вместе с Hanga.", "item": "https://hanga.su" }, { "@type": "ListItem", "position": 2, "name": "Техно", "item": "https://hanga.su/technology" }, { "@type": "ListItem", "position": 3, "name": "Сети Колмогорова–Арнольда: шаг к интерпретируемому ИИ и новым научным открытиям", "item": "https://hanga.su/1517,2025.md" } ] } ``` ```json { "@context": "https://schema.org", "@type": "Article", "mainEntityOfPage": { "@type": "WebPage", "@id": "https://hanga.su/1517,2025.md" }, "headline": "Сети Колмогорова–Арнольда: шаг к интерпретируемому ИИ и новым научным открытиям", "description": "Искусственный интеллект уже стал мощным инструментом в науке, помогая прогнозировать погоду, моделировать климат, ускорять разработку лекарств и предсказывать структуру белков. Однако в фундаментальных исследованиях, ориентированных не на практический результат, а на понимание природы, у современных моделей ИИ есть серьёзное ограничение. Большинство из них работают как «чёрные ящики»: они дают точные ответы, но не раскрывают, какие физические или математические закономерности лежат в основе этих предсказаний. Это снижает их ценность для науки, движимой любознательностью, где ключевым результатом являются не только числа, но и объяснения.", "image": { "@type": "ImageObject", "url": "https://hanga.su/images/img_25/8441e06b-6661-460d-ac83-0aefb8947962-md.jpg" }, "publisher": { "@type": "Organization", "name": "Наука, технологии и инновации: откройте мир знаний | HangaPro", "logo": { "@type": "ImageObject", "url": "https://hanga.su/images/iconset/android-icon-192x192.png" } }, "author": { "@type": "Person", "name": "Reviewer", "url": "https://hanga.su/about-us" }, "datePublished": "2025-12-29T08:10:39+03:00", "dateCreated": "2025-12-29T08:10:39+03:00", "dateModified": "2025-12-29T08:11:47+03:00" } ```