Почему именно ИИ снова стал словом года: результаты исследования приоткрыли тайну научных настроений

Всероссийский опрос, проведённый Институтом русского языка имени А. С. Пушкина совместно с порталом "Наука.рф", показал: в научном сообществе сохраняется устойчивый интерес к технологиям искусственного интеллекта. Уже второй год подряд именно это словосочетание становится главным научным термином года. Итоги исследования отражают и общественные настроения, и реальный прогресс технологий, которые стремительно проникают в разные отрасли знаний.

Тема ИИ сегодня охватывает широкий спектр научных направлений: от анализа больших данных и математического моделирования до генетики, фотоники и образовательных технологий. Поэтому неудивительно, что внимание к ней не ослабевает — напротив, растёт.

Как изменился интерес к ИИ в обществе

Сервисы аналитики фиксируют устойчивую динамику роста поисковых запросов, связанных с искусственным интеллектом. По данным Yandex Wordstat, за год количество таких обращений увеличилось с 9,5 до 11,5 миллиона. Это отражает и высокую скорость развития технологий, и желание пользователей лучше понимать их возможности — будь то новые алгоритмы, интеллектуальные сервисы или прикладные решения в медицине, образовании и промышленности.

Эксперты связывают подобный рост с тем, что технологии ИИ перестали быть уделом исключительно исследовательских центров. Они стали частью привычной цифровой среды — от интеллектуальных помощников до продуктов, автоматизирующих бизнес-процессы.

Мнение специалистов о роли нейросетей

"Повторная победа этого термина закономерно отражает современные тенденции", — сказала генеральный директор АНО "Национальные приоритеты" София Малявина.

По её словам, нейросети не заменяют фундаментальные исследования, однако значительно ускоряют аналитическую работу, помогают структурировать массивы данных и выстраивать сложные модели. Это делает их инструментом, который дополняет традиционные научные методы.

"Закрепление позиций искусственного интеллекта указывает на трансформацию научной картины мира", — подчеркнул ректор Института Пушкина Никита Гусев.

Он отметил, что нейросети становятся соавторами в создании нового знания — не в буквальном, а в исследовательском смысле, когда технологии помогают открывать закономерности, ранее скрытые от анализа.

Какие термины вошли в список значимых

Кроме искусственного интеллекта, участники опроса выделили ряд других понятий, связанных с современными научными трендами. Среди них — цифровизация, нейросеть, технологии, инновации. В предметных областях заметны два направления: геном и фотоника. Эти области развиваются параллельно с ИИ, так как требуют высокой вычислительной мощности и совершенной аналитики.

Обсуждаемая терминология показывает, что научная повестка становится всё больше междисциплинарной, объединяя цифровые инструменты, биомедицинские подходы и инженерные решения.

Сравнение: как менялась научная повестка

Как проходило исследование: шаг за шагом

1. Формирование выборки из представителей разных научных направлений.

2. Проведение онлайн-опроса через платформы Института Пушкина и "Наука.рф".

3. Обработка ответов и выделение наиболее часто упоминаемых терминов.

4. Составление рейтинга и определение лидера года.

5. Анализ возрастных, профессиональных и региональных распределений респондентов.

Благодаря такой методике итоговый список отражает широкое мнение научного сообщества.

Ошибка → Последствие → Альтернатива

1. Игнорирование технологических трендов → отставание в исследованиях → систематическое обучение сотрудников и внедрение цифровых инструментов.

2. Трактовка ИИ как универсального решения → неверные ожидания → оценка задач и разумное распределение человеческого и машинного труда.

3. Перегруз терминологией → недопонимание среди аудитории → создание понятных словарей и образовательных курсов.

А что если…

Если интерес к ИИ продолжит расти, это может привести к появлению специализированных научных направлений, где искусственный интеллект станет не просто инструментом, а частью методологии. Например, дисциплины вроде "гибридной аналитики" или "когнитивных вычислений" войдут в университетские программы и исследовательские проекты.

Плюсы и минусы популярности ИИ

FAQ

Как выбирают научное слово года?
Эксперты анализируют ответы респондентов, оценивают частоту употребления и актуальность терминов в научной среде.

Почему растёт интерес к ИИ?
Потому что технологии становятся доступнее и показывают высокую эффективность в аналитике, прогнозировании и моделировании.

Что лучше: ИИ или классические методы анализа?
Они работают в связке: ИИ ускоряет расчёты, а классические методы обеспечивают научную достоверность.

Мифы и правда

Миф: ИИ полностью заменит исследователей.
Правда: технологии лишь ускоряют работу, но не подменяют научное мышление.

Миф: все нейросети одинаковые.
Правда: модели различаются архитектурой и назначением.

Миф: ИИ применим только в IT.
Правда: сегодня он используется в медицине, биологии, материаловедении и образовании.

Три интересных факта

1. Возраст участников опроса колебался от 16 до 94 лет — редкий случай для научных исследований.

2. Термины "геном" и "фотоника" впервые вошли в список значимых наравне с цифровыми понятиями.

3. Наибольшая активность участников приходилась на регионы с активно развивающимися технопарками.

Исторический контекст

Расширение использования компьютерных технологий в науке началось в конце XX века.

С 2010-х годов нейросети стали ключевым инструментом анализа больших данных.

В 2020-х искусственный интеллект вошёл в число самых обсуждаемых тем научной повестки.