Хоће ли икад освојити свој Нобел? Неки су ускоро предвиђали наградно достојно откриће науке
Вештачки модели интелигенције почињу да успевају у науци. У протекле две године су показали да могу да анализирају податке, експерименте дизајна и чак и појаве нове хипотезе. Темпо напретка има неке истраживаче убеђене да се вештачка интелигенција (АИ) могла такмичити са највећим умом науке у наредних неколико деценија.
ЦхатГГПТ је пробио турски тест – трка је на нове начине за процену АИ
У 2016. години Хироаки Китано, биолог и извршни директор компаније Сони АИ, оспорили су истраживаче да то постигну да: развити АИ систем толико напредан да би могао да открије откриће достојне Нобелове награде. Позивањем на Нобелов Туринг Цхалленге, Китано је наредио настојање као велики изазов за АИ у науци1. Машина побеђује ако може постићи откриће на пар са највишим нивоима људског истраживања.
То није нешто што тренутни модели могу да ураде. Али до 2050. године, Нобелов Туринг Цхалленге предвиђа АИ систем који је без људске интервенције комбинује вештине генерације хипотезе, експериментално планирање и анализу података да би се пробојна достојна достојна достојна Нобелова награда.
То чак и не треба да траје до 2050. године. Росс Кинг, истраживач хемијски инжењеринг на Универзитету у Цамбридгеу, Великој Британији и организатор изазова, сматра да би такав „АИ научник“ могао да се повећа статус лауреата чак и раније. „Мислим да је готово сигурно да ће АИ системи постати довољно добри да освоје Нобелове награде“, каже он. „Питање је да ће трајати 50 година или 10.“
Али многи истраживачи не виде како су тренутни АИ системи који су обучени за генерисање жица речи и идеја на основу постојећег базена човечанства, могли би да допринесу свежим увидима. Извршавање таквог подвига може да захтева драстичне промене у начину на који истраживачи развијају АИ и шта АИ финансирање иде према. „Ако сте сутра видели владин програм уложи милијарде долара у основно истраживање, мислим да би то напредовао много брже“, каже Иоланда Гил, АИ истраживач на Универзитету у Јужној Калифорнији у Лос Ангелесу.
Други упозоравају да постоје пристигли ризик за увођење АИ у истраживачки цевовод2.
Награда-достојна открића
Нобелове награде створене су да поштују оне који су „дали највећу корист“ човечанству, као и имењак, Алфред Нобел, написао је у својој вољи. За научне награде, Бенгт Норден, хемичар и бивша столица Нобеловог комитета за хемију, сматрају три критеријума: Нобелово откриће мора бити корисно, бити богато ударањем и отворити врата даљим научним разумевањем.
Иако само живи људи, организације и институције тренутно испуњавају услове за награде, АИ је имао претходне сусрете са Нобеловим комитетом. У 2024. години Нобелова награда у физици отишла је у пионире за учење машина који су положили основе за вештачке неуронске мреже. Исте године, половина награде хемије препознала је истраживаче иза Алпхафалда, а АИ система од Гоогле ДеепМинд-а у Лондону која предвиђа 3Д структуре протеина из њихове амино-киселинске секвенце. Али ове награде биле су за научне кораке иза АИ система – а не за оне који су направили АИ.
Да би АИ научник тражио своје откриће, истраживање би требало да се изводи „у потпуности или високо аутономно“, према досег Нобела Туринг. АИ научник мора да надгледа научни процес од почетка да се заврши, одлучује о питањима да одговори, експериментише да би се покренуло и подаци да анализирају, према ГИЛ.
Демис Хасабис (лево) и Јохн Јумпер (Средња) освојили су Нобелову награду за АИ модел Алпхафалда.Кредит: Јонатхан Нацкстранд / АФП путем Гета
Гил каже да је већ видела АИ алате који помажу научницима у готово сваком кораку процеса открића, који „чини поље веома узбудљиво“. Истраживачи су показали да АИ може помоћи у декодирању говора животиња, претпоставку на порекло живота у универзуму и предвиђају када би се спирално звијездели. Може прогнозирати смртоносне олује прашине и помоћи да оптимизира Скупштину будућих квантних рачунара.
АИ такође почиње да сама изводи експерименте. ГАБЕ Гомес, хемичар на Универзитету Царнегие Меллон у Питтсбургху, Пенсилванији, и његове колеге дизајнирали су систем назван цосциентист који се ослања на велике језичке моделе (ЛЛМС), онако како иза ЦхатГГПТ и сличне системе, планирају и извршавају сложене хемијске реакције, како би планирали и извршили сложене хемијске реакције, како би планирали и извршили сложене хемијске реакције, који се ослања на велике језичке моделе (ЛЛМС) и сличне системе и сличне системе.3. А необјављена верзија ЦОЦЦИЕНТИСТ-а може да уради рачунарска хемија са изузетном брзином, каже Гомес.
АИ сања милионе нових материјала. Да ли су они добро?
Један од студената Гомеса једном се пожалио да је софтвер трајао пола сата да ради стање транзиције за реакцију. „Проблем ме је преузео више од годину дана као дипломирани студент“, каже он.
Компанија са седиштем у Токију Сакана АИ користи ЛЛМС у покушају аутоматизације истраживања машинског учења4. Истовремено, истраживачи на Гоогле и на другом месту истражују како цхатботи могу радити у тимовима да би генерисали научне идеје.
Већина научника који користе АИ окренуте га као асистент или сарадници, често именовани на одређене задатке. Ово је прва од три таласа АИ у науци, каже Сам Родрикуес, извршни директор будуће куће – Истраживачка лабораторија у Сан Франциску, Калифорнији, која је дебитовала ЛЛМ-у дизајнирала је да уради о задатку хемије раније ове године. То и друге ‘Модели резоновања’ Сазнајте да опонашају стечасту логичку мисао, користећи поступак пробне и грешке који укључује обуку о исправним примерима.
Постојећи модели су корисни сарадници који могу предвидјети на основу података и убрзати иначе налик на иначе налик на рачунање. Али они су тенденција потребе за човеком у петљи током најмање једне фазе.
Тајне ДЕЕПСЕЕК АИ модела откривене у оријентирском папира
Даље, каже Родрикуес, АИ ће се побољшати у развоју и процењивању сопствених хипотеза претраживањем кроз литературу и анализу података. Јамес Зоу, научник биомедицинског података на Универзитету Станфорд у Калифорнији, почео је да се креће у ову област. Он и његове колеге су недавно показали да систем изграђен на ЛЛМ-у може да се угледа биолошки подаци да би пронашли увид који су истраживачи недостају5. На пример, када се добије објављени папир и скупа података РНА повезана са њом, систем је утврдио да су одређене имунолошке ћелије код појединаца са ЦовИД-ом вероватније да ће натерати док умиру, идеју коју су аутори папира не истразили. Показује „да АИ агент почиње да самостално проналази нове ствари“, каже ЗО.
Такође помаже да се организује виртуелно окупљање зване Агентс4Сциенце касније овог месеца, који описује као прву АИ-једину научну конференцију. Све радове ће написати и прегледати аИ агенти, заједно са људским сарадницима. А једнодневни састанак укључиваће позвани разговори и панел дискусије (од људи) о будућности аи-генерисаног истраживања. ЗОУ каже да се нада да ће се састанак помоћи истраживачима да процене колико је способан да ради и преиспитује иновативна истраживања.
АИ помаже истраживачима лабораторија на Лоренце Беркелеи националној лабораторији да развију материјале. КРЕДИТ: Марилин Саргент / Беркелеи Лаб
Познати су такви изазови таквим напорима, укључујући халуцинације које често пише ЛЛМС, каже ЗОУ. Али он каже да би се ова питања могла бити углавном смјештена људским повратним информацијама.
Родрикуес каже да је коначна фаза АИ у науци и која будућност има за циљ, модели који могу постављати сопствена питања и дизајн и обављати сопствене експерименте – ниједан људски потребан. То види као неизбежну и каже да би АИ могао да направи откриће достојне Нобелове „до 2030. године најкасније“.
Најперспективнија подручја за пробој – АИ научник или на неки други начин – су у науци о материјалима или у лечењу болести као што су Паркинсонов или Алзхеимер, каже, јер су то подручја са великим отвореним изазовима и неодређене потребе и неодређене потребе.
