Противоречивая наука: искусственный интеллект и Нобелевские премии
Искусственный интеллект (ИИ) оказался в центре внимания во время объявления нынешних Нобелевских премий, что стало историческим моментом в присуждении наград по физике и химии. Джеффри Хинтон и Джон Хопфилд получили Нобелевскую премию по физике за новаторские исследования в области нейронных сетей, а Демис Хассабис, Джон Джампер и Дэвид Бейкер удостоились премии по химии за использование ИИ для решения давних проблем структуры белка. Эти прорывы, достигнутые благодаря ИИ, вызвали дискуссии о роли искусственного интеллекта в традиционной науке и о том, должны ли категории Нобелевских премий, установленные более века назад, эволюционировать, чтобы отражать влияние междисциплинарных технологий.
В течение десятилетий искусственный интеллект был важным инструментом во многих научных сферах, но его признание в двух номинациях Нобелевской премии в течение одной недели свидетельствует о более широких изменениях в восприятии его роли. Нобелевскую премию по физике получили два человека, которые помогли заложить фундамент машинного обучения. Американский физик Джон Хопфилд в 1980-х годах разработал одну из первых искусственных нейронных сетей – Сеть Хопфилда, которая повлияла на дальнейшие исследования ИИ. Между тем Джеффри Хинтон, британско-канадский ученый компьютерщик, которого часто называют одним из «крестных отцов ИИ», стал одним из разработчиков алгоритма обратного распространения ошибок, который остается ключевым в обучении современных нейронных сетей. Хотя их исследования основываются на концепциях физики, для некоторых ученых было непонятно, почему ИИ заслуживает премии по физике.
Искусственный интеллект снова оказался в центре внимания, когда премию по химии получили Демис Хассабис и Джон Джампер из DeepMind вместе с биохимиком Дэвидом Бейкером. Их работа, в частности разработка системы AlphaFold – модели ИИ, которая решила давнюю проблему прогнозирования структуры белков, стала переломным моментом для биологических наук. Прорыв AlphaFold был основан на принципах машинного обучения Хинтона, что подчеркивает взаимосвязь между премиями по физике и химии. И опять же, хотя эта награда вызвала восхищение, она также вызвала дебаты о месте ИИ в традиционных научных дисциплинах.
Однако роль искусственного интеллекта в химии, в частности в вычислительной химии, представляется менее противоречивой. Энди Купер, профессор химии из Ливерпульского университета, обратил внимание, что способность ИИ предсказывать структуру белков открывает множество возможностей для применения в биологии, медицине и других областях. «ИИ повлияет и на другие области химии», – отметил Купер, указывая на то, что исследование белков особенно подходит для ИИ благодаря большому количеству хорошо структурированных данных и относительно простому составу белков.
Команда QuData провела собственные исследования по прогнозированию термостабильности белков, используя искусственный интеллект. С результатами проведенных изысканий можно детальнее ознакомиться в нашем кейсе «Прогнозирование стабильности ферментов».
Несмотря на беспокойство, многие ученые признают потенциал ИИ в улучшении исследований. Вирджиния Дигнум, профессор Университета Умео в Швеции, назвала признание искусственного интеллекта Нобелевским комитетом «триумфом междисциплинарности». Она предположила, что и сами категории Нобелевских премий могут потребовать изменений, поскольку с развитием ИИ границы между дисциплинами становятся все менее четкими. Дигнум предложила, что также можно было бы признавать вклад в таких областях, как программная инженерия и кибербезопасность, поскольку их влияние на общество растет.
Споры вокруг признания ИИ в физике и химии ставят перед нами более глубокий вопрос: должны ли категории Нобелевских премий, которые остаются неизменными с 1895 года, адаптироваться к меняющемуся ландшафту современной науки? Некоторые считают, что создание новой номинации для ИИ может быть необходимым, поскольку эта технология играет все более заметную роль в открытиях в различных областях.
Сам Хассабис поднял этот вопрос во время пресс-конференции после получения премии по химии, подчеркнув, что хотя инструменты ИИ невероятно мощные, они все еще зависят от человеческой изобретательности. «Говорить о том, что ИИ причастен ко всем премиям, пока преждевременно», – заметил он и пояснил, что ИИ в первую очередь анализирует данные и не может генерировать гипотезы или задавать критические вопросы, которые являются движущей силой научного поиска. Однако, поскольку системы искусственного интеллекта продолжают развиваться, граница между исследованиями, которыми руководит человек и искусственный интеллект, может еще больше размыться.
Связанные с искусственным интеллектом, Нобелевские премии этого года подчеркивают растущее значение этой технологии не только в расширении границ научных знаний, но и в изменении нашего представления о самой науке. Хотя некоторые скептически относятся к месту ИИ в таких дисциплинах, как физика, другие считают его естественной эволюцией научного прогресса. Поскольку ИИ продолжает развиваться, его влияние, вероятно, будет распространяться на все больше сфер исследований, поднимая новые вопросы о том, как мы оцениваем научные достижения и могут ли традиционные номинации премии идти в ногу с быстрыми изменениями в технологиях.