Стосунок штучного інтелекту відразу до двох нобелівських премій можна сприймати як визнання того, що ШІ-революція відбулась. А також того, що ШІ в майбутньому допомагатиме вченим у їхніх відкриттях.
Обговорення лауреатів Нобелівської премії 2024 року було, мабуть, одним з найбільш суперечливих за останні роки, адже принаймні дві премії цього року так чи інакше стосуються штучного інтелекту. Серед переможців 2024 року були відзначені не лише науковці, які працюють у класичних напрямах, а й ті, які або допомагали створювати штучний інтелект, або використали його для наукових відкриттів. Таким способом Нобелівський комітет визнав трансформаційну силу штучного інтелекту (ШІ), відзначивши піонерів нейронних мереж у премії з фізики й розробників обчислювальних інструментів для вивчення та проєктування білків у премії з хімії.
Цей вибір революційний ще й тому, що у сфері математики чи інформатики — тих, які безпосередньо дотичні до технології ШІ та її технологічних основ, — нобелівку не вручають. Проте вибір Нобелівського комітету 2024 року став справжньою ознакою майбутнього — саме так його оцінило багато експертів. Революційність вибору 2024 року може стати початком нової ери в одній з найбільш консервативних галузей — у наукових дослідженнях.
Передусім цей вибір дав старт ситуації, у якій разом з ученими класичних напрямів співавторами й одночасно лауреатами найвищої наукової нагороди в галузі науки будуть алгоритми, нейромережі й штучний інтелект, за допомогою яких здійснювали відкриття. Або люди, які створили ці алгоритми. Саме це відбулося, коли обирали лауреатів премії з хімії. Інша тенденція у виборі переможців, можливо, навіть більш революційна: сучасна наука впритул наблизилась до ситуації міждисциплінарності, коли відкриття роблять не лише хіміки чи фізики в їхніх галузях знань. Прості категорії, які визначив наприкінці XIX століття у своїй заповіді Альфред Нобель: «фізика», «хімія» та «фізіологія чи медицина» — уже не відображають сучасного стану проривних наукових досліджень. Високі досягнення в наш час — результат праці фахівців з різних сфер. Саме це є другим революційним наслідком Нобеля-2024.
Нобелівська премія з фізики: шана тим, хто зробив можливими ChatGPT й Dall-E
Нобелівську премію з фізики 2024 року отримали Джеффрі Гінтон і Джон Гопфілд за фундаментальні відкриття, завдяки яким стало можливим машинне навчання за допомогою штучних нейронних мереж. У цій парі переможців лише Джон Гопфілд — фізик. Натомість Джеффрі Гінтон опинився серед тих, хто створив основи нейромереж, спочатку вивчаючи експериментальну психологію.
Джеффрі Гінтон, якого ще часто називають одним із «хрещених батьків штучного інтелекту», сприяв створенню алгоритмів, які дають машинам змогу вчитися на величезній кількості даних. Роботи Гінтона заклали основу машинного навчання — того підрозділу штучного інтелекту, який нині використовують у багатьох реалізаціях ШІ.
Гінтон розробив машину Больцмана — генеративну модель, яка вивчає дані, виявляючи в них статистичні закономірності. Внесок Джона Гопфілда охоплює розроблення мереж асоціативної пам’яті, які можуть зберігати й реконструювати шаблони з даних. По суті, їхні розробки дали змогу «тренувати» нейромережі й «учити» їх запам’ятовувати сказане людиною та використовувати під час взаємодії з нею.
Самі собою штучні нейронні мережі придумано набагато раніше, їх створення було спробою змоделювати роботу людського мозку. Проте роботи Гінтона й Гопфілда лягли в основу сучасних інструментів генеративного ШІ, які світ використовує останній рік, наприклад ChatGPT. Саме завдяки цим двом ученим став можливим нинішній ШІ-бум.
Формулювання Нобелівського комітету щодо лауреатів з фізики було таким: «За фундаментальні відкриття та винаходи, що уможливлюють машинне навчання за допомогою штучних нейронних мереж».
Нобелівська премія з хімії: штучний інтелект як співавтор
У галузі хімії премію присудили Демісу Гассабісу, Джону Джамперу й Девіду Бейкеру за роботу з прогнозування структури білка за допомогою штучного інтелекту. Лауреатами цієї премії є біохімік Девід Бейкер з Вашингтонського університету й спеціалісти з нейромереж, архітектори штучного інтелекту Деміс Гассабіс і Джон Джампер, які працюють у Google DeepMind. Деміс Гассабіс — співзасновник і генеральний директор DeepMind, компанії, що займається штучним інтелектом. У DeepMind є дві головні розробки. Перша — це AlphaGo — алгоритм, здатний грати в гру «Ґо», який уже переміг людину-чемпіона в цій грі. А друга — AlphaFold2, програма, здатна розв’язувати одну з фундаментальних проблем біології з прогнозування тривимірних моделей білків. Саме ця програма допомогла Девіду Бейкеру в його роботі.
У підсумку робота лауреатів з хімії дала змогу здійснити 50-річну мрію біологів — передбачити білкові структури на основі їхніх амінокислотних послідовностей.
AlphaFold (попередня версія AlphaFold2) стала можливою завдяки Protein Data Bank — доступній бібліотеці з понад 200 тисяч білкових структур, визначених за допомогою рентгенівської кристалографії, кріоелектронної мікроскопії та інших експериментальних методів. Штучний інтелект проаналізував цю базу даних і спрогнозував структуру інших білків на основі певних відомих даних.
У формулюванні Нобелівського комітету щодо лауреатів з хімії ідеться про злам «коду дивовижних структур білків» і розроблення «моделей штучного інтелекту, які допомогли розв’язати 50-річну наукову проблему щодо передбачення складних структур білків».
Штучний інтелект як учений
Визнання ролі штучного інтелекту в цих престижних нагородах знаменує собою поворотний момент в історії науки. Традиційно Нобелівську премію присуджують за відкриття, які мали глибокий вплив на людство протягом десятиліть. Однак швидкий розвиток технологій штучного інтелекту привів до трансформації цього підходу. Така нова технологія, як штучний інтелект, у роботі лауреатів 2024 року стала не просто інструментом, а невіддільною частиною наукових відкриттів.
Загалом інтеграція ШІ в різні наукові галузі є прикладом переходу до міждисциплінарної співпраці. Вірджинія Дігнум, професорка Університету Умео, зазначила, що сучасні прориви часто потребують розуміння з кількох дисциплін. Штучний інтелект при цьому став прискорювачем, який аналізує величезні масиви даних і пропонує нові гіпотези, таким чином покращуючи можливості дослідників.
Суперечки й дебати навколо нобелівки-2024
Оголошення лауреатів 2024 року викликало значні дебати в науковій спільноті щодо доцільності присудження Нобелівської премії за роботи, які значною мірою залежать від ШІ. Критики стверджують, що, хоча штучний інтелект може ефективно аналізувати дані, йому бракує людських можливостей для творчості та створення гіпотез.
Після того як Шведська королівська академія наук оприлюднила цьогорічних лауреатів Нобелівської премії з фізики, декілька фізиків заявили, що наука, яка лежить в основі машинного навчання і яку відзначили нагородами Джеффрі Гінтону й Джону Гопфілду, насправді не є фізикою.
Наприклад, Джонатан Прітчард, астрофізик з Імперського коледжу Лондона, висловив скептицизм щодо класифікації досягнень, пов’язаних із ШІ, як відкриттів у традиційних наукових дисциплінах. «Я втратив дар мови. Мені подобаються машинне навчання й штучні нейронні мережі так само, як і будь-якій іншій людині, але важко зрозуміти, що це відкриття фізики, — написав учений. — Вважаю, що Нобелівська премія постраждала від ажіотажу штучного інтелекту».
Проте багато фізиків привітало цю новину. «Дослідження Гопфілда й Гінтона міждисциплінарні, об’єднують фізику, математику, інформатику та нейронауку, — каже Метт Страсслер, фізик-теоретик з Гарвардського університету в Кембриджі (штат Массачусетс). — У цьому сенсі вони належать до всіх цих сфер».
Зміна ландшафту наукового визнання
Очевидно, що штучний інтелект і далі впливатиме на різні галузі науки. Оскільки дослідники все більше використовують інструменти штучного інтелекту для розв’язання складних проблем та аналізу даних, ми можемо стати свідками розширення типів досягнень, визнаних престижними нагородами, такими як Нобелівська премія. Як наслідок, ми зможемо бачити більше лауреатів з різних галузей, що знищить традиційні наукові дисциплінарні межі.
Ба більше, інтеграція штучного інтелекту в наукові дослідження може привести до нових категорій нагород, схожих на Нобелівську премію. Майбутні нагороди можуть не суворо дотримуватися традиційних категорій, таких як фізика чи хімія, а натомість відображати ширше розуміння міждисциплінарних внесків і знищення меж між такими галузями, як фізика, хімія, біологія та інформатика.
Водночас визнання ролі штучного інтелекту в науковому прогресі слід заохочувати, а не розглядати як проблематичне. Цілком можливо, що в престижних нагородах, як-от Нобелівська премія, можуть бути створені нові категорії для визнання внеску, конкретно пов’язаного із ШІ.
Етичні міркування й виклики
Зростання ШІ в наукових дослідженнях також виводить на перший план етичні міркування. Питання щодо авторства стають дедалі складнішими, оскільки все більше дослідників використовують інструменти штучного інтелекту для допомоги у своїй роботі.
Вибір сучасних лауреатів демонструє, що штучний інтелект — це не просто інструмент, а важливий компонент, який просуває наше розуміння складних наукових проблем. Однак ця еволюція також потребує постійних дискусій про етику, визнання й майбутню структуру наукових нагород. Із часом буде вкрай важливо робити так, щоб у наукових визнаннях враховували й належним чином відзначали як людський, так і технологічний внесок.
Цьогорічний лауреат з фізики Джеффрі Гінтон, отримавши нагороду, скористався нагодою вкотре висловити власні побоювання щодо майбутнього світу, у якому штучний інтелект матиме величезні можливості. Гінтон, якого часто називають «хрещеним батьком ШІ», непокоїться, що сила штучного інтелекту може становити серйозний ризик для безпеки людей і навіть призвести до загибелі людства.
Таке дивне поєднання захоплення й пересторог стосовно штучного інтелекту може призвести до інших неочікуваних наслідків. Наприклад, до того, що за декілька (мабуть, десятків) років Нобелівську премію отримають учені, які навчаться захищати людство від штучного інтелекту.
А поки що світ спостерігає тріумф ШІ, визнаний найкращими експертами в галузі науки, і намагається знайти якомога більше способів використання сили цієї технології.