Искусственный интеллект (ИИ) стремительно внедряется в различные сферы, включая науку, где он способен изменить подход к исследованиям. Ученые уже размышляют о том, как ИИ может не только улучшить результаты, но и получить Нобелевскую премию, что стало настоящим вызовом для исследовательского сообщества. В 2021 году японский ученый Хироаки Китано предложил амбициозный план — создать «ученого с искусственным интеллектом», который к 2050 году сможет проводить исследования, достойные Нобелевской награды. Этот вызов вдохновил множество исследователей на создание ИИ, способного самостоятельно открывать новые горизонты в науке.
Некоторые ученые уже активно работают над созданием искусственного интеллекта, который мог бы стать лауреатом Нобелевской премии. В то время как имена победителей этого года будут объявлены с 7 по 14 октября, обсуждение ИИ в научной среде становится все более актуальным. Профессор машинного интеллекта Росса Кинга из Университета Чалмерса в Швеции утверждает, что в настоящее время существует около ста «роботоведов», работающих в научной области.
В 2009 году Кинг и его команда представили миру «Робота-ученого Адама», который стал первой машиной, самостоятельно совершающей научные открытия. Этот робот не просто генерировал гипотезы, но и разрабатывал эксперименты для их проверки. Он мог программировать лабораторных роботов для проведения экспериментов, а затем анализировать полученные результаты. Например, Адам изучал дрожжи и открыл ранее неизвестные функции генов в этом организме. Хотя открытия Адама были скромными, они стали значительным шагом вперед в области автоматизации научных исследований.
Позже исследователи создали второго робота-ученого по имени «Ева», который сосредоточился на поиске потенциальных лекарств от малярии и других тропических заболеваний. Кинг подчеркивает, что у таких роботов есть ряд преимуществ перед обычными учеными. Они работают круглосуточно, не требуют выходных и фиксируют каждую деталь процесса, что делает их незаменимыми помощниками в лабораториях.
Тем не менее, несмотря на все достижения, Кинг признает, что ИИ еще не готов стать ученым, достойным Нобелевской премии. Для этого необходимо, чтобы машины обладали более глубоким пониманием и могли видеть общую картину. Инга Струмке, доцент Норвежского университета естественных и технических наук, также считает, что пока научная профессия в безопасности. Она утверждает, что полная замена научной традиции машинами в ближайшее время маловероятна, но влияние ИИ на научные исследования становится все более очевидным.
Одним из ярких примеров использования ИИ в науке является AlphaFold — модель, разработанная Google DeepMind. Эта система предсказывает трехмерную структуру белков на основе их аминокислотной последовательности. Струмке объясняет, что сложность таких вычислений превышает возможности человека, и именно ИИ справляется с этой задачей на высшем уровне. Однако она также указывает на слабые стороны современных моделей ИИ, которые, хотя и могут обрабатывать огромные объемы данных, не всегда способны объяснить, почему тот или иной ответ является правильным.
Несмотря на это, AlphaFold уже произвел революцию в биологии, предсказав более 200 миллионов белковых структур. Эта работа привлекла внимание экспертов, и многие считают ее кандидатами на Нобелевскую премию. Директор Google DeepMind Джон Джампер и соучредитель Демис Хассабис уже получили престижную премию Ласкера в 2023 году. Аналитическая группа Clarivate называет их фаворитами среди кандидатов на Нобелевскую премию по химии 2024 года.
Дэвид Пендлбери, руководитель исследовательской группы, отмечает, что хотя работа Джампера и Хассабиса уже получила множество цитирований, для Нобелевского жюри будет нетипично награждать так быстро после публикации. Тем не менее, он уверен, что в ближайшие годы исследования, связанные с ИИ, будут удостоены самых желанных научных наград. Пендлбери предсказывает, что в течение следующего десятилетия Нобелевские премии будут связаны с вычислениями, основанными на искусственном интеллекте, что подчеркивает растущее влияние технологий на науку.
