И чему может нас научить Нобелевская премия в 2024 году?
За последние пару лет мы все чаще слышим про растущие угрозы, которые искусственный интеллект представляет для человечества. Модели ИИ могут писать и говорить, как мы, рисовать и раскрашивать, как мы, побеждают чемпионов мира в шахматы, покер и компьютерные игры. Машины все сильнее и убедительнее представляют собой пугающую имитацию человеческой деятельности.
Но если раньше, упоминания ИИ, как правило, относились к сфере креатива, то теперь – искусственный интеллект приходит и в науку. И лауреаты Нобелевской премии (вручение которых состоялось на прошлой неделе) стремятся это продемонстрировать.
В минувший вторник Нобелевская премия по физике была присуждена двум ученым, которые помогли компьютерам «учиться» почти, как это делает человеческий мозг. Днем позже – Нобелевская премия по химии досталась трем исследователям за использование ИИ для изобретения новых белков и раскрытия структуры существующих — проблема, которая десятилетиями ставила биологов в тупик, но которую ИИ смог решить за считанные минуты.
Вот вам и обсуждение: это же компьютерные науки! Действительно, из пяти лауреатов в химии и физике, пожалуй, только один, биохимик из Вашингтонского университета Дэвид Бейкер, работает в той области, в которой он был награжден.
Научные Нобелевские премии, как правило, присуждают за конкретные результаты вместо теорий... но привычный ход вещей не совсем сработал в этом году. Одна премия досталась ученым, которые опирались на физику, как на основу для построения компьютерных моделей, не используемых для какого-либо новаторского результата в частности. С другой стороны, лауреаты премии по химии создали компьютерные модели, которые добились больших успехов в биохимии.
Это были выдающиеся и фундаментально человеческие достижения, конечно. Но Нобелевское признание подчеркнуло леденящую душу перспективу: отныне ученые, возможно, будут просто создавать инструменты, которые совершают прорывы, вместо того, чтобы самим выполнять революционную работу или даже понимать, как она возникла.
Новые реалии
Но отдайте должное людям. Наука всегда включала в себя инструменты и приборы, и наши отношения с ними стали более сложными с их сложностью. Мало кто из астрономов сейчас смотрит на небо или даже прикладывает глаз к телескопу. Датчики на Земле и в космосе «наблюдают», собирая ошеломляющие массивы данных; компьютерные программы разбирают и анализируют их на предмет знакомых и странных закономерностей; и группа исследователей внимательно изучает их, иногда с другого конца света. Небеса — это пиксели на мониторе. Кому принадлежит открытие?
Где заканчивается техника и начинается человеческий труд?
Если уж на то пошло, признавая роль ИИ в науке, Нобелевский комитет подчеркнул, как сильно изменился с момента создания Альфредом Нобелем в 1895 году, мир науки. Современные мировые проблемы, от изменения климата до разработок в лечении рака, выходят за рамки конкретной науки - будь то химия, физика или медицина. Редко встречаются чистые биолог или химик; все более распространенными являются геохимик, палеогеномик, теоретик вычислительной эволюции, астробиолог.
ИИ только еще больше размывает эти разногласия. Ричард Сочер, генеральный директор You.com и еще один видный деятель ИИ, утверждает, что наибольший вклад технологии произойдет, когда она свяжет и извлечет информацию среди баз данных ранее разрозненных дисциплин, от кристаллографии до нейронауки, чтобы создать новые и неожиданные формы сотрудничества между учеными.
«Среди» — ключевое слово. Наука — это все больше командная работа, реальность, которую Нобелевские лауреаты с их строгими правилами и категориями не могут должным образом отпраздновать. «К сожалению, из-за устава Нобелевского фонда премия должна достаться не более чем трем людям, в то время как наше чудесное открытие — это работа более тысячи», — сказал Кип Торн, физик из Калтеха, после получения Нобелевской премии по физике в 2017 году.
И если Нобелевский комитет теперь вознаграждает вклад ИИ, не должен ли он также признать заслуги исследователей, на чьих результатах он учился? Чтобы решить проблему структуры белка, AlphaFold, ИИ, который привел к премии по химии этого года, был обучен на базе данных, инкапсулирующей работу более 30 000 биологов.
