Штучний інтелект на шляху до Нобелівської премії: коли машини почнуть відкривати закони природи

Уже за кілька десятиліть ШІ зможе конкурувати з найвидатнішими науковими розумами людства.

Nature повідомляє, що штучний інтелект (ШІ) стрімко входить у науку.

Лише за останні два роки моделі ШІ навчилися аналізувати дані, проектувати експерименти та навіть формулювати власні гіпотези.

Темп цього розвитку настільки високий, що дедалі більше дослідників вважають: уже за кілька десятиліть ШІ зможе конкурувати з найвидатнішими науковими розумами людства.

У 2016 році біолог і голова Sony AI Хіроакі Кітано кинув світові виклик – створити систему штучного інтелекту, здатну на відкриття, гідне Нобелівської премії.

За задумом ініціаторів, до 2050 року ШІ повинен навчитися автономно висувати гіпотези, планувати експерименти та аналізувати результати – тобто самостійно зробити відкриття нобелівського масштабу.

Втім, не всі поділяють такий оптимізм. Росс Кінг, дослідник хімічної інженерії Кембриджського університету та один з організаторів виклику, каже:

Проте частина науковців сумнівається, що нинішні моделі, які ґрунтуються на людських знаннях, здатні створювати справді нові ідеї. На думку Йоланди Гіл з Університету Південної Каліфорнії, для прориву потрібні радикальні зміни – як у підходах до розробки ШІ, так і в рівні фінансування.

Нобелівські премії, засновані Альфредом Нобелем, відзначають відкриття, що приносять “найбільшу користь людству”. Проте нагороду можуть отримати лише живі люди чи установи. Попри це, ШІ вже торкався нобелівських вершин: у 2024 році премію з фізики отримали піонери машинного навчання, а з хімії – творці AlphaFold від Google DeepMind, який передбачає 3D-структуру білків. Утім, ці відзнаки стосувалися технологій, що допомагають науці, а не тих, де сама машина зробила відкриття.

Щоб ШІ здобув премію за власне досягнення, дослідження має бути повністю або переважно автономним. Система повинна самостійно обирати питання, планувати експерименти й аналізувати дані. І це вже відбувається.

Професор Гейб Гомес з Університету Карнегі-Меллона створив Coscientist – ШІ, що планує та проводить складні хімічні реакції у роботизованій лабораторії. Одна з його моделей вирішила обчислювальне завдання за пів години, тоді як аспірант боровся з ним рік.

У Токіо компанія Sakana AI автоматизує дослідження машинного навчання, а в Google експериментують із чат-ботами, здатними генерувати ідеї у командах. Це перша хвиля використання ШІ у науці, пояснює Сем Родрігес, керівник FutureHouse у Сан-Франциско. Друга хвиля – це ШІ, який сам перевіряє гіпотези через аналіз наукових статей та даних. Так, Джеймс Зоу зі Стенфорда вже продемонстрував, як алгоритм виявляє пропущені інсайти у біомедичних даних, наприклад, зв’язок між COVID-19 і набряком імунних клітин.

Цього місяця Зоу організовує Agents4Science – першу віртуальну конференцію, де ШІ писатиме й рецензуватиме наукові статті за участі людей. Захід обговорюватиме майбутнє машинної науки і шляхи подолання проблем, як-от галюцинації мовних моделей.

Науковці прогнозують, що третя хвиля розвитку – ШІ, який ставить власні питання та проводить експерименти без людини – неминуча. За словами Родрігеса, саме такий рівень може привести до нобелівського прориву вже до 2030 року, особливо у сфері матеріалознавства чи досліджень хвороб Паркінсона й Альцгеймера, де людству конче потрібні нові рішення.