2024 m. Nobelio premijos daugelį nustebino, nes dirbtinio intelekto tyrėjai yra vieni iš žymiausių fizikos ir chemijos laimėtojų. Geoffrey’us Hintonas ir Johnas J. Hopfieldas gavo Nobelio fizikos premiją už pagrindinius neuroninių tinklų darbus. Priešingai, Demisas Hassabis ir jo kolegos Johnas Jumperis ir Davidas Bakeris gavo chemijos prizą už novatorišką AI įrankį, numatantį baltymų struktūras. Šiame straipsnyje mes gilinsimės į tai, kaip šie dirbtinio intelekto tyrėjai pelnė šiuos apdovanojimus, ir išsiaiškinsime, ką jų pasiekimai reiškia mokslinių tyrimų ateičiai.
Kaip dirbtinio intelekto tyrinėtojai laimėjo Nobelio fizikos premiją
Šiuolaikinio dirbtinio intelekto pagrindas yra neuroninių tinklų koncepcija, matematiniai modeliai, įkvėpti žmogaus smegenų struktūros ir funkcijų. Geoffrey’us Hintonas ir Johnas J. Hopfieldas atliko pagrindinį vaidmenį formuojant šių tinklų pagrindus, taikydami fizikos principus.
1982 m. Johnas J. Hopfieldas, įgijęs fizikos žinių, suteikė dirbtinio intelekto naujos perspektyvos, kai jis 1982 m. pristatė Hopfieldo tinklą. Šis pasikartojantis neuroninis tinklas, sukurtas kaip asociacinės atminties modelis, buvo stipriai paveiktas statistinės mechanikos – fizikos šakos, kurios tikslas – suprasti, kaip didelių sistemų elgesys kyla dėl mažesnių jų komponentų. Hopfieldas pasiūlė, kad mokslininkai nervų veiklą galėtų vertinti kaip fizinę sistemą, siekiančią pusiausvyros. Ši perspektyva leido optimizuoti neuroninius tinklus, kad būtų galima įveikti sudėtingus skaičiavimo iššūkius, atveriant kelią pažangesniems AI modeliams.
Geoffrey’us Hintonas, dažnai vadinamas „gilaus mokymosi krikštatėviu“, taip pat įtraukė fizikos principus į savo darbą su neuroniniais tinklais. Jo kūrimas energija pagrįstų modelių, tokių kaip Boltzmann Machines, buvo įkvėptas idėjos, kad sistemos sumažina savo energiją, kad pasiektų optimalius sprendimus – esminę termodinamikos koncepciją. Hintono modeliai naudojo šį principą, kad efektyviai mokytųsi iš duomenų, sumažindami klaidas, panašiai kaip fizinės sistemos pereina prie mažesnės energijos būsenų. Jo sukurtas atgalinio sklaidos algoritmas, skatinantis giliųjų neuroninių tinklų (šiuolaikinių AI sistemų, tokių kaip ChatGPT, pagrindas), lavinimą, remiasi fizikos ir skaičiavimo metodais, siekiant sumažinti mokymosi proceso klaidas, panašiai kaip energijos mažinimas dinaminėse sistemose.
Kaip dirbtinio intelekto tyrinėtojai laimėjo Nobelio chemijos premiją
Nors Hintonas ir Hopfieldas taikė fizikos principus siekdami tobulinti AI, Demisas Hassabis pritaikė šiuos dirbtinio intelekto pasiekimus vienam iš svarbiausių biologijos ir chemijos iššūkių – baltymų lankstymo. Šis procesas, kai baltymai įgauna savo funkcines trimates formas, yra labai svarbus norint suprasti biologines funkcijas, tačiau jį jau seniai sunku numatyti. Tradiciniai metodai, tokie kaip rentgeno kristalografija ir BMR spektroskopija, yra lėti ir brangūs. Hassabis ir jo komanda „DeepMind“ pakeitė šią sritį naudodami „AlphaFold“ – dirbtinio intelekto įrankį, kuris nepaprastai tiksliai nuspėja baltymų struktūras.
AlphaFold sėkmė slypi gebėjime integruoti AI su pagrindiniais fizikos ir chemijos principais. Neuroninis tinklas buvo apmokytas naudojant didžiulius žinomų baltymų struktūrų duomenų rinkinius, mokantis modelių, lemiančių, kaip baltymai susilanksto. Bet dar svarbiau, kad AlphaFold neapsiriboja skaičiavimo brutaliąja jėga, į savo prognozes įtraukdama fizikos suvaržymus, pvz., jėgas, kurios lemia baltymų lankstymą, pvz., elektrostatinę sąveiką ir vandenilio ryšį. Šis unikalus dirbtinio intelekto mokymosi ir fizinių dėsnių derinys pakeitė biologinius tyrimus, atverdamas duris vaistų atradimo ir medicininio gydymo proveržiams.
Pamokos ateities mokslo atradimams
Nors skiriant šias Nobelio premijas pripažįstami šių asmenų moksliniai pasiekimai, tai taip pat perteikia dvi svarbias ateities raidos pamokas.
1. Tarpdisciplininio bendradarbiavimo svarba
Šių Nobelio premijų įteikimas parodo tarpdisciplininio mokslo sričių bendradarbiavimo svarbą. Hintono, Hopfieldo ir Hassabio darbai rodo, kaip dažnai proveržiai įvyksta laukų sankirtoje. Sumaišę fizikos, dirbtinio intelekto ir chemijos žinias, šie tyrėjai išsprendė sudėtingas problemas, kurios anksčiau buvo laikomos neišsprendžiamomis.
Daugeliu atžvilgių Hintono ir Hopfieldo pažanga dirbtinio intelekto srityje suteikė įrankius, kuriuos Hassabis ir jo komanda naudojo, kad pasiektų proveržių chemijos srityje. Tuo pačiu metu biologijos ir chemijos įžvalgos padeda tobulinti AI modelius. Šis keitimasis idėjomis tarp disciplinų sukuria grįžtamąjį ryšį, kuris skatina naujoves ir veda prie novatoriškų atradimų.
2. AI skatinamo mokslinio atradimo ateitis
Šios Nobelio premijos taip pat rodo naują mokslo atradimų erą. AI toliau tobulėjant, jo vaidmuo biologijoje, chemijoje ir fizikoje tik augs. AI gebėjimas analizuoti didžiulius duomenų rinkinius, atpažinti modelius ir generuoti prognozes greičiau nei tradiciniai metodai keičia mokslinius tyrimus visame pasaulyje.
Pavyzdžiui, Hassabis darbas su AlphaFold smarkiai paspartino baltymų mokslo atradimų tempą. Tai, ko anksčiau prireikė metų ar net dešimtmečių, kad išspręstų, dabar su AI gali būti atlikta vos per kelias dienas. Šis gebėjimas greitai generuoti naujas įžvalgas greičiausiai lems pažangą vaistų kūrimo, medžiagų mokslo ir kitose svarbiose srityse.
Be to, AI vis labiau susiejant su moksliniais tyrimais, jo vaidmuo išaugs ne tik įrankio. AI taps esminiu mokslinių atradimų bendradarbiu, padedančiu tyrėjams išplėsti žmogaus žinių ribas.
Esmė
Neseniai DI tyrėjams Geoffrey’ui Hintonui, Johnui J. Hopfieldui ir Demis Hassabis įteiktos Nobelio premijos yra reikšmingas momentas mokslo bendruomenėje, pabrėžiantis esminį tarpdisciplininio bendradarbiavimo vaidmenį. Jų darbas rodo, kad novatoriški atradimai dažnai įvyksta ten, kur susikerta skirtingos sritys, todėl galima rasti naujoviškų ilgalaikių problemų sprendimų. AI technologijai toliau tobulėjant, jos integravimas su tradicinėmis mokslo disciplinomis paspartins atradimus ir pakeis požiūrį į mokslinius tyrimus. Skatindami bendradarbiavimą ir išnaudodami AI analitines galimybes, galime paskatinti kitą mokslo pažangos bangą, galiausiai pakeisdami supratimą apie sudėtingus pasaulio iššūkius.
