Ученые рассказали, сможет ли ИИ получить Нобелевскую премию
Искусственный интеллект уже смог проникнуть во все отрасли: от банковского и финансового сектора, до кино и журналистики. Но ученых больше интересует, смогут ли алгоритмы произвести революцию в науке или даже получить Нобелевскую премию. На этот вопрос ответили сразу три эксперта: профессор машинного интеллекта Росс Кинг, доцент Норвежского университета Инга Струмке и аналитик потенциальных кандидатов на премию Дэвид Пендлбери.
По мнению Кинга — профессора в Университете Чалмерса в Швеции — на данный момент существует около сотни «ученых-роботов». Самого первого из них по имени «Адам» он представил миру в 2009 году. Тогда тот уже мог совершать научные открытия, а также генерировать и тестировать новые идеи. Но самое важное, что алгоритм самостоятельно исследовал внутреннюю работу дрожжей и обнаружил ранее неизвестные «функции генов».
«У роботов-ученых есть ряд преимуществ. Научные исследования обходятся дешевле, да и они работают круглосуточно и без выходных. Однако искусственный интеллект далек от того, чтобы быть достойным Нобелевской премии. Для этого нужно быть намного умнее и понимать картину в целом»Росс Кинг
С Кингом согласна доцент Норвежского университета Инга Струмке. По ее мнению, в ближайшее время машины не вытеснят людей из профессии, но это теоретически возможно в будущем. Все-таки, технологии оказывают огромное влияние на то, как ведутся исследования. И яркий тому пример — модель ИИ под названием AlphaFold, разработанная Google DeepMind, которая прогнозирует трехмерной структуры белков на основе их состава.
«Мы знали, что существует определенная связь между аминокислотным составом и конечной трехмерной формой белков, так что использовали машинное обучение, чтобы быстро найти ее. У нас как будто появилась удобная машина, которая просто сделала то, чего бы не осилил не один человек»Инга Струмке
Однако использование AlphaFold демонстрирует одну из слабых сторон современных моделей искусственного интеллекта — они искусны в обработке огромных массивов данных, но не могут доказать правильность найденного ответа. Таким образом полученные »200 миллионов белковых структур» оказались чрезвычайно полезными для ученых, но ничему их не научили с точки зрения микробиологии.
Тем не менее, новаторская работа, проделанная AlphaFold, оказалась настолько интересной, что ее выдвинули на Нобелевскую премию. Конечно, она вряд ли будет ее удостоена, но прецедент примечательный. По мнению аналитика Дэвида Пендлбери, в течение следующего десятилетия премию получат работы, так или иначе связанные с огромными вычислениями. А те, в свою очередь, все больше зависят от искусственного интеллекта.
Тем временем в России активно идет создание цифрового двойника человека, чтобы на нем прогнозировать патологические изменения после болезней и травм. Занимаются этим, кстати, ученые из Пермского государственного национального исследовательского университета.
