Влияние искусственного интеллекта: почему "Нобели" по физике и химии получили психологи и математики.
Награды в обеих дисциплинах объединяет общий знаменатель: центральную роль в открытиях сыграл искусственный интеллект (ИИ). Однако, несмотря на признание ИИ на высшем научном уровне, выбор Шведской королевской академии наук в этом году вызвал ряд вопросов.
В частности, Хинтон из Университета Торонто сначала занимался экспериментальной психологией, прежде чем сосредоточиться на искусственном интеллекте, а Гассабис и Джампер, работающие в Google DeepMind над проектом AlphaFold2, являются математиками, а не химиками или биологами.
Более того, некоторые физики выразили сомнение в целесообразности присуждения премии Хопфилду и Хинтону именно в области физики, поскольку их достижения больше относятся к информатике. Такое решение породило мнение, что Нобелевский комитет при определении победителей в области физики поддался влиянию популярности ИИ.
Несмотря на эти споры, признание значительного вклада искусственного интеллекта комитетом могло открыть путь к будущему награждению ученых за научные открытия, в которых ИИ станет неотъемлемой частью.
Машинное обучение и прогнозирование белковой структуры
Лауреаты по физике Хинтон и Хопфилд еще в 1980-х годах создали фундамент для сферы, которую сейчас называют машинным обучением. Это направление искусственного интеллекта с алгоритмами и правилами, которые используются для выполнения определенных вычислительных задач.
"Искусственный интеллект – это общее понятие, в которое входит машинное обучение, а его частью является глубокое обучение, использующее математические модели искусственных нейронных сетей. В частности, трансформеры, на которых базируются все генеративные ИИ, являются одной из архитектур нейронных сетей", – объясняет соучредитель и CEO DevRain Александр Краковецкий.
Хопфилд и Хинтон внесли значительный вклад в развитие искусственных нейронных сетей, используя принципы квантовой и статистической физики. Ученые создали специальные математические модели, которые имитируют работу мозга. Эти модели называются искусственными нейронными сетями. Они состоят из множества маленьких элементов, которые работают вместе, как нейроны в мозге.
Хинтон создал нейросеть на основе машины Больцмана, которая учится на примерах и способна классифицировать или генерировать изображения. Его открытия способствовали развитию больших нейронных сетей, которые сейчас широко применяются в науке и технологиях.
В этом году лауреаты премии по химии разделили награду за достижения в прогнозировании и дизайне белков, что открывает новые горизонты в биологии и медицине.
Один из них, Дэвид Бейкер, в 1998 году принял участие в соревновании био-информатиков CASP, где ученые пытались как можно точнее и быстрее предсказать структуру белка на основе его последовательности. Цель соревнований – понять, как сложные белковые молекулы формируются из "кирпичиков" – аминокислот. Этот процесс можно сравнить со сборкой пазла без наличия картинки.
Тогда Бейкер решил действовать нестандартно. Вместо предположений о том, как должен выглядеть конечный результат, он начал с готовой "картинки" и подбирал к ней соответствующие детали. В 2003 году этот подход позволил создавать абсолютно новые белки, которых не было в природе. Это привело к появлению новой области в био-информатике – дизайну белков.
Другие лауреаты "Нобеля" по химии, Гассабис и Джампер из Google DeepMind, разработали AlphaFold2 – ИИ, который кардинально изменил подход к прогнозированию структуры белков.
Почему Нобелевскую премию по физике дали за искусственный интеллект
Присуждение премии по физике Хинтону и Хопфилду за работу над машинным обучением вызвало дискуссию среди ученых. В частности, решение Нобелевского комитета критикуют за то, что исследования не соответствуют критериям премии. Кроме того, научный опыт лауреатов не слишком соответствует категориям, в которых они получили победу. Так, Хинтон не занимался физикой – он изучал экспериментальную психологию.
"У меня нет слов. Несмотря на мою приверженность машинному обучению и искусственным нейронным сетям, трудно признать это открытием в сфере физики. Похоже, Нобелевской премией завладела волна увлечения ИИ", – написал в X астрофизик из Имперского колледжа Лондона Джонатан Притчард.
По мнению физика-теоретика Сабины Хоссенфельдер, работающей в Мюнхенском центре математической философии, исследования ученых скорее относятся к области информатики, чем к физике.
"Нобелевская премия – это редкая возможность для физики и физиков быть в центре внимания. Это тот день, когда друзья и родственники вспоминают, что знают физика, и, возможно, обращаются к нему или ей с вопросом о том, за что в этом году присудили премию. Однако не в этот раз", – подчеркивает Хоссенфельдер.
Как следует из аргументов Нобелевского комитета, глубокие знания лауреатов в физике, в частности о том, как ведут себя маленькие частицы внутри материалов (например, атомы), помогли ученым в создании искусственных нейронных сетей. Однако если давать премию по физике за все, что связано с материалами и процессами в них, то почти все открытия можно отнести к физике, ведь все вокруг состоит из атомов.
С одной стороны, открытия нынешних лауреатов – это прорыв в науке, а с другой – трудно определить, к какой области знаний оно больше относится.
ИИ – это, прежде всего, компьютерные науки. Поскольку по очевидным причинам не существует Нобелевской премии по компьютерным наукам или информатике, область физики стала безальтернативной для ученых, работающих в этой сфере. Это подводит к риторическому вопросу: насколько современная популярность ИИ повлияла на это решение Нобелевского комитета в этом году?
Тем не менее не все ученые скептически настроены по отношению к лауреатам нынешней премии по физике. "Исследования Хопфилда и Хинтона были междисциплинарными, поскольку сочетали физику, математику, информатику и нейронауку. В этом смысле их работа касается всех этих областей", – отмечает физик-теоретик из Гарвардского