Вештачката интелигенција (ВИ) ниже успеси на поле на науката. Во последните две години покажа дека може да анализира податоци, да смислува експерименти, па дури и да создава нови хипотези. Таквиот напредок убеди дел од научната заедница дека вештачката интелигенција би можела да им конкурира на најголемите научни умови во наредните децении.

Уште во 2016 година, биологот и директор на Sony AI, Хироаки Китано, постави амбициозна цел: да создаде систем на вештачка интелигенција што би можел да открие нешто достојно за Нобелова награда. Го нарече Nobel Turing Challenge и го опиша како „голем предизвик“ за вештачката интелигенција во науката – машината победува ако постигне откритие споредливо со највисокото ниво на човечкото истражување, пишува Nature.

Сегашните модели сè уште не се дораснати на тоа, но според визијата за предизвикот, до 2050 година би требало да постои систем на вештачка интелигенција кој, без човечка интервенција, би ги комбинирал способностите за генерирање хипотези, планирање експерименти и анализа на податоци за да се постигне научно откритие достојно за Нобелова награда.

Рос Кинг, истражувач по хемиско инженерство на Универзитетот во Кембриџ и еден од организаторите на предизвикот, верува дека „ВИ-научникот“ би можел да стигне до целта многу порано.

„Скоро сум сигурен дека системите за вештачка интелигенција ќе станат доволно добри за да освојат Нобелови награди. Единственото прашање е дали ќе им требаат 50 или 10 години“, вели Кинг.

Сепак, многу научници се сомневаат дека сегашните модели, кои генерираат текст и идеи врз основа на постоечкото човечко знаење, би можеле да донесат сосема нови сознанија. Таквиот напредок би барал фундаментална промена во начинот на кој се развива и се финансира вештачката интелигенција.

„Кога владата утре би вложила милијарда долари во фундаментални истражувања, напредокот би бил многу побрз“, смета Јоланда Гил, истражувач од Универзитетот во Калифорнија. Но, со оглед на потенцијалните придобивки, многумина предупредуваат на ризиците поврзани со вклучувањето на ВИ-системите во научниот процес.

Кога вештачката интелигенција би можела да ја „заслужи“ Нобеловата награда?

Според тестаментот на Алфред Нобел, наградата се доделува на оние кои „донеле најголема корист за човештвото“. Бенгт Норден, поранешен претседател на Нобеловиот комитет за хемија, наведува три клучни критериуми: откритието мора да биде корисно, да има силно влијание врз научната заедница и да отвори нови врати за разбирање.

Досега, наградите беа доделувани само на живи лица и институции, но вештачката интелигенција веќе се приближи до Нобеловото признание. Во 2024 година, наградата за физика им припадна на пионерите во машинското учење кои ги поставија темелите за вештачките невронски мрежи, а половина од наградата за хемија им припадна на истражувачите зад AlphaFold, системот DeepMind AI на Google кој предвидува 3D протеински структури. Но, тие награди беа за науката за вештачката интелигенција, а не за откритија направени со неа.

За еден систем со вештачка интелигенција сам да ја освои Нобеловата награда, тој би морал целиот истражувачки процес да го изврши „целосно или речиси целосно автономно“; од поставување прашања и планирање експерименти до анализа на резултатите.

Вештачката интелигенција веќе експериментира

Гил вели дека веќе сме сведоци како вештачката интелигенција им помага на научниците во речиси секој чекор од истражувањето. Вештачката интелигенција може да го дешифрира „говорот“ на животните, да формулира хипотези за потеклото на животот во вселената или да предвиди судири меѓу ѕвездите. Исто така, може да предвиди песочни бури и да ја оптимизира изградбата на квантни компјутери.

Вештачката интелигенција дури почна да спроведува експерименти самостојно. Гејб Гомес, хемичар во Карнеги Мелон во Питсбург, и неговите колеги, го развија системот Coscientist, кој користи големи јазични модели како ChatGPT за планирање и извршување на хемиски реакции со помош на лабораториски роботи. Една од необјавените верзии на Coscientist, вели Гомес, извршува екстремно брзи пресметки во компјутерската хемија.

„Еден студент приговори дека на системот му треба половина час за да ја реши минливата состојба на реакцијата. Како докторант, ми требаше повеќе од една година да го решам истиот проблем.“

Во Токио, компанијата Sakana AI користи јазични модели за автоматизирање на истражувањата за машинско учење, а Google и други ја истражуваат можноста агентите на вештачката интелигенција да работат во тимови за заедничко генерирање научни идеи, пишува Nature.

Родригез верува дека последната фаза ќе бидат целосно автономни модели на вештачка интелигенција кои поставуваат свои истражувачки прашања и самостојно спроведуваат експерименти.

„Вештачката интелигенција би можела да направи откритие достојно за Нобелова награда до 2030 година“, предвидува тој.

Тој гледа најголем потенцијал за таков пробив во науката за материјали и истражувањето за третман на Паркинсонова и Алцхајмерова болест.

Но, многумина предупредуваат дека таков оптимизам е преран. Даг Дауни од Институтот Ален во Сиетл истакнува дека нивните ВИ-агенти успешно завршуваат околу 70 проценти од малите научни задачи, но само еден процент од сложените проекти што го вклучуваат целиот циклус од идеја до анализа на резултатите. „Целосно автоматизираното научно откритие е сè уште огромен предизвик“, вели Дауни.