НОБЕЛІВСЬКІ ПРЕМІЇ 2024 РОКУ: фізика та хімія
Автор фото Олександр Махмуд, 2018. Арт-оформлення: Olena Burdeina (FA_Photo) via Photoshop
Цього року у Нобелівської премії чимало «дивацтв». Відкриття, за які було вручено премію з хімії, виглядали б логічніше в номінації за наукові досягнення в галузі фізіології та медицини.
А відкриття, що забезпечили можливість машинного навчання, належать не так до фізики, як до математики та інформатики. Фізика була першою галуззю науки, згаданою Альфредом Нобелем у заповіті, але з математики, як відомо, премію не присуджують. Звідки ж узялися ці «дивацтва»?
Видається, що премії 2024 року зафіксували тренд: ШІ невідворотно інтегрований у сучасну науку.
НОБЕЛІВСЬКА ПРЕМІЯ З ХІМІЇ: ВІДПОВІДЬ ШУКАЛИ 50 РОКІВ!
ЯК ПЕРЕДБАЧИТИ СТРУКТУРУ БІЛКА
Н
адважливим інструментом, за допомогою якого природа створює все різноманіття життя, є білки, що керують хімічними реакціями організму. З них складаються гормони й антитіла, сигнальні речовини, м’язові, рогові та інші тканини.
У синтезі білків беруть участь кілька десятків амінокислот. Вони закручуються в тривимірні нитки — унікальні комбінації, від яких залежить та чи інша функція білка. Ця тривимірна структура повністю визначається послідовністю амінокислот у білку. Але чи можна з цієї послідовності передбачити його структуру? Якщо таке вдасться, вийде спроєктувати білок під будь-яку потрібну нам функцію!
Робота в цьому напрямку велася ще з 70-х років минулого століття, але без особливого результату. Проблема в тому, що потенційно білок здатний набувати до 10⁴⁷ форм. У клітині це формоутворення відбувається миттєво. Але якщо припустити, що ланцюжок амінокислот утворюється випадково, то на пошук правильної структури піде більше часу, ніж існує наш Всесвіт.
МИ МОЖЕМО СТВОРИТИ БУДЬ-ЯКИЙ БІЛОК!
І тут на допомогу вченим прийшли можливості штучного інтелекту, здатного відшукати закономірності в гігантських обсягах даних. Коли після 50 років безплідних наукових пошуків Деміс Хассабіс і Джон Джампер розробили модель ШІ для вирішення цієї проблеми, науковий світ сприйняв цю новину з надзвичайним ентузіазмом.
Фахівці створили AlphaFold2 — модель ШІ, здатну передбачити структуру 200 млн білків, виявлених на нашій планеті! Відтепер стало можливим спроєктувати будь-який білок. Але Хассабіс і Джампер — не єдині лауреати з хімії цього року. Її одночасно присудили ще одному відкриттю.
Премію в розмірі 11 млн шведських крон (трохи менше $1,1 млн) розділять на трьох. Одна половина суми буде поділена між Джампером і Хассабісом, а друга дістанеться Девіду Бейкеру з Медичного інституту Говарда Г’юза — за «комп’ютерний дизайн білків».
ШІ СТВОРЮЄ ДИЗАЙН БІЛКІВ
Бейкер, як то кажуть, зайшов «з іншого боку» і зумів зрозуміти, яким чином білок утворює свою унікальну структуру. Програмне забезпечення під назвою Rosetta науковець створював не для передбачення структури білка, а одразу задавав йому потрібну модель, після чого Rosetta видавала відповідний варіант послідовності амінокислот.
Таким чином у нас з’явилася можливість створювати невідомі в природі білки з новим набором функцій. Перший такий білок — Top7 — уже був успішно спроєктований і отриманий у лабораторних умовах. Лауреати надали до інструментів відкритий доступ. Наразі користувачами AlphaFold2 є понад 2 млн учених зі 190 країн.
ШАХІСТ І ТВОРЕЦЬ ІГОР
Непересічними є й особистості лауреатів. Особливо постать Деміса Хассабіса — британського вченого, члена Королівської інженерної академії та Лондонського королівського товариства. Його батько — грек, а мати — китаянка. З дитинства Деміс демонстрував видатні здібності до гри в шахи, посідаючи 5-те місце у світовому юнацькому рейтингу.
Закінчивши з відзнакою Кембридж, він захопився системами ігрового ШІ, доклавши руку до створення таких комп’ютерних ігор, як Black & White, Republic: The Revolution і Evil Genius. Здобувши докторський ступінь у галузі нейробіології, 2010 року Хассабіс заснував компанію DeepMind, яку 2014-го за 400 мільйонів фунтів стерлінгів купив Google.
До речі, другий лауреат, 39-річний Джон Джампер, теж є співробітником цієї компанії. DeepMind широко відома як розробник нейронних мереж AlphaGo, AlphaZero і AlphaStar, що самонавчаються. Світова слава прийшла до компанії після того, як AlphaGo перемогла чемпіона з гри в го, а також після розробки нейромережі, здатної грати в комп’ютерні ігри як людина.
НОБЕЛІВСКА ПРЕМІЯ З ФІЗИКИ: «ХРЕЩЕНИЙ БАТЬКО ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ» ПОБОЮЄТЬСЯ СВОГО ДІТИЩА
ЗДОБУТТЯ НИМИ ПРЕМІЇ НІХТО НЕ ОЧІКУВАВ
Нобелівську премію з фізики здобули два науковці — професор Джон Дж. Хопфілд з Прінстонського університету та професор Джеффрі Е. Гінтон з Університету Торонто. Нагороду вони отримали за «розробки методів, які стали основою сучасного машинного навчання».
«Джон Хопфілд створив асоціативну нейронну мережу, яка може зберігати й відновлювати зображення та інші типи шаблонів у даних. Джеффрі Гінтон винайшов метод, що дає змогу автономно знаходити властивості в даних і виконувати такі завдання, як ідентифікація певних елементів на зображеннях».
Так шведська королівська академії наук аргументувала своє рішення. Однак у навколонауковому середовищі воно викликало подив. Зазвичай видання, присвячені проблемам фізики, дають прогнози щодо номінантів на багато років уперед.
Але нинішні лауреати ніколи в них не фігурували. Тому сюрприз Нобелівському комітету цілком вдався — того, що «видатними фізиками» будуть оголошені фахівці з інформатики та нейробіології, не очікував ніхто.
НОВИЙ МЕТОД ПІЗНАННЯ
Можна припустити, що таким чином академіки підкреслили величезне значення нейромереж для науки. Без алгоритмів машинного навчання сьогодні неможливо уявити жодне серйозне дослідження в галузі фізики.
Відкриття Хопфілда й Гінтона, хоч і були зроблені не в галузі фізики, все ж значно розширили можливості фізичної науки. Вони запропонували світові новий метод пізнання, що дозволяє нам ще глибше проникати в таємниці природи.
Світ стрімко змінюється, а з ним змінюються й принципи присудження Нобелівських премій. Альфред Нобель припускав, що їх вручатимуть за відкриття, зроблені роком раніше, і в списку цих відкриттів інформатика не значилася — за часів Нобеля її не існувало.
У випадку з Хопфілдом і Гінтоном порушення заповіту очевидне. Однак і Нобелівський комітет зрозуміти можна: творець передбачив прижиттєве вручення премій, проте як тоді відзначити внесок у науку вчених, які ще живі, але зробили свої видатні відкриття у минулому столітті?
І ВСЕ Ж ТАКИ ЦЕ ФІЗИКА
З принципами Нобеля, безумовно, це йде врозріз, та почуттю вдячності, яке ми повинні відчувати до цих науковців, не суперечить. Щоправда, є думка, що на такий компроміс комітет іде не від хорошого життя — у сучасній фізиці вкрай складно відшукати роботи, рівні великим відкриттям минулого.
Інша річ — Хопфілд, який винайшов асоціативну нейронну мережу, і Гінтон — піонер «методу зворотного поширення помилки» для тренування багатошарової нейронної мережі. Утім, до фізики їхні ідеї все ж таки мали стосунок, оскільки до конструювання нейронних мереж вони застосовували фізичні інструменти.
Наприклад, створюючи «мережі Хопфілда», вчений використовував принципи квантової механіки — характеристики системи, зумовлені її атомним спіном. Наукові досягнення лауреатів, які свого часу були революційними, застосовують сьогодні в найрізноманітніших галузях: при моделюванні клімату, розробці сонячних батарей, аналізі медичних зображень тощо.
ПОГАНІ ЛЮДИ Й ЖАХЛИВІ РЕЧІ
До Джеффрі Гінтона, якого заслужено називають «хрещеним батьком штучного інтелекту», сьогодні прислухається багато хто. Залишивши Google, де Гінтон працював останніми роками, науковець дедалі частіше попереджає світ про небезпеку, яку може становити його дітище.
Колись подібний тягар відповідальності відчували фізики-ядерники, творці атомної бомби. На свій захист 78-річний вчений виголошує: «Я втішаю себе банальним виправданням: якби я цього не зробив, зробив би хтось інший». Найбільше Гінтона хвилює швидкість, з якою розвиваються технології в галузі ШІ.
«Мене турбує, що в результаті цього можуть з’явитися системи, більш інтелектуальні, ніж ми, які в кінцевому підсумку візьмуть управління у свої руки», — каже вчений. Він занепокоєний, що можливості цих систем багаторазово перевершать людські, і тоді вони почнуть керувати нами.
Крім того, Гінтона лякає, що цим скористаються «погані люди, здатні на жахливі речі».
При копіюванні матеріалів розміщуйте активне посилання на www.huxley.media
Виділіть текст і натисніть Ctrl + Enter
