Автор фото Александр Махмуд, 2018. Арт-оформление: Olena Burdeina (FA_Photo) via Photoshop
В этом году у Нобелевской премии немало «странностей». Открытия, за которые была вручена премия по химии, смотрелись бы логичнее в номинации за научные достижения в области физиологии и медицины.
А открытия, обеспечившие возможность машинного обучения, относятся не столько к физике, сколько к математике и информатике. Физика была первой областью науки, упомянутой Альфредом Нобелем в завещании, но по математике, как известно, премию не присуждают. Откуда же взялись эти «странности»?
Представляется, что премии 2024 года зафиксировали тренд: ИИ необратимо интегрирован в современную науку.
НОБЕЛЕВСКАЯ ПРЕМИЯ ПО ХИМИИ: ОТВЕТ ИСКАЛИ 50 ЛЕТ!
КАК ПРЕДСКАЗАТЬ СТРУКТУРУ БЕЛКА
Важнейшим инструментом, с помощью которого природа создает все многообразие жизни, являются белки, управляющие химическими реакциями организма. Из них состоят гормоны и антитела, сигнальные вещества, мышечные, роговые и другие ткани.
В синтезе белков принимают участие несколько десятков аминокислот. Они закручиваются в трехмерные нити — уникальные комбинации, от которых зависит та или иная функция белка. Эта трехмерная структура полностью определяется последовательностью аминокислот в белке. Но можно ли из этой последовательности предсказать его структуру? Если такое удастся, получится спроектировать белок под любую нужную нам функцию!
Работа в этом направлении велась еще с 70-х годов прошлого века, но без особого результата. Проблема в том, что потенциально белок способен принимать до 10⁴⁷ форм. В клетке это формообразование происходит мгновенно. Но если предположить, что цепочка аминокислот образуется случайно, то на поиск правильной структуры уйдет больше времени, чем существует наша Вселенная.
МЫ МОЖЕМ СОЗДАТЬ ЛЮБОЙ БЕЛОК!
И тут на помощь ученым пришли возможности искусственного интеллекта, способного отыскать закономерности в гигантских объемах данных. Когда после 50 лет бесплодных научных поисков Демис Хассабис и Джон Джампер разработали модель ИИ для решения данной проблемы, научный мир воспринял эту новость с необыкновенным энтузиазмом.
Ученые создали AlphaFold2 — модель ИИ, способную предсказать структуру 200 млн белков, обнаруженных на нашей планете! Отныне стало возможным спроектировать любой белок. Но Хассабис и Джампер — не единственные лауреаты по химии в этом году. Ее одновременно присудили еще одному открытию.
Премию в размере 11 млн шведских крон (чуть менее $1,1 млн) разделят на троих. Одна половина суммы будет поделена между Джампером и Хассабисом, а вторая достанется Дэвиду Бейкеру из Медицинского института Говарда Хьюза — за «компьютерный дизайн белков».
ИИ СОЗДАЕТ ДИЗАЙН БЕЛКОВ
Бейкер, что называется, зашел «с другой стороны» и сумел понять, как именно белок образует свою уникальную структуру. Программное обеспечение под названием Rosetta ученый создавал не для предсказания структуры белка, а сразу задавал ему нужную модель, после чего Rosetta выдавала соответствующий вариант последовательности аминокислот.
Таким образом у нас появилась возможность создавать неизвестные в природе белки с новым набором функций. Первый такой белок — Top7 — уже был успешно спроектирован и получен в лабораторных условиях. Лауреаты предоставили к инструментам открытый доступ. В настоящее время пользователями AlphaFold2 являются более 2 млн ученых из 190 стран.
ШАХМАТИСТ И СОЗДАТЕЛЬ ИГР
Незаурядны и личности лауреатов. Особенно фигура Демиса Хассабиса — британского ученого, члена Королевской инженерной академии и Лондонского королевского общества. Его отец — грек, а мать — китаянка. С детства Демис демонстрировал выдающиеся способности к игре в шахматы, занимая 5-е место в мировом юношеском рейтинге.
Окончив с отличием Кембридж, он увлекся системами игрового ИИ, приложив руку к созданию таких компьютерных игр, как Black & White, Republic: The Revolution и Evil Genius. Получив докторскую степень в области нейробиологии, в 2010 году Хассабис основал компанию DeepMind, которую в 2014-м за 400 миллионов фунтов стерлингов купил Google.
Кстати, второй лауреат, 39-летний Джон Джампер, тоже является сотрудником этой компании. DeepMind широко известна как разработчик самообучающихся нейронных сетей AlphaGo, AlphaZero и AlphaStar. Мировая слава пришла к компании после того, как AlphaGo победила чемпиона по игре в го, а также после разработки нейросети, способной играть в компьютерные игры как человек.
НОБЕЛЕВСКАЯ ПРЕМИЯ ПО ФИЗИКЕ: «КРЕСТНЫЙ ОТЕЦ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА» ОПАСАЕТСЯ СВОЕГО ДЕТИЩА
ВРУЧЕНИЯ ИМ ПРЕМИИ НИКТО НЕ ОЖИДАЛ
Нобелевскую премию по физике присудили двум ученым — профессору Джону Дж. Хопфилду из Принстонского университета и професору Джеффри Э. Хинтону из Университета Торонто. Награду они получили за «разработки методов, которые стали основой современного машинного обучения».
«Джон Хопфилд создал ассоциативную нейронную сеть, которая может хранить и восстанавливать изображения и другие типы шаблонов в данных. Джеффри Хинтон изобрел метод, позволяющий автономно находить свойства в данных и выполнять такие задачи, как идентификация определенных элементов на изображениях».
Так шведская королевская академии наук аргументировала свое решение. Однако в околонаучной среде оно вызвало недоумение. Обычно издания, посвященные проблемам физики, дают прогнозы по номинантам на много лет вперед.
Но нынешние лауреаты никогда в них не фигурировали. Поэтому сюрприз Нобелевскому комитету вполне удался — того, что «выдающимися физиками» будут объявлены специалисты по информатике и нейробиологии, не ожидал никто.
НОВЫЙ МЕТОД ПОЗНАНИЯ
Можно предположить, что таким образом академики подчеркнули огромное значение нейросетей для науки. Без алгоритмов машинного обучения сегодня невозможно представить ни одно серьезное исследование в области физики.
Открытия Хопфилда и Хинтона, хоть и были сделаны не в области физики, все же значительно расширили возможности физической науки. Они предложили миру новый метод познания, позволяющий нам еще глубже проникать в тайны природы.
Мир стремительно меняется, а с ним меняются и принципы присуждения Нобелевских премий. Альфред Нобель предполагал, что они будут вручаться за открытия, сделанные годом ранее, и в списке этих открытий информатика не значилась — во времена Нобеля ее не существовало.
В случае с Хопфилдом и Хинтоном нарушение завещания очевидно. Однако и Нобелевский комитет понять можно: создатель предусмотрел прижизненное вручение премий, но как тогда отметить вклад в науку ученых, которые еще живы, но совершили свои выдающиеся открытия в прошлом веке?
И ВСЕ-ТАКИ ЭТО ФИЗИКА
С принципами Нобеля, безусловно, это идет вразрез, но чувству благодарности, которое мы должны испытывать к этим ученым, не противоречит. Правда, есть мнение, что на такой компромисс комитет идет не от хорошей жизни — в современной физике крайне сложно отыскать работы, равнозначные великим открытиям прошлого.
Другое дело — Хопфилд, который изобрел ассоциативную нейронную сеть, и Хинтон — пионер «метода обратного распространения ошибки» для тренировки многослойной нейронной сети. Впрочем, к физике их идеи все-таки имели отношение, поскольку к конструированию нейронных сетей они применяли физические инструменты.
Например, создавая «сети Хопфилда», ученый использовал принципы квантовой механики — характеристики системы, обусловленные ее атомным спином. Бывшие в свое время революционными, научные достижения лауреатов применяются сегодня в самых разных областях: при моделировании климата, разработке солнечных батарей, анализе медицинских изображений и многом другом.
ПЛОХИЕ ЛЮДИ И УЖАСНЫЕ ВЕЩИ
К Джеффри Хинтону, которого заслуженно называют «крестным отцом искусственного интеллекта», сегодня прислушиваются многие. Уйдя из Google, где Хинтон трудился в последние годы, ученый все чаще предупреждает мир об опасности, которую может представлять его детище.
Когда-то подобный груз ответственности ощущали физики-ядерщики, создатели атомной бомбы. В свою защиту 78-летний ученый произносит: «Я утешаю себя банальным оправданием: если бы я этого не сделал, сделал бы кто-то другой». Больше всего Хинтона волнует скорость, с которой развиваются технологии в области ИИ.
«Меня беспокоит, что в результате этого могут появиться системы, более интеллектуальные, чем мы, которые в конечном итоге возьмут управление в свои руки», — говорит ученый. Он переживает, что возможности этих систем многократно превзойдут человеческие, и тогда они начнут управлять нами.
Кроме того, Хинтона пугает, что этим воспользуются «плохие люди, способные на ужасные вещи».
При копировании материалов размещайте активную ссылку на www.huxley.media
Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.
