Глава Sony по исследованиям ИИ хочет создать роботов, которые могут получить Нобелевскую премию
В последние годы системы искусственного интеллекта и машинного обучения оказались благом для научных исследований в различных академических областях. Они помогли ученым идентифицировать геномные маркеры, готовые для передовых методов лечения, ускорить открытие эффективных новых лекарств и терапевтических средств, а также опубликовать собственные исследования.
Однако на протяжении этого периода таким системам часто приходилось просто обрабатывать большие наборы данных и выполнять вычисление методом грубой силы, а не руководить исследованиями. Однако доктор Хироаки Китано, генеральный директор Sony AI, планирует создать «гибридную форму науки, которая выведет системную биологию и другие науки на новый уровень», создав искусственный интеллект, столь же способный, как и современные научные умы.
Для этого Китано стремится разработать искусственный интеллект, который будет достаточно умным, чтобы к 2050 году получить Нобелевскую премию.
«Отличительной особенностью этой задачи является включение системы в открытую область для изучения важных открытий, а не повторное открытие того, что мы уже знаем, или попытки имитировать предполагаемые человеческие мыслительные процессы. Видение состоит в том, чтобы переформулировать само научное открытие и создать альтернативную форму научного открытия. Ценность заключается в разработке машин, которые могут делать открытия непрерывно и автономно. Ученый-ИИ будет генерировать и проверять как можно больше гипотез, ожидая, что некоторые из них могут привести к крупным открытиям сами по себе или стать основой крупных открытий. Способность исчерпывающе генерировать гипотезы и эффективно их проверять — это ядро системы»
Сегодняшние ИИ сами по себе являются результатом десятилетий научных исследований и экспериментов, начиная с 1950 года, когда Алан Тьюринг опубликовал свое основополагающее произведение «Вычислительные машины и интеллект». С годами эти системы превратились из лабораторных диковинок в жизненно важные инструменты обработки данных и анализа, но Китано хочет сделать еще один шаг вперед, эффективно создав «созвездие программных и аппаратных модулей, динамически взаимодействующих для выполнения задач».
Хироаки Китано рассказал Engadget: «Изначально это будет набор полезных инструментов, которые автоматизируют часть исследовательского процесса — как экспериментов, так и анализа данных. Например, автоматизация лаборатории на уровне замкнутой системы, а не изолированная автоматизация, является одним из первых шагов. Прекрасным примером этого является робот-ученый Адам-Ева, разработанный профессором Россом Кингом, который автоматически генерирует гипотезы о генетике зарождающихся дрожжей, планирует эксперименты для подтверждения или опровержения и проводит эксперименты. Постепенно уровень автономии может увеличиваться, чтобы генерировать более широкий спектр гипотез и проверок. Тем не менее, он останется инструментом или помощником для ученых-людей, по крайней мере в обозримом будущем».
По его словам, если ученый-ИИ возьмет на себя тяжелую интеллектуальную работу, связанную с созданием гипотез для исследования, у его коллег-людей будет больше свободного времени, чтобы сосредоточиться на исследовательских стратегиях и решить, какие гипотезы на самом деле исследовать.
Как всегда, предотвращение эффекта черного ящика и неявной предвзятости (как в дизайне программного обеспечения, так и в наборах данных, на которых оно обучается) будет иметь первостепенное значение для установления и поддержания доверия к системе. Китано заявил: «Чтобы научные открытия были приняты научным сообществом, они должны сопровождаться убедительными доказательствами и аргументацией. Ученые-ИИ будут иметь компоненты, которые могут объяснить механизмы, лежащие в основе их открытий. Ученые-ИИ, которые не обладают такими способностями к объяснению, будут менее предпочтительны».
Некоторые из величайших научных открытий в истории — от излучения и микроволн до тефлона и кардиостимулятора — произошли в результате экспериментальных ошибок. Но когда сверхинтеллектуальные ИИ начинают изобретать свой собственный непостижимый разговорный язык, исследователи «спешат вытащить вилку из строя». Что же произойдет, если и когда ученый-ИИ сделает открытие или разработает эксперимент, который люди не могут сразу понять, даже имея объяснение?
«Когда ученые-ИИ становятся достаточно опытными, чтобы справляться со сложными явлениями, есть шансы обнаружить вещи, которые не сразу понимаются человеческими учеными. Теоретически существует вероятность того, что кто-то сможет руководить высокоавтономными учеными-ИИ без ограничений и не заботясь о том, понятно ли их открытие. Однако это может иметь большую цену и это нужно оправдывать. Когда будет признано, что такой ученый-ИИ уже делает важные научные открытия, я уверен, что появится графический интерфейс для обеспечения безопасности и предотвращения неправильного использования»
Появление ученого-ИИ, способного работать вместе с исследователями-людьми, может также привести к некоторым неприятным вопросам о том, кому следует приписать сделанные открытия — ИИ, создавшему гипотезу и проводившему эксперимент, человеку, который руководил этими усилиями, или академическому учреждению/юридическому лицу, которому принадлежит операция? Китано указывает на недавнее решение австралийского суда, который признал DABUS («искусственную нейронную систему») изобретателем патентных заявок в качестве одного из примеров.
И наоборот, ученый вспоминает случай Сатоши Накамото и его изобретения блокчейна и биткоинов: «Был случай, когда решающий вклад был просто опубликован в виде сообщения в блоге и воспринят всерьез, но никто никогда не встречался с ним, и его личность остается полной загадкой».
«Если бы разработчик ученого-ИИ был полон решимости создать виртуальную личность ученого с ORCID iD для демонстрации технологических достижений, продвижения продукта или для другой мотивации, было бы почти невозможно различить ИИ и ученого-человека»
Но что, если эта проблема является поистине революционным достижением в медицине — скажем, лекарством от рака или хирургом-нанороботом — имеет ли значение, проводил эксперимент человек или машина?
