Глава Sony по исследованиям ІІ хоче створити роботів, які можуть отримати Нобелівську премію
В останні роки системи штучного інтелекту та машинного навчання стали благом для наукових досліджень у різних академічних галузях. Вони допомогли вченим визначити геномні маркери, готові для передових методів лікування, прискорити відкриття ефективних нових ліків і терапевтичних засобів, а також опублікувати власні дослідження.
Однак протягом цього періоду такі системи часто лише обробляли великі масиви даних і виконували обчислення методом грубої сили, а не керували дослідженнями. Втім, доктор Хіроакі Кітано, генеральний директор Sony AI, планує створити «гібридну форму науки, яка виведе системну біологію та інші науки на новий рівень», створивши штучний інтелект, не менш здатний, ніж сучасні наукові уми.
Для цього Кітано прагне розробити штучний інтелект, який буде достатньо розумним, щоб до 2050 року отримати Нобелівську премію.
«Відмінною особливістю цього завдання є включення системи у відкриту область для пошуку важливих відкриттів, а не повторне відкриття того, що ми вже знаємо, або спроби імітувати передбачувані людські мисленнєві процеси. Задум полягає в тому, щоб переформулювати саме наукове відкриття і створити альтернативну форму наукового відкриття. Цінність полягає в розробці машин, які можуть робити відкриття безперервно й автономно. ШІ-вчений генеруватиме і перевірятиме якомога більше гіпотез, очікуючи, що деякі з них можуть призвести до великих відкриттів самі по собі або стати основою для великих відкриттів. Здатність вичерпно генерувати гіпотези і ефективно їх перевіряти — це ядро системи»
Сучасний ШІ сам по собі є результатом десятиліть наукових досліджень і експериментів, починаючи з 1950 року, коли Алан Тьюринг опублікував свою основоположну працю «Обчислювальні машини та інтелект». З роками ці системи перетворилися з лабораторних диковинок на життєво важливі інструменти обробки даних і аналізу, але Кітано хоче зробити ще один крок уперед, ефективно створивши «сузір'я програмних і апаратних модулів, що динамічно взаємодіють для виконання завдань».
Хіроакі Кітано розповів Engadget: «Спочатку це буде набір корисних інструментів, які автоматизують частину дослідницького процесу — як експериментів, так і аналізу даних. Наприклад, автоматизація лабораторії на рівні замкненої системи, а не ізольована автоматизація, є одним із перших кроків. Чудовим прикладом цього є робот-учений Адам-Єва, розроблений професором Россом Кінгом, який автоматично генерує гіпотези про генетику дріжджів, що виникають, планує експерименти для підтвердження або спростування і проводить експерименти. Поступово рівень автономії може зростати, щоб генерувати ширший спектр гіпотез і перевірок. Проте він залишиться інструментом або помічником для вчених-людей, принаймні в осяжному майбутньому».
За його словами, якщо вчений-ШІ візьме на себе важку інтелектуальну роботу, пов'язану зі створенням гіпотез для дослідження, у його колег-людей буде більше вільного часу, щоб зосередитися на дослідницьких стратегіях і вирішити, які гіпотези насправді досліджувати.
Як завжди, запобігання ефекту чорної скриньки та неявної упередженості (як у дизайні програмного забезпечення, так і в наборах даних, на яких воно навчається) матиме першорядне значення для встановлення та підтримання довіри до системи. Кітано заявив: «Щоб наукові відкриття були прийняті науковою спільнотою, вони мають супроводжуватися переконливими доказами та аргументацією. Вчені-ШІ матимуть компоненти, які можуть пояснити механізми, що лежать в основі їхніх відкриттів. Вчені-ШІ, які не мають таких здатностей до пояснення, будуть менш бажаними».
Деякі з найбільших наукових відкриттів в історії — від радіації та мікрохвиль до тефлону й кардіостимулятора — сталися внаслідок експериментальних помилок. Але коли надрозумні ШІ починають винаходити власну незбагненну розмовну мову, дослідники «поспішають висмикнути вилку з розетки». Що станеться, якщо і коли вчений-ШІ зробить відкриття або розробить експеримент, який люди не можуть одразу зрозуміти, навіть маючи пояснення?
«Коли вчені-ШІ стають достатньо досвідченими, щоб упоратися зі складними явищами, є шанси виявити речі, які не одразу розуміють людські вчені. Теоретично існує ймовірність того, що хтось зможе керувати високоавтономними вченими-ШІ без обмежень і не турбуючись про те, чи зрозуміле їхнє відкриття. Однак це може мати велику ціну, і це потрібно виправдовувати. Коли буде визнано, що такий вчений-ШІ вже робить важливі наукові відкриття, я впевнений, що з'явиться графічний інтерфейс для забезпечення безпеки та запобігання неправильному використанню»
Поява вченого-ШІ, здатного працювати разом з дослідниками-людьми, може також призвести до неприємних питань про те, кому слід приписати зроблені відкриття — ШІ, який створив гіпотезу і проводив експеримент, людині, яка керувала цими зусиллями, чи академічній установі/юридичній особі, якій належить операція? Кітано вказує на нещодавнє рішення австралійського суду, який визнав DABUS («штучну нейронну систему») винахідником патентних заявок як один із прикладів.
І навпаки, вчений згадує випадок Сатосі Накамото та його винаходу блокчейну і біткоїнів: «Був випадок, коли вирішальний внесок було просто опубліковано у вигляді допису в блозі і сприйнято всерйоз, але ніхто ніколи не зустрічався з ним, і його особистість залишається повною загадкою».
«Якщо б розробник вченого-ШІ був рішуче налаштований створити віртуальну особу вченого з ORCID iD для демонстрації технологічних досягнень, просування продукту або з іншою метою, було б майже неможливо відрізнити ШІ від вченого-людини»
Але що, якщо ця проблема є справді революційним досягненням у медицині — скажімо, ліками від раку або хірургом-нанороботом — чи має значення, проводив експеримент людина чи машина?
