A tudósok szerint a mesterséges intelligencia Nobel-díjat nyerhet

Sok kutató úgy véli, hogy a mesterséges intelligencia egy napon a tudomány legkiemelkedőbb elméivel is versenyezhet – akár Nobel-díjas felfedezéseket is tehet.

Az elmúlt években a mesterséges intelligencia (MI) bebizonyította, hogy képes adatokat elemezni, kísérleteket tervezni és új tudományos hipotéziseket felállítani, aminek eredményeként sok kutató úgy véli, hogy a MI egy napon felveheti a versenyt a tudomány legzseniálisabb elméivel – sőt, Nobel-díjas felfedezéseket is tehet, írja a Nature magazin.

2016-ban Hiroaki Kitano biológus, a Sony AI vezérigazgatója elindította a „Nobel Turing Challenge” elnevezésű felhívást egy olyan mesterséges intelligenciarendszer kifejlesztésére, amely elég intelligens ahhoz, hogy önállóan Nobel-díjas tudományos felfedezést tegyen.

A projekt célja szerint 2050-re egy „mesterséges intelligencia által vezérelt tudós” képes lesz hipotéziseket felállítani, kísérleteket tervezni és adatokat elemezni emberi beavatkozás nélkül.

Ross King, a Cambridge-i Egyetem (Egyesült Királyság) kutatója úgy véli, hogy ez a mérföldkő hamarabb elérkezhet: „Szinte biztos, hogy a mesterséges intelligencia rendszerei elérik majd a Nobel-díj elnyerésének szintjét. A kérdés csak az, hogy a következő 50 vagy 10 évben.”

Sok szakértő azonban óvatos. Szerintük a jelenlegi MI-modellek főként a rendelkezésre álló adatokra és ismeretekre támaszkodnak, és nem igazán teremtenek új ismereteket.

Yolanda Gil kutató (Dél-Kaliforniai Egyetem, USA) így nyilatkozott: „Ha a kormány holnap egymilliárd dollárt fektet be alapkutatásba, a fejlődés felgyorsulhat, de még mindig nagyon messze van ettől a céltól.”

A mai napig csak emberek és szervezetek kaptak Nobel-díjat. A mesterséges intelligencia azonban közvetve is hozzájárult: 2024-ben a fizikai Nobel-díjat a gépi tanulás úttörői kapták; ugyanebben az évben a kémiai díj felét az AlphaFold mögött álló csapat kapta, amely a Google DeepMind mesterséges intelligencia rendszere, és a fehérjék 3D-s szerkezetét jósolja meg. De ezek a díjak a mesterséges intelligencia alkotóit, nem pedig a felfedezéseit tisztelik.

A Nobel-bizottság kritériumai szerint egy felfedezésnek Nobel-díjra érdemesnek kell lennie, messzemenő hatással kell bírnia, és új ismereteket kell feltárnia. Egy „mesterséges intelligencia alapú tudósnak”, aki meg akar felelni ennek a követelménynek, szinte teljesen autonóm módon kell működnie – a kérdések feltevésétől a kísérletek kiválasztásán át az eredmények elemzéséig.

Valójában a mesterséges intelligencia már a kutatás szinte minden szakaszában részt vesz. Az új eszközök segítenek megfejteni az állati hangokat, előre jelezni a csillagok közötti ütközéseket, és azonosítani a COVID-19-cel szemben sebezhető immunsejteket.

A Carnegie Mellon Egyetemen Gabe Gomes kémikus csapata kifejlesztette a „Coscientist” nevű rendszert, amely nagy nyelvi modelleket (LLM) használ kémiai reakciók autonóm tervezésére és végrehajtására roboteszközök segítségével.

Néhány vállalat, mint például a tokiói Sakana AI, a gépi tanuláson alapuló kutatások automatizálására törekszik az LLM segítségével, míg a Google olyan chatbotokkal kísérletezik, amelyek csoportokban működnek együtt tudományos ötletek generálásán.

Az Egyesült Államokban a San Franciscó-i FutureHouse laboratórium egy lépésről lépésre kidolgozott „gondolkodási” modellt fejleszt, amely segíti a mesterséges intelligenciát kérdések feltevésében, hipotézisek tesztelésében és kísérletek tervezésében – célul tűzve ki a „tudományban alkalmazott mesterséges intelligencia” harmadik generációját.

Az utolsó generáció az a mesterséges intelligencia lesz, amely képes önállóan, emberi felügyelet nélkül kérdéseket feltenni és kísérleteket végezni – állítja Sam Rodriques, a FutureHouse igazgatója. „A mesterséges intelligencia 2030-ra Nobel-díjas felfedezéseket tehet” – jósolja. A legnagyobb potenciállal rendelkező területek az anyagtudomány, valamint a Parkinson- vagy Alzheimer-kór vizsgálata.

Más tudósok szkeptikusak. Doug Downey, a seattle-i Allen Institute for AI munkatársa szerint egy 57 „mesterséges intelligencia ágensen” végzett teszt kimutatta, hogy csak 1%-uk képes egy kutatási projektet teljesen befejezni – az ötlettől a jelentésig. „A tudományos felfedezések automatizálása az elejétől a végéig továbbra is hatalmas kihívást jelent” – mondja.

Ráadásul a mesterséges intelligencia modelljei még mindig nem értik teljesen a természet törvényeit. Egy tanulmány szerint egy modell képes megjósolni a bolygók pályáját, de nem képes a mögöttes fizikai törvényeket meghatározni; vagy képes navigálni egy városban, de nem tud pontos térképet készíteni.

Subbarao Kambhampati szakértő (Arizona Állami Egyetem) szerint ez azt mutatja, hogy a mesterséges intelligenciának nincs meg az a valós élettapasztalata, ami az embereknek adatik meg.

Yolanda Gil szerint a Nobel-díj elnyeréséhez a mesterséges intelligenciának képesnek kell lennie a „gondolkodásról gondolkodni” – azaz önértékelésre és saját érvelési folyamatainak módosítására. Ebbe az alapvető kutatásba való befektetés nélkül „a Nobel-díjas felfedezések messze maradnak” – mondja Gil.

Eközben egyes tudósok a mesterséges intelligenciára való túlzott támaszkodás veszélyeire figyelmeztetnek a tudományban. Lisa Messeri (Yale Egyetem) és Molly Crockett (Princeton Egyetem) 2024-es tanulmánya szerint a mesterséges intelligencia túlzott használata növelheti a hibákat és csökkentheti a kreativitást, mivel a tudósok „többet alkotnak, de kevesebbet értenek”.

„A mesterséges intelligencia megfoszthatja a fiatal tudósokat a tanulási lehetőségektől, akik egyébként a jövőben nagy díjakat nyerhetnének” – tette hozzá Messeri. „A csökkenő kutatási költségvetésekkel aggasztóan fontos, hogy fontolóra vegyük ennek a jövőnek a költségeit.”

(TTXVN/Vietnam+)

Forrás: https://www.vietnamplus.vn/gioi-khoa-hoc-du-doan-kha-nang-tri-tue-nhan-tao-gianh-giai-nobel-post1068525.vnp