Nincs messze az a nap, amikor a mesterséges intelligencia elnyeri a Nobel-díjat?

AI - Ảnh 1. — A Nobel-díj eléréséhez a mesterséges intelligenciának képesnek kell lennie az önértékelésre és a saját érvelési folyamatának módosítására - Fotó: VNU

A Nature magazin szerint 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 tudományos közösség legzseniálisabb elméivel, sőt, Nobel-díjat érdemlő felfedezéseket is tehet.

„A mesterséges intelligencia 2030-ra Nobel-díjat nyerhet”

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, hogy 2050-re egy „mesterséges intelligencia által támogatott tudós” emberi beavatkozás nélkül képes legyen hipotéziseket megfogalmazni, kísérleteket tervezni és adatokat elemezni.

Ross King, a Cambridge-i Egyetem (Egyesült Királyság) kutatója úgy véli, hogy ez a mérföldkő hamarabb elérkezhet: „Szinte biztos, hogy a mesterséges intelligencia által fejlesztett rendszerek elérik 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 teremtettek új ismereteket. Yolanda Gil kutató (Dél-Kaliforniai Egyetem, USA) így nyilatkozott: „Ha a kormány holnap 1 milliárd USD-t 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 feltevétől 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 vegyész csapata kifejlesztette a „Coscientist” nevű rendszert, amely nagy nyelvi modelleket (LLM) használ kémiai reakciók autonóm tervezésére és végrehajtására roboteszközök segítségével.

Az olyan cégek, mint a tokiói Sakana AI, a gépi tanulással kapcsolatos kutatások automatizálására törekszenek LLM segítségével, míg a Google olyan chatbotokkal kísérletezik, amelyek csoportokban együttműködve tudományos ötleteket generálnak. Az Egyesült Államokban a San Franciscó-i FutureHouse Labs egy lépésről lépésre kidolgozott „gondolkodási” modellt fejleszt, amely segít a mesterséges intelligenciának kérdéseket feltenni, hipotéziseket tesztelni és kísérleteket tervezni – ez egy lépésről lépésre haladó megközelítés a „tudományos mesterséges intelligencia” harmadik generációjához.

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. Azt jósolja: „A mesterséges intelligencia 2030-ra Nobel-díjas felfedezéseket tehet.” A legnagyobb potenciállal rendelkező területek az anyagtudomány, valamint a Parkinson- vagy Alzheimer-kór vizsgálata.

A mesterséges intelligencia megfosztja a fiatal tudósokat a tanulási lehetőségektől?

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 igazán a természet törvényeit. Egy tanulmány szerint egy modell meg tudja jósolni a bolygók pályáját, de nem tudja megérteni a fizikai törvényeket, amelyek azokat irányítják; vagy el tud navigálni egy városban, de nem tud pontos térképet készíteni. Subbarao Kambhampati szakértő (Arizona State University) szerint ez azt mutatja, hogy a mesterséges intelligenciának hiányzik az a valós tapasztalata, amivel az emberek rendelkeznek.

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 tanulástól, akik egyébként a jövőben nagy díjakat kaphatnának” – tette hozzá Messeri. „Ahogy a kutatási költségvetések zsugorodnak, aggasztóan fontos, hogy átgondoljuk ennek a jövőnek a költségeit.”

Vissza a témához

VNA

Forrás: https://tuoitre.vn/ngay-ai-gianh-giai-nobel-se-khong-con-xa-20251007123831679.htm