Adakah hari AI memenangi Hadiah Nobel tidak jauh?

Pakar meramalkan bahawa dalam masa kurang daripada satu dekad, 'saintis AI' boleh menemui sendiri karya yang layak untuk Nobel, walaupun ramai yang masih ragu-ragu.

Untuk mencapai tahap Nobel, AI memerlukan keupayaan untuk menilai sendiri dan menyesuaikan proses penaakulannya sendiri - Foto: VNU

Menurut majalah Nature, dalam beberapa tahun kebelakangan ini, kecerdasan buatan (AI) telah menunjukkan keupayaan untuk menganalisis data, mereka bentuk eksperimen dan menghasilkan hipotesis saintifik baharu, menyebabkan ramai penyelidik percaya bahawa AI suatu hari nanti boleh menyaingi minda paling cemerlang dalam komuniti saintifik, malah membuat penemuan yang layak untuk Hadiah Nobel.

"AI boleh memenangi Hadiah Nobel menjelang 2030"

Pada tahun 2016, ahli biologi Hiroaki Kitano, Ketua Pegawai Eksekutif Sony AI, telah memulakan "Cabaran Nobel Turing" - seruan untuk pembangunan sistem AI yang cukup pintar untuk membuat penemuan saintifik peringkat Nobel dengan sendirinya. Matlamat projek ialah menjelang 2050, seorang "saintis AI" akan dapat merumuskan hipotesis, merancang eksperimen dan menganalisis data tanpa campur tangan manusia.

Penyelidik Ross King, Universiti Cambridge (UK), percaya bahawa peristiwa penting mungkin datang lebih awal: "Hampir pasti sistem AI akan mencapai tahap memenangi Hadiah Nobel. Persoalannya hanya dalam 50 tahun atau 10 tahun akan datang."

Walau bagaimanapun, ramai pakar berhati-hati. Menurut mereka, model AI semasa bergantung terutamanya pada data dan pengetahuan yang tersedia, dan tidak benar-benar mencipta pemahaman baharu. Penyelidik Yolanda Gil (University of Southern California, Amerika Syarikat) mengulas: "Jika kerajaan melabur 1 bilion USD dalam penyelidikan asas esok, kemajuan boleh dipercepatkan, tetapi ia masih jauh dari matlamat itu."

Sehingga kini, hanya orang dan organisasi telah dianugerahkan Hadiah Nobel. Walau bagaimanapun, AI telah menyumbang secara tidak langsung: pada tahun 2024, Hadiah Nobel dalam Fizik diberikan kepada perintis dalam pembelajaran mesin; pada tahun yang sama, separuh daripada Hadiah Kimia diberikan kepada pasukan di belakang AlphaFold, sistem AI Google DeepMind yang meramalkan struktur 3D protein. Tetapi hadiah ini menghormati pencipta AI, bukan penemuan AI.

Untuk layak menerima Hadiah Nobel, menurut kriteria Jawatankuasa Nobel, sesuatu penemuan mestilah berguna, mempunyai kesan yang meluas, dan membuka hala tuju pemahaman baharu. Seorang "saintis AI" yang ingin memenuhi keperluan ini mesti beroperasi hampir sepenuhnya secara autonomi - daripada bertanya soalan, memilih eksperimen kepada menganalisis hasil.

Malah, AI sudah pun terlibat dalam hampir setiap peringkat penyelidikan. Alat baharu membantu menguraikan bunyi haiwan, meramalkan perlanggaran antara bintang dan mengenal pasti sel imun yang terdedah kepada COVID-19. Di Universiti Carnegie Mellon, pasukan ahli kimia Gabe Gomes membangunkan "Coscientist", sebuah sistem yang menggunakan model bahasa besar (LLM) untuk merancang dan melaksanakan tindak balas kimia secara autonomi menggunakan peranti robotik.

Syarikat seperti Sakana AI di Tokyo sedang mencari untuk mengautomasikan penyelidikan pembelajaran mesin menggunakan LLM, manakala Google sedang bereksperimen dengan chatbots yang bekerjasama dalam kumpulan untuk menjana idea saintifik. Di AS, FutureHouse Labs di San Francisco sedang membangunkan model "berfikir" langkah demi langkah untuk membantu AI bertanya soalan, menguji hipotesis dan reka bentuk eksperimen—pendekatan langkah demi langkah kepada generasi ketiga "AI saintifik."

Generasi terakhir ialah AI yang boleh bertanya soalan dan menjalankan eksperimen sendiri, tanpa pengawasan manusia, menurut pengarah FutureHouse Sam Rodriques. Dia meramalkan: "AI boleh membuat penemuan yang layak Hadiah Nobel menjelang 2030." Bidang yang paling berpotensi ialah sains bahan dan kajian penyakit Parkinson atau Alzheimer.

AI menafikan saintis muda peluang pembelajaran?

Para saintis lain ragu-ragu. Doug Downey dari Institut Allen untuk AI di Seattle berkata ujian terhadap 57 "ejen AI" mendapati bahawa hanya 1% boleh menyelesaikan projek penyelidikan sepenuhnya-daripada idea kepada laporan. " Penemuan saintifik automatik dari awal hingga akhir kekal sebagai cabaran besar," katanya.

Di samping itu, model AI masih tidak benar-benar memahami undang-undang alam semula jadi. Satu kajian mendapati bahawa model boleh meramalkan orbit planet tetapi bukan undang-undang fizik yang mengawalnya; atau boleh menavigasi bandar tetapi tidak boleh mencipta peta yang tepat. Menurut pakar Subbarao Kambhampati (Universiti Negeri Arizona), ini menunjukkan bahawa AI kekurangan pengalaman dunia sebenar yang dimiliki manusia.

Yolanda Gil berhujah bahawa untuk mencapai status Nobel, AI perlu dapat "berfikir tentang pemikiran" - iaitu, untuk menilai sendiri dan menyesuaikan proses penaakulannya sendiri. Tanpa melabur dalam penyelidikan asas ini, "Penemuan yang layak untuk Nobel akan kekal jauh," kata Gil.

Sementara itu, sesetengah sarjana memberi amaran tentang bahaya terlalu bergantung pada AI dalam sains. Makalah 2024 oleh Lisa Messeri (Universiti Yale) dan Molly Crockett (Universiti Princeton) berpendapat bahawa penggunaan AI yang berlebihan boleh meningkatkan ralat dan mengurangkan kreativiti, kerana saintis "menghasilkan lebih banyak tetapi kurang memahami."

"AI boleh menghalang saintis muda yang mungkin dianugerahkan hadiah besar pada masa depan daripada belajar," tambah Messeri. "Memandangkan belanjawan penyelidikan mengecil, ia adalah masa yang membimbangkan untuk mempertimbangkan kos masa depan itu."

Kembali ke topik

VNA

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