MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
Искусственный интеллект (ИИ), способный убедительно создавать ложную или вымышленную информацию, может стать незаменимым инструментом в руках учёных. Новые лекарства, прогнозирование погоды и изобретение устройств — вот лишь немногие примеры того, как способность ИИ генерировать новые, на первый взгляд ошибочные идеи, может менять мир науки.
Источник изображения: Copilot
ИИ-модели часто подвергаются критике за склонность генерировать недостоверную информацию, выдавая её за факты — так называемые «галлюцинации». Эти правдоподобные подделки не только сбивают с толку пользователей чат-ботов, но и приводят к судебным разбирательствам и ошибкам в медицинских записях. Например, в прошлом году ложное заявление чат-бота Google обвалило рыночную стоимость одной из компаний на $100 млрд. Однако, как пишет The New York Times, недавно исследователи обнаружили, что «галлюцинации» ИИ могут быть и на удивление полезными.
Оказывается, «умные» LLM (большие языковые модели) способны генерировать невероятные идеи, которые помогают учёным в борьбе с раком, разработке новых лекарств, создании медицинских устройств, изучении погодных явлений и даже в получении Нобелевской премии. «Это даёт учёным новые идеи, которых они могли бы никогда не придумать сами», — объясняет Эми МакГоверн (Amy McGovern), руководитель федерального института ИИ (NSF AI Institute) в США по прогнозированию климата и погоды.
Хотя наука традиционно ассоциируется с логикой и аналитикой, её начало часто связано с интуицией и смелыми предположениями. Философ и методолог науки Пол Фейерабенд (Paul Feyerabend) однажды охарактеризовал этот этап как «всё дозволено». Ошибки ИИ-моделей оживляют этот творческий процесс, ускоряя поиск и проверку новых идей. То, что раньше занимало годы, теперь можно сделать за дни, часы или даже минуты. Профессор Массачусетского технологического института (MIT) Джеймс Дж. Коллинз (James J. Collins) недавно похвалил «галлюцинации» за ускорение его исследований в области новых антибиотиков, поскольку ИИ-модели создали совершенно новые молекулы.
«Галлюцинации» ИИ возникают, когда учёные обучают генеративные компьютерные модели определённой теме, а затем позволяют машинам перерабатывать полученную информацию. Результаты могут быть как абсурдными, так и гениальными. Например, в октябре 2023 года Нобелевская премия по химии была вручена Дэвиду Бейкеру (David Baker) за исследования в области белков. Его подход, основанный на использовании ИИ для создания совершенно новых белков, ранее считался практически невозможным. Бейкер отметил, что ИИ-генерация стала основой для разработки «белков с нуля». «Мы создали 10 миллионов новых белков, которых нет в природе», — говорит учёный. При этом его лаборатория уже получила около 100 патентов, включая технологии для лечения рака и борьбы с вирусными инфекциями.
Однако термин «галлюцинации» вызывает споры. Многие предпочитают называть результаты работы ИИ предположениями или перспективными идеями, поскольку они часто основаны на реальных научных данных. Например, профессор Калифорнийского технологического института Анима Анандкумар (Anima Anandkumar) считает, что использование термина «галлюцинации» может вводить в заблуждение, и отмечает, что учёные стараются избегать его.
Стоит отметить, что некоторые эксперты обеспокоены тем, что темпы научных открытий замедлились за последние десятилетия. Однако сторонники ИИ утверждают, что новые возможности могут вывести науку на иной уровень. В частности, Бейкер и его коллеги видят будущее, в котором белковые катализаторы будут использовать солнечную энергию, модернизировать заводы и помогать создавать устойчивый мир.
Другие учёные также разделяют этот оптимизм. «Это невероятно, насколько быстро всё развивается», — говорит Иан Хейдон (Ian C. Haydon), член команды Бейкера. А Пушмит Кохли (Pushmeet Kohli) из DeepMind подчёркивает, что ИИ способен на неожиданные, но гениальные ходы. «Мы явно имеем удивительный инструмент, который способен проявлять креативность», — заключил он.
Несмотря на успехи, «галлюцинации» искусственного интеллекта остаются спорной темой. Хотя некоторые учёные видят в них полезный инструмент, другие опасаются их негативных последствий, таких как ошибки в медицинских данных. Тем не менее, научным сообществом признаётся, что потенциал ИИ для ускорения научных открытий огромен.
Источник:
