Штучний інтелект на шляху до Нобелівської премії: коли машини почнуть відкривати закони природи

Джерело: Nature

Штучний інтелект (ШІ) стрімко входить у науку. Лише за останні два роки моделі ШІ навчилися аналізувати дані, проєктувати експерименти та навіть формулювати власні гіпотези. Темп цього розвитку настільки високий, що дедалі більше дослідників вважають: уже за кілька десятиліть ШІ зможе конкурувати з найвидатнішими науковими розумами людства.

У 2016 році біолог і голова Sony AI Хіроакі Кітано кинув світові виклик – створити систему штучного інтелекту, здатну на відкриття, гідне Нобелівської премії. Так з’явився проєкт Nobel Turing Challenge, який визначає перемогу машини як досягнення рівня найкращих людських наукових робіт. За задумом ініціаторів, до 2050 року ШІ повинен навчитися автономно висувати гіпотези, планувати експерименти та аналізувати результати – тобто самостійно зробити відкриття нобелівського масштабу.

Втім, не всі поділяють такий оптимізм. Росс Кінг, дослідник хімічної інженерії Кембриджського університету та один з організаторів виклику, каже:

“Я майже впевнений, що системи ШІ досягнуть рівня, який дозволить здобути Нобелівську премію. Питання лише в тому, скільки це займе – 50 років чи 10”.

Проте частина науковців сумнівається, що нинішні моделі, які ґрунтуються на людських знаннях, здатні створювати справді нові ідеї. На думку Йоланди Гіл з Університету Південної Каліфорнії, для прориву потрібні радикальні зміни – як у підходах до розробки ШІ, так і в рівні фінансування.

“Якби уряд завтра інвестував мільярд доларів у фундаментальні дослідження, прогрес прискорився б значно”, – зазначає вона.

Нобелівські премії, засновані Альфредом Нобелем, відзначають відкриття, що приносять “найбільшу користь людству”. Проте нагороду можуть отримати лише живі люди чи установи. Попри це, ШІ вже торкався нобелівських вершин: у 2024 році премію з фізики отримали піонери машинного навчання, а з хімії – творці AlphaFold від Google DeepMind, який передбачає 3D-структуру білків. Утім, ці відзнаки стосувалися технологій, що допомагають науці, а не тих, де сама машина зробила відкриття.

Щоб ШІ здобув премію за власне досягнення, дослідження має бути повністю або переважно автономним. Система повинна самостійно обирати питання, планувати експерименти й аналізувати дані. І це вже відбувається.

Професор Гейб Гомес з Університету Карнегі-Меллона створив Coscientist – ШІ, що планує та проводить складні хімічні реакції у роботизованій лабораторії. Одна з його моделей вирішила обчислювальне завдання за пів години, тоді як аспірант боровся з ним рік.

У Токіо компанія Sakana AI автоматизує дослідження машинного навчання, а в Google експериментують із чат-ботами, здатними генерувати ідеї у командах. Це перша хвиля використання ШІ у науці, пояснює Сем Родрігес, керівник FutureHouse у Сан-Франциско. Друга хвиля – це ШІ, який сам перевіряє гіпотези через аналіз наукових статей та даних. Так, Джеймс Зоу зі Стенфорда вже продемонстрував, як алгоритм виявляє пропущені інсайти у біомедичних даних, наприклад, зв’язок між COVID-19 і набряком імунних клітин.

Цього місяця Зоу організовує Agents4Science – першу віртуальну конференцію, де ШІ писатиме й рецензуватиме наукові статті за участі людей. Захід обговорюватиме майбутнє машинної науки і шляхи подолання проблем, як-от галюцинації мовних моделей.

Науковці прогнозують, що третя хвиля розвитку – ШІ, який ставить власні питання та проводить експерименти без людини – неминуча. За словами Родрігеса, саме такий рівень може привести до нобелівського прориву вже до 2030 року, особливо у сфері матеріалознавства чи досліджень хвороб Паркінсона й Альцгеймера, де людству конче потрібні нові рішення.

Троє вчених отримали Нобелівську премію з фізіології або медицини 2025 року за відкриття класу імунних клітин, які захищають організм від аутоімунних атак на власні тканини. Лауреати поділять призовий фонд у 11 мільйонів шведських крон (близько 1 мільйона доларів США).