Wrap Up Nobelove nagrade: ima li tu mjesta za umjetnu inteligenciju?
Već nekoliko decenija traju kritike Nobelove nagrade – da su kategorije zastarjele i ne odražavaju ključne naučne discipline i moderno doba nauke. Kritike na račun toga da su neki ljudi umrli nikad ne dobivši ove nagrade jer su se bavili „teorijskim stvarima”. Ove godine kritike su uključile pitanje – da li su Nobelove nagrade za […] The post Wrap Up Nobelove nagrade: ima li tu mjesta za umjetnu inteligenciju? appeared first on Nauka govori.
Već nekoliko decenija traju kritike Nobelove nagrade – da su kategorije zastarjele i ne odražavaju ključne naučne discipline i moderno doba nauke. Kritike na račun toga da su neki ljudi umrli nikad ne dobivši ove nagrade jer su se bavili „teorijskim stvarima”. Ove godine kritike su uključile pitanje – da li su Nobelove nagrade za fiziku i hemiju 2024. uopšte bile za ove oblasti ili za kompjuterske nauke i matematiku te umjetnu inteligenciju (AI)? Da ne spominjemo da su dvojica naučnika iz Googlea, a ne sa nekog univerzitetskog istraživačkog centra podijelila nagradu…
Da, za kompjuterske nauke postoji Turingova nagrada i jedan dobitnik ovogodišnje Nobelove nagrade, Goeffrey Hinton (fizika) dobio je i Turingovu nagradu. Inače, Turingova nagrada se često naziva „Nobel za kompjuterske nauke”, a sam Hinton ima nadimak, koji možda baš i ne voli: „kum umjetne inteligencije”. O tome zašto ga možda ne voli, vratićemo se nekad u ovom opinion piece. I matematika ima svoje „Nobele”: Abelovu i Fieldsovu nagradu.
Dragi radoznali čitaoče, obratimo se jezikom serije Bridgerton, šta ti misliš o ovome – da li su istraživanja umjetne inteligencije zaslužila Nobelovu nagradu i ako jesu zašto? Zašto nije dovoljno da kreatori prime Turingovu nagradu? Ako ova istraživanja nisu zaslužila Nobela – zašto?
Ne bih da dociram i ovaj tekst nije namijenjen tome, ovo je samo moje mišljenje, prilično bazirano na stvarima koje pročitam od pametnijih od sebe i nekim činjenicama.
Nobelove nagrade se dodjeljuju od 1901. i u nauci se dodjeljuju za oblasti fizike, hemije i fiziologije ili medicine. Međutim, već preko pola vijeka, ova potonja nagrada nije baš uvijek bila iz medicine ili fiziologije. Bilo je nagrada iz genetike, molekularne biologije, mikrobiologije i virusologije, koje su se nekako „zgurale” ili pod fiziologiju ili medicinu. Steven Hawking nije dobio Nobelovu iz fizike, jer je Komitet smatrao da je njegovo istraživanje „isuviše u domeni teoretske fizike”, za koju se ne dodjeljuje Nobelova. Onda su 2020. Roger Penrose, Reinhard Genzel i Andrea Ghez dobili Nobelovu nagradu, za crne rupe, prilično naslonjeni na Hawkingov rad. O tome da neke osobe, posebno Lise Meitner i Vera Rubin nisu nikad dobile nagradu također treba govoriti, jer su to možda i najveće nepravde Komiteta, uz vjerovatno moje lično mišljenje da je nefer da Salman Rushdie još nije dobio Nobela za književnost.
Ovo je bilo samo kratko lamentiranje prije nego stanemo nad ambisom pravog problema i kontroverze – umjetna inteligencija kao glavni laureat 2024. Ponovimo: Nobelova nagrada za fiziku 2024. dodijeljena je Johnu J. Hopfieldu i Geoffreyju E. Hintonu za njihov izuzetan doprinos razvoju vještačkih neuralnih mreža i mašinskog učenja. Polovina Nobelove nagrade za hemiju 2024. dodijeljena je Davidu Bakeru za dizajn novih proteina i timu Google DeepMind-a, Demisu Hassabisu i Johnu Jumperu, za predikciju struktura proteina pomoću AI. No jesu li ovo fizika i hemija? Da li Nobelove nagrade za 2024. zapravo odaju priznanje klasičnim naučnim disciplinama ili transformišu i redefinišu šta ove discipline znače?
Kontroverza: Da li su ove nagrade zaista za fiziku i hemiju?
Kritičari ističu da su ovogodišnje nagrade možda više nagrada za računarske nauke i matematiku nego za tradicionalne oblasti fizike i hemije. Umjetna inteligencija jeste u središtu najnovijih otkrića, ali se postavlja pitanje da li bi ovakva dostignuća trebala imati svoju specifičnu kategoriju u Nobelovim nagradama. Neki su postavili pitanje i da li je Nobelov komitet zaražen AI groznicom.
No, čak i da se ne prošire kategorije Nobelovih nagrada, ova otkrića imaju svoje mjesto unutar tradicionalnih kategorija. Nature magazin je posvetio čitav članak o ovoj kontroverzi u oktobru 2024.
Umjetna inteligencija, zbog svog širokog spektra primjena, sada prelazi granice tradicionalnih disciplina. No, nauka je odavno interdisciplinarna i multidisciplinarna, u čemu je ovaj put razlika? AI alati su prirodni produžetak modernih istraživačkih metoda, koji omogućavaju bolje i brže analize u fizici i hemiji, i stoga s pravom pripadaju ovim disciplinama. Ne zaboravimo da otkrića za koja su dodijeljene obje nagrade – naročito Googleov AlphaFold koji predviđa strukturu proteina – doprinose naučnim otkrićima i istraživanjima. Utjecaj ove nagrade daleko premašuje laboratorijske prostore: donosi potencijal za rješenja globalnih problema, poput otpornosti na antibiotike i razgradnje plastike.
Otkako je predstavljen 2020. godine, AlphaFold2 koristi više od dva miliona istraživača iz preko 190 zemalja za istraživanje i razvoj na poljima kao što su rezistencija na antibiotike i enzimi koji razgrađuju plastiku. Razumijevanje strukture proteina omogućava bolje planiranje lijekova i razvoj inovativnih terapija, čime AlphaFold2 postaje neprocjenjivo sredstvo u modernoj nauci.
Što se nagrade za fiziku tiče, riječ je o statističkoj fizici. Umjetna inteligencije nije samo ChatGPT (iako je rad ovogodišnjih dobitnika nagrade za fiziku omogućio i LLM – velike jezičke modele), nego je prije svega, otkrivanje uzoraka, ponavljanja, distribucija probabilnosti , tumačenje podataka. Dobro, ovo jesu malo više matematika i statistika naročito, ali mnogo toga u fizici je zapravo statistika, zar ne?
Hopfieldove mreže se zasnivaju na nečemu što se zove Isingov model. Isingov model je jednostavna teorija koja opisuje kako se atomi u nekom materijalu mogu ponašati poput malenih magneta, svaki usmjeren „gore” ili „dolje”. Hopfieldova neuronska mreža koristi sličnu logiku, gdje neuroni mogu biti u dva stanja: aktivni ili neaktivni. Kada je mreža trenirana, ona „nauči” određene obrasce i može ih pohraniti kao stabilna stanja minimalne energije – što znači da mreža postigne svoje „optimalno” stanje. Da bi došla do tog stanja, mreža se ponaša kao fizički sistem koji se „hladi” (smanjuje energiju), što joj pomaže da postigne bolje rezultate u prepoznavanju obrazaca. Na taj način Hopfieldova mreža koristi zakone fizike, preczinije, termodinamike, kako bi simulirala procese učenja i prepoznavanja.
Boltzmannova distribucija u fizici, koju je Hinton koristio opisuje kako se čestice raspoređuju po energetskim razinama ovisno o temperaturi, a taj princip koristi i Boltzmannov stroj u umjetnim mrežama. Mašina traži optimalna rješenja tako što smanjuje svoju energiju, što je kao kad se sistem „hladi” dok ne postigne stabilnost. Ovaj postupak je inspirisan procesom kaljenja u metalurgiji, gdje se materijal polako hladi kako bi postigao savršenu strukturu bez grešaka. Više o svemu tome pisao je Davor Hormatić za ideje.hr.
No, Hinton je poslije zažalio što je razvijao neuralne mreže i umjetnu inteligenciju, jer je shvatio kolika bi mogla biti opasnost ovog alata, baš vezano za širenje dezinformacije i kreiranje dojmljivih lažnih vizuala (deepfakes).
„Tješim se uobičajenim izgovorom: da nisam to učinio ja, učinio bi neko drugi.“, kazao je tada i dodao: „Teško je vidjeti kako se može spriječiti da loši akteri koriste to za loše stvari.” Hinton je dao otkaz u Google kako bi mogao slobodno pričati o opasnostima AI.
Rekao je i da je ponosan na jednog od svojih učenika koji je otpustio Sama Altmana, kreatora OpenAI.
Umjetna inteligencija kao ključna tehnologija
Dodjela Nobelovih nagrada Hopfieldu, Hintonu, Bekru i timu iz Google Deep Mind koji su doprinijeli razvoju algoritama za molekularne strukture, potvrđuje AI kao ključnu tehnologiju 21. vijeka. Ova nagrada odražava trend u kojem se računarska rješenja i umjetna inteligencija sve češće prepoznaju kao osnova za revolucionarne inovacije. Kako umjetna inteligencija nastavlja da oblikuje naučna istraživanja i metode, pitanje granica između tradicionalnih i digitalnih nauka postaje sve složenije.
Nobelove nagrade 2024. nisu samo priznanje pojedincima, već i globalnoj promjeni u nauci i tehnologiji. Kroz integraciju umjetne inteligencije u fizičke i hemijske procese, istraživači širom svijeta imaju nove alate za suočavanje s izazovima u oblasti zdravlja, klimatskih promjena i energetike. Iako su mišljenja podijeljena, jedno je sigurno – umjetna inteligencija transformiše nauku na način koji se sve više prepoznaje i nagrađuje na globalnom nivou.
The post Wrap Up Nobelove nagrade: ima li tu mjesta za umjetnu inteligenciju? appeared first on Nauka govori.
Koja je vaša reakcija?
