Цього тижня в Лондоні відбувся Форум AI for Science, організований Google DeepMind та Королівським товариством, який присвячений впливу штучного інтелекту на науку. Саме зараз, напередодні вручення Нобелівських премій в області хімії та фізики, AI є в центрі уваги наукової спільноти.
Про це розповідає ProIT
Очільник Google DeepMind, Деміс Хасабіс, на форумі висловив оптимістичне бачення: «Якщо ми все зробимо правильно, це може стати новим золотим віком відкриттів, можливо, навіть новим ренесансом». Проте, він також застеріг, що AI «не є магічною панацеєю» і вимагає правильного підходу в аналізі проблем, зборі даних і розробці алгоритмів.
Ризики та можливості штучного інтелекту
Попри численні переваги, штучний інтелект несе в собі ряд загроз. Він може поглиблювати нерівність, завдавати шкоди екосистемам через величезні енергетичні вимоги, або навіть використовуватись для створення біологічної зброї. Дослідник з Колумбійського університету, Сіддхартха Мукерджі, вважає, що «майже неминуче, принаймні в моєму житті, настане якась версія AI-катастрофи, подібної до Фукусіми».
«Я думаю, що це майже неминуче, що, принаймні в моєму житті, настане якась версія AI-катастрофи, подібної до Фукусіми», – сказав Мукерджі.
Практичні застосування AI
Штучний інтелект активно застосовується у медицині, кліматології, фармацевтиці та багатьох інших сферах. Наприклад, AI допомагає медичним працівникам у Кенії проводити УЗД вагітних жінок без тривалого навчання, а компанія Materiom у Лондоні використовує AI для розробки матеріалів на 100% на біооснові. Вражаючих успіхів досягнуто і в галузі ядерного синтезу та моделювання клітинного життя.
Окрім того, Google DeepMind продовжує вдосконалювати свою програму AlphaFold, що передбачає структури білків, яка вже використовується в розробці ліків. Фармацевтична компанія Novartis за допомогою AI скорочує час на підбір учасників для клінічних випробувань до кількох місяців, що раніше займало роки.
Однак, головним викликом для дослідників залишається проблема «чорної скриньки», коли AI ухвалює рішення, але не може їх пояснити. Деміс Хасабіс вважає, що в найближчі п’ять років ця проблема може бути вирішена завдяки новим підходам до дослідження систем штучного інтелекту.
Хоча AI вже демонструє здатність вирішувати складні завдання, його енергетичне споживання викликає занепокоєння. Величезні моделі, такі як OpenAI ChatGPT, вимагають величезної кількості енергії для навчання. Хасабіс вважає, що незважаючи на це, переваги AI перевищать його енергетичні витрати. Він переконаний, що AI може сприяти розробці нових батарей, надпровідників і навіть ядерного синтезу.