Жасанды интеллект негізіндегі ғылым дамуының бағыты өзгеріп келеді

Жасанды интеллект (ЖИ) ғылым саласындағы зерттеулер мен тәжірибелерді түбегейлі өзгертеді. Google компаниясының DeepMind бөлімінің бас директоры Демис Хассабис Google I/O конференциясында “сингулярлықтың етегінде тұрмыз” деген маңызды мәлімдеме жасады. Бұл термин — ЖИ адамның ақыл-парасатын артта қалдырып, әлемді түбегейлі өзгертер сәттің теориялық тұжырымдамасы. Алайда, сингулярлық туралы сөздердің маңыздылығынан бөлек, оның айтылу контексті ғылымдағы ЖИ-дың нақты қолданылуын көрсетуімен ерекше болды. Осы мақалада жасанды интеллект негізіндегі ғылымның дамуындағы екі түрлі бағыт пен олардың алдағы тағдыры талданады.

Жасанды интеллекттің ғылымдағы екі түрлі тәсілі

ЖИ зерттеулерін ғылыми мәселелер шешуге бағыттайтын екі негізгі тәсіл бар. Бірінші тәсіл – осындай тапсырмаларға арнайы әзірленген құралдар мен жүйелерді құру. Мысалы, WeatherNext атты ауа райын болжау бағдарламасы Жамайкада ерекше құрбандықтарға әкелген дауылдың алдын алу үшін бұрын-соңды ескерту жасады. Мұндай жүйелер нақты бір мәселені шешуге бағытталғандықтан, олардың жетістіктері айқын әрі нақты мәнге ие.

Екінші тәсіл – агенттік қасиеті бар үлкен тіл модельдері (ҮЛТМ) немесе жалпы мақсаттағы автономды зерттеуші жүйелер. Олардың мақсаты – адам қатысынсыз ғылыми зерттеулер жүргізу. Бұл бағыт айтарлықтай үміт туғызып, ЖИ-дің өздігінен дамып, зерттеулер жасау қабілетін арттыруына негізделген. Мысалы, OpenAI-дың қарапайым жалпы мақсаттағы моделі математикалық гипотезаны теріске шығаруға үлес қосты, бұл – жасанды интеллекттің математикаға түскен алғашқы маңызды әсері саналады.

Жағдай және мысалдар

Google DeepMind жарық көрген AlphaFold жобасы – өз саласында революциялық қадам. Бұл дүниежүзілік ғалымдар арасында кең қолданылып, мәселенің күрделілігін жеңілдетті. Алайда Google мұнымен тоқтап қалмай, жалпы агенттік жүйелерге көбірек мән беруде. Мысалы, Gemini for Science пакеті бірнеше ғылыми ЖИ жобаларын біріктіріп, зерттеушілерге қолжетімділікті арттыруда. Ал Stanford университетінің генетигі Гэри Пельтц AI Co-Scientist құралын пайдалануды “Дельфий оракулына кеңес беру” деп баға берді.

Google соңғы уақытта өз мамандандырылған жобаларын толық тастамауда, бірақ ресурстар мен назарын автономды агенттік жүйелерге ауыстыру үстінде. AlphaFold пен басқа жекелеген жүйелердің жетістіктеріне қарамастан, компания жетекші мамандарын жаңа бағыттарға жұмылдыруда. Бұл агенттік жүйелердің ғылымдағы рөлі артуға негізделген стратегия деп түсінуге болады.

Практикалық мәні

Мамандандырылған жүйелер нақты мәселелерге шешім тауып, өмірді жақсартуда айтарлықтай рөл атқарса, агенттік жүйелер жаңа ғылыми идеяларды жасау мен зерттеуді жылдамдатады. Бұл екі бағыт бір-бірін толықтырады. Мысалы, агенттік жүйелер AlphaFold сияқты дәлелденген құралдардың көмегіне сүйенеді. Сонымен бірге, сынақ арқылы расталатын ғылыми концепциялармен жұмыс істеу үшін ЖИ-дің тәуелсіздігі қиындықтар туғызады. Яғни, агенттік жүйелер эксперименттен өтпейтін жаңа нәтижелер ұсына алмайды, сондықтан адам ғалымдарымен бірге жұмыс істеу өте маңызды болып өтеді.

Қорытынды

Ғылым мен технологияның дамуында жасанды интеллекттің алдағы келешегі зор. Мамандандырылған құралдар өмірлік маңызды зерттеулер жүргізуде және зерттеушілердің сенімді көмекшісі ретінде қала береді. Дегенмен, агенттік жүйелердің автономды зерттеулер жүргізуге, жаңа идеялар қалыптастыруға қабілеттілігі ғылымның келесі кезеңін белгілейді. Google сияқты алпауыттар бұл екі бағытты қатар дамытып, ғылыми ізденіс пен жаңалықтардың жаңа көлеміне жол ашады. Болашақта ЖИ адаммен тең дәрежеде зерттеуші бола алады, бұл сингулярлық тұжырымдамасының маңызды аспектісі. Ғылым мен ЖИ арасындағы ынтымақтастық тың белестерге шығуға мүмкіндік береді.

TAGS: жасанды интеллект, жасанды интеллект және ғылым, автономды зерттеулер, технологиялық инновация, Google DeepMind, AlphaFold, агенттік жүйелер

Дереккөз: MIT Technology Review