Inteligenţa Artificială a fost esențială pentru două dintre categoriile de premii Nobel 2024 – Premiul Nobel pentru fizică, acordat lui John Hopfield (cercetător și profesor de la Universitatea Princeton) şi lui Geoffrey Hinton (specialist în inteligență artificială și psihologie cognitivă), “pentru descoperirile şi invenţiile fundamentale care permit învăţarea automată cu ajutorul reţelelor neuronale artificiale”, iar Premiul Nobel pentru chimie, biochimistului David Baker, de la Universitatea din Washington, și informaticienilor Demis Hassabis și John Jumper, ambii de la Google DeepMind, o filială britanică de inteligență artificială, achiziționată de Google, în 2014.
La puţin timp după anunţarea laureaţilor Premiului Nobel 2024, pentru fizică şi chimie, pe reţelele sociale şi în comunităţile ştiinţifice “tradiţionale” s-au iscat dezbateri aprinse, mulţi susţinând că cele două Premii Nobel (pentru fizică şi chimie) nu corespund, de fapt, domeniilor respective, ci informaticii, şi că Nobelul “a fost lovit, probabil, de hype-ul AI”, după cum afirmă Jonathan Pritchard, astrofizician la Imperial College London, sau că Juriul/ Comitetul Nobel “poate nu a vrut să piardă trenul cu toate lucrurile legate de AI”, a ţinut să sublinieze Dame Wendy Hall, o specialistă britanică în știința calculatoarelor și consilieră pe probleme legate de A.I., la ONU.
Premiul Nobel 2024 pentru fizică şi doi specialişti în reţele neuronale artificiale – “Unde este fizica”?
Premiul Nobel 2024 pentru fizică a fost acordat, aşadar, lui John Hopfield și Geoffrey Hinton, pentru contribuțiile lor semnificative la învăţarea automată (“machine learning”), prin dezvoltarea rețelelor neuronale artificiale. Cercetările lor au revoluționat domeniul Inteligenței Artificiale, oferind posibilitatea mașinilor să imite funcții cognitive umane, cum ar fi învățarea și memoria, utilizate în aplicații moderne, precum recunoașterea imaginilor, procesarea limbajului natural etc.
John Hopfield era cunoscut anterior, în special pentru dezvoltarea “rețelei Hopfield” (o formă de rețea neuronală artificială, recurentă, pentru procesarea secvenţială a datelor) şi pentru nenumărate alte contribuţii în domenii multidisciplinare (biofizică, fizică statistică etc.).
După ce a primit Premiul Nobel, acesta mărturisea, într-un interviu, că, paradoxal, în pofida interesului pentru Inteligenţa Artificială, este deranjat de “ceva care nu are control” şi compara AI cu descoperirea fisiunii nucleare, care a dus la arme nucleare și energie nucleară, după ce, în 2023, a semnat o scrisoare deschisă, semnată de încă 30 000 de persoane, intitulată “Pause Giant AI Experiments” (“Întrerupeți experimentele gigantice AI”).
Prin respectiva scrisoare deschisă, John Hopfield cerea tuturor laboratoarelor de Inteligenţă Artificială să întrerupă pentru cel puțin şase luni pregătirea sistemelor AI mai puternice decât GPT- 4, pentru a reorienta cercetarea spre sisteme AI “mai precise, mai sigure, transparente, robuste, aliniate, demne de încredere și loiale”, pentru a se depăşi riscurile actuale, precum propaganda generată de AI, automatizarea extremă a locurilor de muncă, “învechirea” umană și pierderea controlului la nivel de societate.
Geoffrey Hinton, specialist în Inteligență Artificială și psihologie cognitivă, este numit printre cunoscuţi, “nașul Inteligenței Artificiale”, date fiind contribuțiile sale în domeniul rețelelor neuronale artificiale. Timp de zece ani a lucrat în cadrul Google Brain (o echipă de cercetare în domeniul Inteligenței Artificiale, asimilată de Google AI),demisionând însă anul trecut, motivul invocat fiind “îngrijorări referitoare la riscurile implicate de evoluția tehnologiei AI”.
Reuşite excepţionale în Inteligenţa Artificială, dar “a fost fizică”?
Un profesor de matematică de la Universitatea Bentley, Massachusetts, Noah Giansiracusa, deşi recunoaşte, ca şi alţii, valoarea muncii celor doi pionieri în cercetările legate de AI, afiliaţi Google, pune şi el sub semnul întrebării acordarea Premiului Nobel pentru fizică: “Ceea ce a făcut el (Geoffrey Hinton) a fost fenomenal, dar a fost fizică? Nu cred. Chiar dacă există inspirație din fizică, ei nu dezvoltă o nouă teorie în fizică şi nu rezolvă o problemă de lungă durată în fizică”.
În plus, nu ar trebui ignorat faptul că Geoffrey Hinton a demisionat de la Google pentru a avertiza despre pericolele pe care AI le-ar reprezenta pentru viitorul umanității, după ce și-a dat seama că, spunea aceasta, computerele ar putea deveni mai inteligente decât oamenii mai devreme decât credeau el și alți experți.
Premiul Nobel 2024 pentru chimie – o ingenioasă soluţie AI pentru puzzle-ul de proteine
Demis Hassabis, John Jumper şi David Baker, adică doi informaticieni şi un biochimist sunt câştigătorii Premiului Nobel 2024 pentru chimie. Demis Hassabis este specilaist în Inteligenţa Artificială, antreprenor și jucător de șah, co-fondator al Google DeepMind şi Isomorphic Labs, inclus, în 2017, pe lista celor mai influente o sută de persoane, din lume, de către revista “Time” şi el semnatar al scrisorii “Pause Giant AI Experiments” şi promotor al ideii de risc existenţial din Inteligenţa Artificială, afirmând adesea că “AI mai inteligentă decât cea umană este probabil la doar câțiva ani distanță și este probabil să provoace dispariția umană, dacă este utilizată greşit”.
John Jumper, cu licenţă în fizică, matematică si cu un master în filosofie, este director la Google DeepMind (DeepMind Technologies Limited), laborator de cercetare britanico-american, în domeniul Inteligenței Artificiale, achiziţionat de Google, în 2014. Jumper și colegii săi au creat “AlphaFold”, un model de Inteligență Artificială pentru a prezice structurile proteinelor din secvența lor de aminoacizi cu mare precizie.
David Baker este biochimist și biolog computațional american, cu activitate de pionierat în proiectarea proteinelor și prezicerea structurilor lor tridimensionale.
Premiul Nobel pentru chimie a fost acordat celor trei cercetători pentru că au folosit învățarea automată pentru a face față uneia dintre cele mai mari provocări ale biologiei – prezicerea formei 3D a proteinelor și proiectarea lor de la zero.
“Învăţarea automată” implică un program care aplică informații cunoscute noilor experiențe și „învață” cum să ia în considerare aceste informații istorice și experiențele ei în acțiunile viitoare. Într-un viitor nu prea îndepărtat, se așteaptă ca programele nu doar să învețe tipare, ci să ia decizii care vor duce la noi căi de învățare care nu sunt anticipate de programator.
Inteligenţa Artificială şi plierea proteinelor – o mare provocare
Proteinele au un rol crucial în organismul uman, având multiple funcții esențiale pentru menținerea vieții și a sănătății. Proteinele sunt componente esențiale ale structurii celulare. Ele formează țesuturi și structuri, precum pielea, mușchii, oasele și ligamentele. Colagenul, keratina și elastina sunt exemple de proteine structurale, care conferă rezistență și elasticitate acestor țesuturi.
Multe proteine funcționează ca enzime, care accelerează reacțiile chimice din organism. Aceste reacții sunt esențiale pentru procesele metabolice, cum ar fi digestia, sinteza ADN-ului și producția de energie.
Anticorpii, care sunt proteine produse de sistemul imunitar, joacă un rol crucial în apărarea organismului împotriva agenților patogeni, cum ar fi bacteriile și virusurile. Proteinele hormonale, precum insulina, reglează procesele fiziologice esențiale, inclusiv metabolismul zahărului și funcția de creștere. Alte proteine, numite receptori, transmit semnale între celule și ajută la coordonarea funcțiilor biologice. Proteinele joacă un rol important în repararea țesuturilor și regenerarea celulară. Ele ajută la refacerea țesuturilor lezate sau la creșterea de noi celule.
Înțelegerea structurilor proteinelor este esențială, deoarece formele acestora le determină funcțiile. Forma generală a unei proteine depinde de interacțiunile dintre toți atomii din aminoacizii din care este alcătuită. Proteina se răsucește și se pliază într-o formă finală bazată pe mii de interacțiuni chimice.
Ceea ce au reuşit laureaţii Premiului Nobel pentru chimie, cu ajutorul AI (AlphaFold), este să prezică structura unei proteine exclusiv pe baza secventei sale de aminoacizi, ceea ce va ajuta la prevenirea plierii greşite a unor proteine. Utilizarea Inteligenței Artificiale pentru a prezice structura proteinelor este un progres uriaș, care va deschide drumuri noi în biologie, medicină (de exemplu, proiectarea rapidă a proteinelor pentru a contracara viruşii), în crearea de noi medicamente etc.
Inteligenţa Artificială şi triumful interdisciplinarității
Aşadar, aproape nimeni nu contestă valoarea cercetărilor şi a descoperirilor de ultima oră şi este evident că există o legătură semnificativă între performanţele AI şi cercetările câștigătoare ale Premiului Nobel în 2024. Premiul pentru fizică a fost acordat informaticienilor care au pus bazele învățării automate, în timp ce laureații pentru chimie au fost recompensați pentru utilizarea învățării automate pentru a aborda unul dintre cele mai mari mistere ale biologiei – cum se pliază proteinele.
Pentru unii, Premiile Nobel acordate săptămâna aceasta evidențiază cât de greu devine pentru mediul academic tradițional să concureze dinamicii din domeniul tehnologiei şi, pe de altă parte, arată importanța acestui tip de Inteligență Artificială (învăţarea automată), cât și modul în care știința de astăzi depășește adesea granițele tradiționale, combinând diferite domenii pentru a obține rezultate inovatoare.
“Este prematur să vorbim despre implicarea AI în toate premiile” – a spus Demis Hassabis la o conferință de presă, îndată după anunţarea Premiilor Nobel. “Ingeniozitatea umană – a continuat acesta, vine pe primul loc – punând întrebarea, dezvoltând ipoteza, iar sistemele AI nu pot face nimic din toate astea, ci doar analizează datele chiar acum”.
Matt Strassler, fizician teoretician la Universitatea Harvard din Cambridge, Massachusetts, spunea, la rândul lui, că: “„Cercetarea lui Hopfield și Hinton a fost interdisciplinară, adunând împreună fizica, matematica, informatica și neuroștiința. În acest sens, aparține tuturor acestor domenii”.
Până la urmă, sublinia şi Virginia Dignum, profesor la Universitatea Umea din Suedia, poate că “este timpul să se modernizeze Premiile Nobel, pentru a recunoaște că descoperirile care contează cu adevărat depășesc diviziunea tradițională pe discipline”.
