Nobeli hindadega AI: topelt võit tekitas arutelu teaduslike distsipliinide üle

Nobeli hindadega AI: topelt võit tekitas arutelu teaduslike distsipliinide üle

Nobeli komisjonid on tunnistanud tehisintellekti (KI) ümberkujundavat jõudu kahes selle aasta hinnas-see austas närvivõrkude pioneerid füüsika hinnas ja valkude uurimise ja kavandamise arvutusvahendite arendaja keemilise auhinna uurimiseks.

Ainult mõni hetk pärast Rootsi kuningliku teaduste akadeemia Nobeli füüsikaauhinna võitjate väljakuulutamist koges sotsiaalmeedia maailm arutelusid. Mitmed füüsikud väitsid, et Geoffrey Hintoni ja John Hopfieldi auhindadel tähistatud mehaaniliste õppe uurimistöö aluseks olev teadus ei olnud tegelikult füüsika.

"Olen sõnatu. Hindan nii masinõppimist kui ka kunstlikke närvivõrgustikke, aga ka kõiki teisi, kuid on keeruline mõista, et see on füüsiline avastus," kirjutas Londoni Imperial College'i astrofüüsik Jonathan Pritchard, x .

Hintoni uurimistöö Kanadas Toronto ülikoolis ja New Jersey Princetoni ülikoolis Hopfieldis "kuulub arvutiteaduse valdkonda", ütleb Saksamaa Müncheni matemaatilise filosoofia keskuse füüsiku Sabine Hossenfelder. "Nobeli iga -aastane auhind on füüsika ja füüsikute jaoks haruldane võimalus astuda tähelepanu keskpunkti. See on päev, mil sõbrad ja pereliikmed mäletavad, et nad tunnevad füüsikut ja võib -olla küsivad, mis see viimane Nobeli auhind oli. Kuid mitte sel aastal."

ühendage mõned perspektiivid

Kõik ei olnud mures: paljud füüsikud tervitasid uudiseid. "Hopfieldi ja Hintoni uurimistöö oli interdistsiplinaarne ning tõid kokku füüsika, matemaatika, arvutiteaduse ja neuroteadused," ütleb Matt Strassler, Massachusettsi Cambridge'is Harvardi ülikooli teoreetiline füüsik. "Selles mõttes kuulub see kõigisse nendesse erialadesse."

Anil Ananthaswamy märgib, et Nobeli komitee viidatud uurimistöö ei ole teoreetiline füüsika kõige puhtamas mõttes, vaid see on juurdunud tehnikate ja kontseptsioonide juured füüsikast, näiteks energiast. Hintoni ja Hopfieldi võrkude leiutatud "Boltzmanni võrgud" on mõlemad energiapõhised mudelid, "ütleb ta.

Seos füüsikaga muutus masinõppe hilisemates arengutes nõrgemaks, lisab Ananthaswamy, eriti "edasisuunaliste" tehnikatega, mis muudavad närvivõrkude koolitamise lihtsamaks. Sellegipoolest naasevad füüsilised ideed ja aitavad teadlasi mõista, miks teevad üha keerukamad süvaõppe süsteemid seda, mida nad teevad. "Masinaõppe uurimiseks on vaja füüsika mõtteviisi," ütleb Lenka Zdeborová, kes uurib Lausanne'i (EPFL) Šveitsi föderaalse tehnoloogiainstituudi arvutuse statistilist füüsikat.

"Arvan, et füüsika Nobeli preemia peaks jätkuma üha enam füüsiliste teadmiste valdkondade tungimist," ütleb Sapienza ülikooli Rooma füüsik Giorgio Parisi, The Jagas Nobeli preemia 2021 . "Füüsika on muutumas üha laiemaks ja hõlmab paljusid teadmiste valdkondi, mida pole varem füüsika osa olnud või ei kuulunud."

mitte ainult ki

Näis, et arvutiteadus võtab Nobeli preemia üle järgmisel päeval pärast füüsikaauhinna välja kuulutamist, kuna Ki-Tools valkude struktuuri prognoosi jaoks Alphafold Google DeepMindis, mis on pool keemia nobeli preemiast. (Teine pool anti David Bakerile Washingtoni ülikoolist Seattle'is valkude kujundamise töö eest, mis ei kasuta masinõpet).

Auhind oli AI häiriva jõu tunnustamine, aga ka teadmiste pidev suurenemine struktuurilises ja arvutipõhises bioloogias, ütles Londoni kolledži ülikooli bioinformatist David Jones, kes töötas koos DeepMindiga Alphalli esimesel versioonil. "Ma ei usu, et Alphafold esindab radikaalset muutust aluseks olevas teaduses, mis polnud veel kättesaadav," ütleb ta. "See on lihtsalt selles, kuidas kõik kokku pandi ja kujundatud nii, et Alphafold jõuaks nendesse kõrgustesse."

Keyinput, mida Alphafold kasutab, on erinevate organismide seotud valkude järjestused, mis suudavad tuvastada aminohappepaare, mis on tõenäoliselt ko-evolutsiooni ja seetõttu võivad see olla lähedal valgu 3D-struktuurile. Teadlased on neid teadmisi juba kasutanud valgustruktuuride ennustamiseks Alphafoldi väljatöötamisel ja mõned hakkasid seda ideed isegi sügava õppimisvõrkudes rakendama.

"Ei olnud lihtne, et läksime tööle, vajutasime AI nuppu ja siis läksid kõik koju," ütles Jumper 9. oktoobril DeepMindis toimunud pressikonverentsil. "See oli tõesti iteratiivne protsess, mille käigus arendasime, uurisime ja üritasime leida õigeid kombinatsioone selle vahel, mida kogukond valkude kohta aru sai ja kuidas saaksime need intuitsioonid oma arhitektuuri kaasata."

Alphafold poleks olnud võimalik, kui valgu andmebaasi poleks olemas, enam kui 200 000 valgustruktuuri vabalt ligipääsetavat hoidlat, sealhulgas mõned, mis aitasid kaasa varasematele Nobeli hindadele, mis määrati röntgenikristallograafia, krüoelektronmikroskoopia ja muude katsemeetodite abil. "Iga andmepunkt on kellegi aastatepikkuse pingutuse tulemus," ütles Jumper.

Alates selle alusest 1901. aastal on Nobeli hinnad sageli kajastanud uurimistöö mõju ühiskonnale ja on premeerinud praktilisi leiutisi, mitte ainult puhast teadust. Sellega seoses ei ole hinnad 2024. aastal, väidab Ananthaswamy. "Mõnikord antakse neile väga heade inseneriprojektide eest. Data-Label =" https://www.nobelprize.org/physics/1964/summary/ "Data-Track-Category =" BOODEKEKTI LING "> LAS"> Laser ja PCR . "