PG su Nobelio kainomis: Dviguba pergalė sukėlė diskusiją apie mokslo disciplinas

PG su Nobelio kainomis: Dviguba pergalė sukėlė diskusiją apie mokslo disciplinas

Nobelio komitetai pripažino dirbtinio intelekto transformacinę galią (KI) dvi " Data-Label = "https://www.nature.com/articles/d41586-03214-7" Data-Rack-category teksto nuoroda "> Skaičiavimo įrankių kūrėjas, skirtas baltymams ištirti ir projektuoti Chemijos premijoje. Bet ne visi tyrėjai patenkinti.

Tik praėjus kelioms akimirkoms po to, kai buvo pranešta apie šių metų Nobelio fizikos premijos nugalėtojus, kuriuos sukūrė Karališkoji Švedijos mokslų akademija, socialinės žiniasklaidos pasaulis patyrė akimirksnį diskusijų. Keli fizikai teigė, kad mokslas, grindžiamas mechaninio mokymosi tyrimais, kurie buvo švenčiami Geoffrey Hintono ir Johno Hopfieldo apdovanojimuose, iš tikrųjų nebuvo fizika.

"Aš esu nekalbus. Aš vertinu mašinų mokymą „Data-Label =“ https://x.com/jr_pritchhard/status/184359411097902 "Data-Rack-category teksto nuoroda"> X . "Manau, kad Nobelio prizą pasiekė AI hipe."

Hintono tyrimai Toronto universitete Kanadoje ir Hopfieldo Prinstono universitete Naujajame Džersyje „priklauso informatikos sričiai“, - sako Sabine Hossenfelder, Miuncheno matematikos filosofijos centro Vokietijoje centre. "Kasmetinis Nobelio premija yra reta galimybė fizikai - ir fizikams - žengti į akiratį. Tai yra diena, kai draugai ir šeima prisimena, kad jie žino fiziką ir galbūt paklausti, apie ką buvo šis paskutinis Nobelio premija. Bet ne šiais metais."

suvienykite kai kurias perspektyvas

Ne visi jaudinosi: daugelis fizikų pasveikino naujienas. „Hopfieldo ir Hintono tyrimai buvo tarpdisciplininiai ir sujungė fiziką, matematiką, informatikos ir neuromokslą“, - sako Matt Strassler, teorinis fizikas Harvardo universitete Kembridže, Masačusetso valstijoje. "Šia prasme ji priklauso visoms šioms specialioms sritims."

Anil Ananthaswamy, mokslo žurnalistas iš Berkeley, Kalifornijoje ir knygos „Kodėl mašina mokytis“ autorius, pažymi, kad Nobelio komiteto cituojamas tyrimas nėra teorinė fizika gryniausia prasme, tačiau yra pagrįsta fizikos metodais ir sąvokomis, tokiomis kaip energija. „Boltzmann Networks“, kuriuos išrado „Hinton“ ir „The Hopfield Networks“, yra ir energijos pagrindu skatinami modeliai “,-sako jis.

Ryšys su fizika tapo silpnesnis vėlesniuose mašinų mokymosi pokyčiuose, prideda „Ananthaswamy“, ypač naudojant „FeedForward“ metodus, kurie palengvino neuroninių tinklų treniruotes. Nepaisant to, fizinės idėjos grįžta ir padeda suprasti tyrėjus, kodėl vis sudėtingesnės giluminio mokymosi sistemos daro tai, ką daro. „Mums reikia fizikos mąstymo būdo, kaip mokytis mašinų mokymosi“, - sako Lenka Zdeborová, tirianti statistinę fiziką apie Šveicarijos federalinio technologijos instituto apskaičiavimą Lozanoje (EPFL).

"Manau, kad Nobelio fizikos premija turėtų ir toliau prasiskverbti į vis daugiau fizinių žinių sričių",-sako Giorgio Parisi, Sapienza universiteto Romos fizikas „https://www.nature.com/articles/d41586-02703-3" Data-Rack-category = "Kūno teksto nuoroda"> Bendrinti Nobelio prizą 2021 . "Fizika tampa vis platesnė ir apima daugybę žinių sričių, kurių praeityje nebuvo ar nebuvo fizikos dalis".

ne tik ki

Atrodė "Https://www.nature.com/articles/d41586-022-0097-5" Data-Rack-category = "Kūno teksto nuoroda"> „Ki-Tools“ baltymų struktūros prognozė AlphaFold „Google Deepmind“ Londone, Chemijos Nobelio premijos pusėje. (Kita pusė buvo apdovanota Davidui Bakeriui iš Vašingtono universiteto Sietle už baltymų dizaino darbus, kurie nenaudoja mašinų mokymosi).

Prizas buvo pripažintas žalingos AI galios, tačiau taip pat nuolatinis žinių padidėjimas struktūrinėje ir kompiuterinėje biologijoje, sako Davidas Jonesas, Londono koledžo universiteto bioinformatininkas, dirbęs su „Deepmind“ pirmoje „Alphall“ versijoje. „Nemanau, kad„ Alphafold “reiškia radikalų pagrindinio mokslo pokytį, kurio dar nebuvo“, - sako jis. "Tai yra tik tai, kaip viskas buvo sudėjo ir suprojektuota taip, kad Alphafoldas galėtų pasiekti šias aukštumas."

raktas, kurį naudoja „Alphafold“, yra susijusių baltymų sekos iš įvairių organizmų, galinčių nustatyti aminorūgščių poras, kurios tikriausiai yra KO-evoliucija, todėl gali būti artima baltymo 3D struktūrai. Tyrėjai jau pasinaudojo šiomis žiniomis prognozuodami baltymų struktūras, kai buvo sukurtas Alphafoldas, o kai kurie net pradėjo įgyvendinti idėją giluminio mokymosi tinkluose.

"Nebuvo lengva, kad mes ėjome į darbą, paspaudėme AI mygtuką ir tada visi grįžo namo", - spalio 9 d. „Deepmind“ spaudos konferencijoje sakė Jumper. "Tai iš tikrųjų buvo pasikartojantis procesas, kurio metu mes sukūrėme, ištyrėme ir bandėme rasti tinkamus derinius tarp to, ką bendruomenė suprato apie baltymus, ir kaip mes galime įtraukti šias intuicijas į savo architektūrą."

„Alphafold“ nebūtų buvęs įmanomas, jei baltymų duomenų bazė nebūtų egzistavusi, laisvai prieinama daugiau kaip 200 000 baltymų struktūrų saugykla, įtraukianti kai kuriuos, kurie prisidėjo prie ankstesnių Nobelio kainų, kurios buvo nustatytos naudojant rentgeno kristalografiją, krioelektronų mikroskopiją ir kitus eksperimentinius metodus. „Kiekvienas duomenų taškas yra daugelio metų pastangų rezultatas“, - sakė D. Jumper.

Nuo pat įkūrimo 1901 m. Nobelio kainos dažnai atspindėjo tyrimų įtaką visuomenei ir apdovanojo ne tik gryno mokslo, bet ir praktinius išradimus. Šiuo atžvilgiu 2024 m. Kainos nėra pašalinės, sako Ananthaswamy. "Kartais jie apdovanojami už labai gerus inžinerinius projektus.„ Data-Label = "https://www.nobelprize.org/physics/1964/summary/" Data-Rack-category = "Kūno teksto nuoroda"> Laser ir PCR ".