Искусственный интеллект должен научиться делать случайные открытия

Является ли данное требование (условие) обязательным? Нет, не является. Вполне можно допустить, что машина не составляла программу работы, что формулировкой целей и задач занимался человек. А машина была всего лишь одним из участников проводимого исследования, подобно тому, как в любом научном коллективе есть те, кто планирует серию необходимых опытов, то есть составляет программу, и те, кто непосредственно ставит эти опыты. Вот они-то - сотрудники, ставящие запланированные эксперименты, и сталкиваются первыми с явлениями, о которых не думал и не догадывался никто, в том числе руководитель исследования (научного проекта).

Голландский ученый Хейке Камерлинг-Оннес получил в 1913 г. Нобелевскую премию по физике за открытие явления сверхпроводимости, но впервые столкнулся с этим явлением не он, а его сотрудник Г.Холст. Он был первым, кто наблюдал эффект исчезновения электрического сопротивления у ртути вблизи абсолютного температурного нуля. Роль Г.Холста, который в дальнейшем стал профессором Лейденского университета, упоминается в статье В.Л.Гинзбурга «Несколько замечаний об изучении сверхпроводимости» [25, с.187].

Американский биолог Томас Хант Морган получил в 1933 г. Нобелевскую премию по физиологии и медицине за создание хромосомной теории наследственности, но убедительное доказательство этой теории получил в 1914-1916 гг. его сотрудник Кальвин Бриджес, когда открыл явление нерасхождения хромосом. А первым, кто на практике применил теоретический вывод о линейном расположении генов в хромосоме, был еще один сотрудник Т.Моргана, Альфред Стертевант [26].

Немецкий ученый Ханс Шпеман получил в 1935 г. Нобелевскую премию по физиологии и медицине за открытие эмбрионального организатора и разработку концепции эмбриональной индукции, но решающий эксперимент, позволивший установить существование эмбрионального организатора, поставил не он, а его сотрудница Хильда Мангольд. Роль Х.Мангольд в постановке этого эксперимента обсуждается в статье Ю.Н.Городилова «Организатор Шпемана: его источники и его производные» [27].

Американский микробиолог Зельман Ваксман получил в 1952 г. Нобелевскую премию по физиологии и медицине за открытие стрептомицина - антибиотика, эффективного против туберкулеза, но впервые выделил этот антибиотик и исследовал его противотуберкулезное действие не он, а его аспирант Альберт Шац (Albert Schatz, 1920-2005). Об этом, в частности, сообщается в книге А.А.Капто «Анналы урологии» [28, с.286].

Испано-американский исследователь Северо Очоа получил в 1959 г. Нобелевскую премию за открытие полинуклеотидной фосфорилазы, но впервые этот фермент, участвующий в распаде РНК, выделила его аспирантка Марианна Грюнберг-Манаго (1921-2013). Впоследствии она станет президентом Международного биохимического союза (1982-1988). Роль М.Грюнберг-Манаго в открытии, которое принесло Нобелевскую премию ее руководителю, описывается во многих работах, в том числе в [29].

Американский ученый Маршалл Ниренберг получил в 1968 г. Нобелевскую премию за расшифровку генетического кода, но первая находка, позволившая достичь этой цели, была сделана его сотрудником Генрихом Маттэи. Он обнаружил, что полиурацил запускает синтез белка полифенилаланина. Как сообщает И.Харгиттаи в книге «Откровенная наука» [17], «именно Маттэи первым провел эксперимент с полиурацилом. После этого эксперимента он тут же позвонил Ниренбергу, и тот спешно вернулся в Бетесду» [17, с.129].

Британский астроном Энтони Хьюиш получил в 1974 г. Нобелевскую премию по физике за открытие нейтронных звезд (радиопульсаров), но первые сигналы этих пульсаров получила его аспирантка Джоселин Белл (род. 1943 г.). Фред Хойл, известный британский астрофизик, недоумевал по поводу того, почему Нобелевский комитет не вручил ей премию совместно с Э.Хьюишем.

Таким образом, вполне можно представить ситуацию, при которой искусственный интеллект не составляет никаких программ исследования, не определяет цели и задачи предстоящих экспериментов, а всего лишь участвует в деятельности научной лаборатории. Что же необходимо, чтобы машина могла замечать сюрпризы (неожиданные события), которые порой «подбрасывает» тот или иной эксперимент?

Во-первых, необходимо, чтобы искусственный интеллект обладал широкой эрудицией. Эта эрудиция должна включать в себя информацию (по крайней мере, в той области знаний, в которой проводятся эксперименты) о том, что известно современной науке и что остается непознанным, неисследованным в ней. Если вы осведомлены о достижениях своей области знаний, то при неожиданном столкновении с каким -то новым фактом вы без труда определите, что перед вами действительно новый факт. Для этого достаточно сопоставить (сравнить) имеющиеся у вас знания с новым явлением, которое случайно обнаружено в процессе исследований. Следовательно, машина должна постоянно сопоставлять информацию, получаемую в ходе экспериментов, с теми данными, которые хранятся в ее памяти. При отсутствии такого сравнения новый факт останется незамеченным (не удастся понять, что он новый).

Во-вторых, необходимо, чтобы искусственный интеллект умел сосредоточиваться на изучении случайных находок, концентрировать усилия на анализе аномальных (не вписывающихся в избранную программу) явлений. Иногда это заставляет резко менять направление поисков, приостанавливать избранную программу и переключаться на решение других проблем. Такое переключение, как правило, требует не только времени, но и дополнительных финансовых затрат, поскольку любой новый эксперимент имеет определенную денежную стоимость. Важно не отмахиваться от неожиданных явлений, попавших в поле зрения, не игнорировать то, что еще не поддается объяснению (и, помимо этого, избегать чрезмерной приверженности старым концепциям, мешающим увидеть новое).

История науки знает множество случаев, когда ученые проходили мимо случайных находок, не придавая им значения в силу тех или иных причин. Например, в 1930-х гг. американские физики из Беркли могли опередить супругов Жолио-Кюри в открытии искусственной радиоактивности, но проигнорировали показания счетчиков, которые свидетельствовали об этой радиоактивности. Анатоль Абрагам в книге «Время вспять...» [30] пишет: «В тридцатых годах физики-ядерщики в Беркли избавились от паразитного раздражающего треска своих счетчиков с помощью тщательного экранирования, только чтобы убедиться, прочитав публикацию супругов Жолио, что они закрыли глаза (вернее, уши) и прозевали открытие искусственной радиоактивности» [30, с.200].

Правда, и сами супруги Жолио-Кюри упустили возможность сделать, по меньшей мере, три открытия Нобелевского уровня. А.Абрагам в той же книге «Время вспять.» [30] сообщает: «Хотя главные работы Фредерика и Ирины Жолио - открытие искусственной радиоактивности, вознагражденное Нобелевской премией (и в меньшей степени работы тройки - Жолио, Г альбана и Коварски), - являются частью научной истории страны, мало кто знает, что супруги Жолио прошли мимо трех великих открытий, тоже вознагражденных Нобелевской премией. Прежде всего - открытие нейтрона, буквально оброненное супругами Жолио в корзину англичанина Чэдвика из-за их неспособности правильно проанализировать результаты своих опытов. Затем открытие позитрона, траектории которых Жолио наблюдал в своей камере Вильсона, но истолковал как следы электронов, движущихся к источнику. <.> Наконец, Ирина Жолио наблюдала, что химические свойства некоторых предполагаемых трансурановых элементов, полученных нейтронным облучением урана, поразительно похожи на свойства лантана; но, как и другие крупные радиохимики того времени, она не смогла сделать последнего решающего шага и признать, что то, что так смахивало на лантан, и есть лантан, и тем самым прошла мимо открытия ядерного деления, наложившего неизгладимую печать на двадцатое столетие» [30, с.157].

В-третьих, необходимо, чтобы искусственный интеллект умел обобщать информацию, предоставляемую случайной находкой, выявлять причинно - следственную связь между неожиданным экспериментальным результатом и теми обстоятельствами, которые обусловили этот результат. Если опыт позволил случайно обнаружить какое-то явление, нужно убедиться, что перед нами не артефакт, а реальный физический (или биологический) эффект. Для этого требуется неоднократно воспроизвести (повторить) поставленный опыт, разобраться во всех его деталях, вскрыть механизмы, действие которых определяет (детерминирует) новое явление. Повторение опыта позволяет, в том числе, проверить сформулированную гипотезу о наличии причинно - следственной связи между новым явлением и теми факторами, которые ему предшествуют. Правильному исследованию способствует использование принципов индуктивного анализа фактов, которые впервые изложены британским ученым Джоном Стюартом Миллем (1806-1873) в знаменитой книге «Система логики силлогистической и индуктивной», изданной в 1843 г. Д.С.Милль выделил пять правил индуктивного (опытного) исследования: 1) метод сходства; 2) метод различия; 3) соединенный метод сходства и различия; 4) метод остатков; 5) метод сопутствующих изменений. Подробное описание этих правил можно найти в книге В.И.Курбатова «Логика» [31, с.201 -202].

Известно, что немецкий химик Карл Циглер открыл катализаторы, обеспечивающие синтез полиэтилена, благодаря случайной находке, сделанной лаборантом. В 1963 г. этот исследовательский успех принес К.Циглеру Нобелевскую премию по химии. Г.Б.Шульпин в книге «Мир необычных молекул» [32] пишет: «Катализаторы полимеризации этилена были открыты в начале 50-х годов, и притом совершенно случайно. Сотрудники западногерманского ученого К.Циглера проводили реакции этилена с алюминийорганическими соединениями. Однажды лаборант не удосужился помыть как следует автоклав после каких -то опытов с соединениями никеля, загрузил в него алюминийорганическое соединение, этилен и... обнаружил, что весь этилен легко и быстро заполимеризовался. Окрыленные успехом исследователи начали перебирать все возможные соединения переходных металлов, которые добавляли в качестве второго компонента к триалкилалюминию. Вскоре нашли, что наиболее эффективны хлоридные комплексы титана» [32, с.142].

Аналогичное описание истории открытия К.Циглера содержится в книге В.А.Афанасьева и Г.Е.Заикова «В мире катализа» [33]. А.Л.Бучаченко в предисловии к данной книге указывает: «В прошлом, да и в недалеком прошлом, многие высокоэффективные катализаторы находили случайно и совсем не там, где искали и не тот, кто искал. Совершенно неожиданно были, например, открыты катализаторы стереоспецифической полимеризации Циглера. Их открытие связано с тем, что в недостаточно хорошо отмытом реакторе остались продукты предшествующих процессов. В результате этой «неаккуратности» и глубокого внимания химиков-исследователей, которые не прошли мимо неожиданно полученного эффекта, произошло замечательное событие - были найдены катализаторы, открывшие новую важную страницу в науке и практике производства полимеров» [33, с.3].

Итак, разобьем открытие Карла Циглера на отдельные стадии. Сначала лаборант плохо помыл автоклав, из-за чего в нем остались какие-то соединения никеля. Не зная об этом, К.Циглер проводит очередной эксперимент и обнаруживает полимеризацию этилена в автоклаве. Что делает будущий Нобелевский лауреат? Он начинает искать причинно-следственную связь, то есть выяснять, по какой причине произошла полимеризация этилена. Его подозрения падают на соединения никеля, оставшиеся в автоклаве после предыдущего опыта. Чтобы проверить свою гипотезу (свои подозрения), К.Циглер воспроизводит эксперимент, помещая в камеру этилен и соединения никеля. Гипотеза подтверждается, после чего ученый делает индуктивный вывод о том, что соединения никеля могут выступать в роли катализатора полимеризации этилена. А далее немецкий химик использует мыслительную операцию, называемую «аналогией»: он делает заключение, что по аналогии с соединениями никеля должны существовать другие соединения металлов, способные эффективно запускать процесс полимеризации этилена. К.Циглер ставит новую и весьма масштабную серию экспериментов и находит, что хлоридные комплексы титана еще лучше полимеризуют этилен, чем соединения никеля. Вот такой работе должен обучиться искусственный интеллект, чтобы делать случайные открытия и извлекать максимальную пользу из этих находок!

Если машина (роботизированная система, наделенная искусственным разумом) научится делать подобные открытия, то типичные ситуации «серендипных» находок, рассмотренные нами применительно к человеку, вполне могут стать типичными ситуациями таких же находок, сделанных компьютером. И тогда не придется удивляться попыткам систематизации (классификации) механизмов возникновения случайных исследовательских успехов, принадлежащих искусственному интеллекту. Или встречать в работах, посвященных анализу этих механизмов, таблицы, эквивалентные по своему содержанию той, которую мы приводим ниже.

Таблица 1

Возможные условия (обстоятельства), в которых могли бы совершаться случайные открытия, принадлежащие искусственному интеллекту (ИИ)

П Примечание: ситуации, описанные в данной таблице, не исчерпывают список обстоятельств, сопутствующих случайному открытию. В реальности подобных ситуаций может быть чрезвычайно много (мы всего лишь хотели дать общее представление о механизмах возникновения эпизодов «serendipity» в науке).

Заключение

Человек может выбрать вариант эволюции науки, при котором искусственный интеллект обретет высокую степень самостоятельности (свободы). В этом случае машины станут такими же полноценными субъектами научных исследований, как и люди. Машины будут обладать полномочиями самостоятельно выбирать цели и задачи исследования, разрабатывать программу решения определенной научной проблемы, а также методы достижения искомого результата. Машины получат возможность эффективно пользоваться индуктивной логикой, публиковать статьи и книги о сделанных открытиях и заявлять о своем приоритете (первенстве) на тот или иной научный результат. При таких обстоятельствах нельзя исключать, что машины будут посещать научные конференции и обсуждать перспективы тех или иных теорий (концепций) с таким же энтузиазмом, как это делают ученые- люди. Кстати, мобильный робот уже присутствовал на конференции и выступал там с докладом. Стюарт Рассел и Питер Норвиг в книге «Искусственный интеллект» [34] пишут о соревновании мобильных роботов, проведенном в 2002 г.: «Наблюдаемый прогресс остается стабильным и весьма впечатляющим: в одном из последних соревнований (2002 год) перед роботами стояла задача войти в комплекс зданий, где проводилась конференция, найти путь к бюро регистрации, зарегистрироваться на конференции и произнести речь» [34, с.1238].

Однако, скорее всего, человек остановит свой выбор на другом сценарии развития научного знания. Будут приняты меры, в соответствии с которыми самостоятельность (свобода) интеллектуальных машин будет существенно ограничена. Компьютерам с элементами разумной деятельности не позволят выбирать цели и задачи исследования. Их роль будет сводиться к тому, чтобы помогать человеку в проведении научного поиска, участвовать в постановке некоторых экспериментов. Их не станут наделять всеми когнитивными функциями, которыми обладает человеческий разум. Но функцией осознавать (понимать) новизну явления, обнаруженного в ходе поиска, скорее всего, наделят. Это одна из самых ценных функций. Она позволяет, продвигаясь шаг за шагом, от эксперимента к эксперименту, расширять границы тех знаний, которыми мы обладаем, находить практическое приложение (применение) этим знаниям, стимулировать прогресс множества технологий.

Но, даже если машина освоит «искусство случайных открытий», она будет делать их без возможности исчерпывающим образом формализовать (алгоритмизировать) это искусство. Как мы отметили в [8, 9], фактор случая, присутствующий в научном поиске, нельзя формализовать, поскольку подлинное научное творчество предполагает выход за границы известного, а в этой «неизведанной области» нельзя знать заранее, с какими аспектами (закономерностями) природы мы столкнемся. Изучая катодные лучи, образующиеся в разрядной трубке, мог ли Вильгельм Рентген заранее знать, что на этом пути ему посчастливится открыть рентгеновские волны? Случайные открытия - один из факторов, позволяющих ответить на вопрос американского математика Стивена Смейла о пределах интеллекта (пределах алгоритмизации интеллекта). Этот фактор, наряду с теоремами Геделя и Тьюринга, рассмотренными выше, дает решение 18-й проблемы С.Смейла.

Мы можем полагать, что искусственный интеллект, способный делать случайные открытия, будет представлять собой опасный агент. Кто даст гарантии, что машина, умеющая распознавать непреднамеренные находки, однажды не откроет некую технологию, которая нанесет ущерб человеку? На наш взгляд, при наличии надлежащих мер контроля такие ситуации можно полностью исключить (предотвратить). Преимущества, которые мы получаем при использовании вычислительных возможностей (ресурсов) искусственного интеллекта, весьма впечатляющие. Мы можем рассчитывать на то, что эти машинные ресурсы помогут нам в решении многих проблем, в том числе медицинских (связанных с лечением тяжелых заболеваний и поиском путей радикального продления человеческой жизни). Уже сейчас разновидности глубоких нейросетей, то есть технологии машинного обучения, совершают настоящую революцию в различных отраслях биологии. Они участвуют в диагностике заболеваний, выявлении генных мутаций, разработке новых лекарств, создании основ персонализированного здорового питания и т.д. Эрик Тополь в книге «Искусственный интеллект в медицине» [35] отмечает: «...Даже сейчас, в наше время, соединение усилий и талантов людей с возможностями искусственного интеллекта может привести к триумфальному успеху, если человек и машина действуют синергически» [35]. «.Истинная медицина, использующая искусственный интеллект, - подчеркивает автор, - возможна - и крайне желательна. Соединение мощи машин и людей - мощи человеческого и искусственного интеллекта - поднимет уровень медицины на беспрецедентную высоту. Мы увидим, что на этом пути нас подстерегает великое множество препятствий. Путь будет нелегким и очень долгим. Но целенаправленные усилия непременно помогут достичь желаемого» [35].

Литература

1. Вейль Г. Математика и логика // Вейль Г. Избранные труды. Математика и теоретическая физика. М.: «Наука», 1984. С.328-340.

2. Вейль Г. Полвека математики. М.: «Знание», 1969. 47 с.

3. Частиков А.П. Архитекторы компьютерного мира. СПб.: «БХВ- Петербург», 2002. 384 с.

4. Нагель Э., Ньюмен Дж. Теорема Геделя. М.: «Знание», 1970. 63 с.

5. Манин Ю.И. Теорема Геделя // Природа. 1975. № 12. С.80-87.

6. Пенроуз Р. Новый ум короля. О компьютерах, мышлении и законах физики. М.: Едиториал УРСС, 2003. 384 с.

7. Новиков Н.Б. Решение 18-й проблемы С.Смейла. М.: Институт психологии РАН, 2013. 1463 с.

8. Новиков Н.Б. Каковы пределы интеллекта, как искусственного, так и человека? // Нейроинформатика. 2013. Том 7. № 1. С.42-62.

9. Новиков Н.Б. 18-я проблема С.Смейла в зеркале случайных открытий. М.: Институт психологии РАН, 2017. 1390 с.

10. Майданов А.С. Искусство открытия: методология и логика научного творчества. М.: изд-во «Репро», 1993. 175 с.

11. Азерников В. Продолжение следует // Наука и жизнь. 1968. № 1. С.62-67.

12. Ходаков Ю.В. Как рождаются научные открытия. М.: «Наука», 1964. 96 с.

13. Александрин В.В. Падре Реанимационе // Химия и жизнь. 2000. № 1. С.28-31.

14. Семенов Н.Н. Таким образом, я пришел к идее... // Химия и жизнь. 1986. № 4. С.39-44.

15. Мазин В.В., Шашкова Л.С. Грибы, растения и люди. М.: «Агропромиздат», 1986. 208 с.

16. Сухотин А.К. Превратности научных идей. М.: «Молодая гвардия», 1991. 271 с.

17. Харгиттаи И. Откровенная наука. Беседы с корифеями биохимии и медицинской химии. М.: «КомКнига», 2006. 544 с.

18. Елдышев Ю.Н. Нобелевские премии - 2006: научная олимпиада или чемпионат США? // Экология и жизнь. 2006. № 12 (61). С.38-42.

19. Дмитриев И.С. Электрон глазами химика. Очерки о современной квантовой химии. Ленинград: «Химия», 1986. 228 с.

20. Мигдал А.Б. Нильс Бор и квантовая физика // Успехи физических наук. 1985. Том 147. № 2. С.303-342.

21. Данин Д.С. Вероятностный мир. М.: «Знание», 1981. 208 с.

22. Симо К., Смейл С., Шенсине А. и др. Современные проблемы хаоса и нелинейности. Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2002. 304 с.

23. Марихин В.А. Синтетические металлы // Химия и жизнь. 2000. № 6. С.10-13.

24. Канер Р., Макдайрмид Э. (Мак-Диармид). Электропроводящие полимеры // В мире науки. 1988. № 4. С.50-56.

25. Гинзбург В.Л. Несколько замечаний об изучении сверхпроводимости // Успехи физических наук. 2005. Том 175. № 2. С.187-190.

26. Музрукова Е.Б., Фандо Р.А. Создание хромосомной теории наследственности // Природа. 2015. № 7. С.79-86.

27. Городилов Ю.Н. Организатор Шпемана: его источники и его производные (клеточно-тканевые и молекулярно-генетические аспекты) // Цитология. 2001. Том 43. № 2. С.182-203.

28. Капто А.А. Анналы урологии: от 5000 года до н.э. до 2014 года. Справочно-энциклопедическое исследование. М.: «Полиграф-Информ», 2014. 544 с.

29. Богданов А.А. Памяти Марианн Грюнберг-Манаго // Биохимия. 2013. Том 78. № 4. С.562-564.

30. Абрагам А. Время вспять, или Физик, физик, где ты был? - М.: «Наука», 1991. 391 с.

31. Курбатов В.И. Логика. Систематический курс. Ростов-на-Дону: «Феникс», 2001. 512 с.

32. Шульпин Г.Б. Мир необычных молекул. Металлоорганические комплексы. М.: «Наука», 1986. 173 с.

33. Афанасьев В.А., Заиков Г.Е. В мире катализа. М.: «Наука», 1977. 107 с.

34. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход. М.: «Вильямс», 2006. 1408 с.

35. Тополь Э. Искусственный интеллект в медицине: как умные технологии меняют подход к лечению. М.: «Альпина Паблишер», 2022. 400 с.

Размещено на Allbest.ru