додому Стратегія ТРИ РЕВОЛЮЦІЇ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

ТРИ РЕВОЛЮЦІЇ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

152

Коли діти, які народилися сьогодні, підуть до дитячого садка, штучний інтелект (ШІ), імовірно, перевершить людину щодо всіх когнітивних завдань: від науки до мистецтв.

Коли в 1999 році я вперше передбачив, що до 2029 року вже з’явиться генеративний штучний інтелект (ГШІ), більшість експертів подумали, що я переключився на наукову фантастику. Але після вражаючого прориву, досягнутого за останні кілька років, багато експертів вважають, що ГШІ з’явиться ще раніше – тож технічно я перетворився з оптиміста на песиміста, абсолютно не змінивши свого прогнозу.

Пропрацювавши в цій галузі 61 рік – довше, ніж будь-хто інший на світі, – я радий бачити ШІ головною темою глобальних дискусій. Проте більшість коментаторів не беруть до уваги, як великі мовні моделі, такі як ChatGPT і Gemini, стають частиною ще більшої історії. ШІ збирається зробити стрибок від революції в цифровому світі до перетворення світу фізичного. Це принесе незліченні вигоди, але особливо глибокі наслідки отримають три галузі: енергетика, промислове виробництво і медицина.

Джерела енергії є одними з найбільш фундаментальних ресурсів цивілізації. Протягом двох століть світ потребував сирого невідновлюваного викопного палива. Однак збір лише 0,01% сонячного світла, яке отримує Земля, покриє все споживання енергії людиною. З 1975 року сонячні батареї стали на 99,7% дешевшими в перерахунку на ват потужності, що дало змогу збільшити потужність сонячної енергії, яку виробляють у світі, приблизно у 2 мільйони разів. То чому ж сонячна енергія досі не панує?

Проблема двояка. По-перше, фотоелектричні матеріали залишаються занадто дорогими і неефективними, щоб повністю замінити вугілля і газ. По-друге, оскільки вироблення сонячної енергії варіюється як у добовому (день/ніч), так і в річному (літо/зима) масштабі, величезну кількість енергії необхідно зберігати доти, доки вона не знадобиться, а нинішні технології розробки акумуляторів недостатньо економічно ефективні. Закони фізики не суперечать масштабним поліпшенням у цій сфері, але діапазон хімічних варіантів для вивчення настільки величезний, що вчені домоглися поки лише болісно повільного прогресу.

Навпаки, штучний інтелект може швидко аналізувати мільярди хімічних реакцій під час моделювання і вже сприяє інноваціям як у фотоелектричній енергетиці, так і для батарей. І цей процес може різко прискоритися. За всю історію людства до листопада 2023 року люди відкрили близько 20 000 стійких неорганічних сполук, які можна використовувати в різноманітних технологіях. Потім GNoME ШІ від Google виявив набагато більше, збільшивши цю цифру за одну ніч до 421 000. Проте, це лише поверхово стосується сфери матеріалознавства. Щойно набагато розумніший ГШІ знайде повністю оптимальні матеріали, фотоелектричні мегапроєкти стануть життєздатними, а сонячна енергія зможе стати настільки широкопоширеною, що буде майже безкоштовною.

Достаток енергії уможливлює ще одну революцію: у промисловому виробництві. Вартість майже всіх товарів – від продуктів харчування та одягу до електроніки й автомобілів – значною мірою залежить від кількох загальних для всіх чинників, як-от енергія, робоча сила (включно з когнітивною працею, такою як НДДКР і дизайн) і сировина. ШІ має намір значно знизити всі ці витрати.

Наступним компонентом після дешевої сонячної енергії є людська праця, яка часто виснажлива і небезпечна. ШІ домігся великих успіхів у робототехніці, що може значно знизити витрати на робочу силу. Робототехніка також знизить витрати на видобуток сировини, а ШІ знаходить способи замінити дорогі рідкісноземельні елементи звичайними, такими як цирконій, кремній і графен на основі вуглецю. У сукупності це означає, що більшість видів споживчих товарів стануть напрочуд дешевими і загальнодоступними.

Ці передові виробничі можливості дадуть змогу зберегти співвідношення ціни та продуктивності обчислень на експоненціальній траєкторії минулого століття – поліпшення в 75 квадрильйонів разів з 1939 року. Це відбувається завдяки петлі зворотного зв’язку: сучасні чипи штучного інтелекту використовуються для оптимізації розробки чипів нового покоління. Найкраще обладнання на листопад минулого року могло виконати 48 мільярдів обчислень за секунду. Нові графічні процесори Nvidia В200 дають змогу досягти цифри, що перевищує 500 мільярдів.

Отримавши титанічні обчислювальні потужності, необхідні для біомоделювання, ми, завдяки ШІ, почнемо третю фізичну революцію – в медицині. Незважаючи на 200 років вражаючого прогресу, наші уявлення про людське тіло, як і раніше, засновані на неясних апроксимаціях, які зазвичай підходять більшості пацієнтів, але, можливо, не зовсім підходять вам. Десятки тисяч американців щорічно помирають від ліків, які, як стверджують клінічні дослідження, повинні їм допомогти.

Однак ШІ вже починає перетворювати медицину на точну науку. Замість копіткого методу проб і помилок в експериментальній лабораторії, молекулярна біосимуляція – точне комп’ютерне моделювання, що може допомогти у вивченні людського тіла і того, як на нього діють ліки, – дає змогу швидко оцінити мільярди варіантів і знайти найперспективніші ліки. Минулого літа перший препарат, розроблений ШІ, вступив у другу фазу випробувань для лікування ідіопатичного легеневого фіброзу, захворювання легенів. Наразі проходять випробування десятки інших ліків, розроблених за допомогою ШІ.

Як розробка ліків, так і процес їхніх випробувань будуть активізовані, оскільки моделювання міститиме набагато багатші дані, які можна отримати завдяки ШІ. За всю історію до 2022 року наука визначила формулу близько 190 000 білків. Того ж року AlphaFold 2 компанії DeepMind обчислила понад 200 млн формул, які були безкоштовно передані дослідникам для допомоги в розробці нових методів лікування.

Для точного моделювання більш масштабних моделей необхідні набагато більше лабораторних досліджень, але дорожня карта вже зрозуміла. Далі ШІ буде моделювати білкові комплекси, потім органели, клітини, тканини, органи і, в кінцевому підсумку, весь організм.

Зрештою це замінить сьогоднішні клінічні випробування, які є дорогими, ризикованими, повільними і статистично недостатніми. Навіть на третій стадії клінічних випробувань, імовірно, не знайдеться жодного учасника, який відповідав би вам за всіма важливими факторами: генетикою, способом життя, супутніми захворюваннями, взаємодією ліків і варіантами захворювання.

Цифрові дослідження дозволять нам адаптувати ліки для кожного окремого пацієнта. Потенціал перехоплює подих: вилікувати не лише такі хвороби, як рак і хвороба Альцгеймера, а й шкідливі наслідки самого старіння!

Сьогодні науковий прогрес дає середньостатистичному американцю чи британцю додаткові шість-сім тижнів тривалості життя щороку. Коли ГШІ дасть нам змогу повністю опанувати клітинну біологію, цей прогрес різко прискориться. Щойно щорічне збільшення тривалості життя досягне 12 місяців, ми досягнемо “швидкості відходу від старіння”. Я вважаю, що люди, які чітко дотримуються здорового способу життя та використовують нові методи лікування, доживуть до 2029-2035 років, коли подібне, нарешті, станеться, і відтоді старіння перестане бути фактором, який би вплинув на їхню смертність. А завдяки експоненціальному поліпшенню співвідношення ціни та якості в галузі обчислень, методи лікування на основі штучного інтелекту, які спочатку були дорогими, швидко стануть широкодоступними.

Таким є найважливіше, що на нас чекає завдяки ШІ: довше і здоровіше життя, без поневірянь і вразливостей, які обмежували людство від самого його зародження.

Рей КУРЦВЕЙЛ, футуролог

Джерело тут

НАПИСАТИ ВІДПОВІДЬ

введіть свій коментар!
введіть тут своє ім'я