W najnowszym numerze „Science” czytamy o komputerach, które po raz pierwszy same przeprowadzają badania i odkrywają prawa fizyki znane nam ze szkoły.
Gdyby Izaak Newton miał superkomputer wyposażony w kamerkę, mógłby postawić go pod jabłonką, a samemu udać się na spacer. Po powrocie spostrzegłby, że podczas jego nieobecności maszyna obserwowała spadające jabłka i na tej podstawie odkryła, że istnieje coś takiego jak grawitacja. Science fiction? Nic podobnego. System tego typu zbudowali Hod Lipson i Michael Schmidt z Cornell University.
Ich komputer - a właściwie algorytm, czyli program komputerowy, w tym przypadku wyposażony w zaawansowane procedury sztucznej inteligencji - dostał za zadanie obserwowanie prostego przyrządu - podwójnego wahadła. Kiedy naukowcy poruszyli nim, do komputera zaczęły spływać dane dotyczące położenia i prędkości urządzenia. Algorytm zaczął analizować te dane, łączyć je ze sobą, aż z gąszczu liczb wyłuskał stałe wielkości. Okazało się, że odkrył w ten sposób prawo zachowania pędu.
W kolejnym etapie doświadczenia robot otrzymał również dane o przyspieszeniu. Po ponownej analizie znów odkrył prawo fizyczne rządzące ruchem wahadełka. Tym razem była to druga zasada dynamiki Newtona.
Naukowcy podkreślają, że maszyna nie miała żadnej wiedzy na temat praw fizycznych, geometrii czy kinematyki. Udostępniono jej jedynie gigantyczny zestaw liczb. Jednak system - rozwinięta wersja poprzedniego robota uczonych Starfisha, który potrafił sam się naprawiać - był w stanie przedrzeć się przez nie i odkryć fundamentalne zasady, jakie rządzą ruchem wahadełka.
Równie niezwykły wynalazek zbudował Ross King z Aberystwyth University. Robot o nazwie Adam jest w stanie przeprowadzać badania laboratoryjne. W doświadczeniu, które przeprowadzili naukowcy, Adam przeanalizował metabolizm komórek drożdży z gatunku Saccharomyces cerevisiae i odkrył proste, ale nieznane jeszcze naukowcom zasady, które nim rządzą.
Co konkretnie zrobiła maszyna? Najpierw dzięki sztucznej inteligencji postawiła hipotezę, że pewne geny drożdży zawierają kod - czyli przepis na budowę – konkretnych enzymów. Następnie Adam zweryfikował tę hipotezę - wyhodował drożdże na specjalnej pożywce, pobrał ich próbki i przeanalizował, a potem powtórzył wszystko jeszcze raz, by potwierdzić wyniki. "Automatyzacja to proces, dzięki któremu nauka stanie się bardziej efektywna" - mówi prof. King. "To ona odpowiadała za postęp technologiczny w XIX i XX wieku i wszystko wskazuje na to, że tak będzie dalej".
Naukowiec chce zbudować teraz kolejnego robota - Ewę, który ma zająć się szukaniem lekarstwa na malarię.
Czy grozi nam scenariusz rodem z „Terminatora”? Czy maszyny mogą rozwinąć się tak bardzo, że zagrożą ludzkości? Na razie oczywiście nie. Choć roboty są już w stanie wyręczać naukowców w pracy, a nawet same odkrywać prawa natury, to człowiek ciągle jest tym, który dokonuje interpretacji wyników doświadczeń i wyciąga wnioski. Tego nie potrafi jeszcze żaden komputer.
STWORZONY PRZEZ NAS ROBOT PRZYSPIESZY ROZWÓJ NAUKI
Rozmowa z Michaelem D. Smithem
Magdalena Salik: Wyobraźmy sobie, że przenosimy się w czasie o sto lat, do początku XXII wieku. Co wtedy będą umiały robić komputery takie jak wasz?
Michael D. Smith*: Na razie nasz system obserwuje naturalne zjawiska - np. ruch wahadła - i odkrywa prawa, które nimi rządzą. Jednak nie potrafi wyjaśniać ich ludziom. W przyszłości komputery będą nie tylko opisywały nowe prawa natury, ale również opowiedzą o swoich teoriach, zinterpretują je i wyciągną wnioski. Tak jak to robią teraz naukowcy.
Do jakich dziedzin można by wykorzystać tego rodzaju systemy?
Wszędzie tam, gdzie jest mnóstwo danych i luki teoretyczne. A więc szczególnie w biologii, gdzie zachodzi mnóstwo skomplikowanych, trudnych do wyjaśnienia procesów biochemicznych. W tej chwili na przykład przystosowujemy nasz komputer do badania tego, co dzieje się wewnątrz pojedynczej komórki.
Jedna z teorii futurystycznych zakłada, że rozwój sztucznej inteligencji doprowadzi do powstania Osobliwości – systemu SI tak zaawansowanego, że będzie w stanie zająć się (w zastępstwie ludzi) rozwojem technologicznym. Czy wasz komputer nie jest przypadkiem zarodkiem Osobliwości?
Algorytm, który zbudowaliśmy, faktycznie w pewien sposób łączy się z koncepcją Osobliwości. Na pewno może on pomóc przyspieszyć rozwój nauki, a także określić kolejne bariery, jakie dzielą nas od powstania naprawdę zaawansowanej SI.
Nie obawia się pan, że niedługo maszyny nas prześcigną - tak jak w filmie „Terminator”?
Cóż, już teraz istnieje cała grupa ludzi - np. osób starszych, dla których technologia rozwija się zbyt szybko, by się nauczyć z niej korzystać. Środkiem zapobiegawczym, jaki można przedsięwziąć, jest paradoksalnie dalszy rozwój technologii. A więc budowanie systemów takich jak nasz, które pomogą nam uczyć się i utrzymać łączność z najbardziej rozwiniętą SI.
*Michael D. Smith, doktorant Cornell University, współautor pracy opublikowanej w „Science”
