Искусственный интеллект был в центре многих новостей в этом году. И это заслужено, хотя и связано с определенной публичностью. Ближе к концу года журналисты CNN опубликовали сюжет о четырех неожиданных прорывах в науке в этом году, которые стали реальностью благодаря использованию самой обсуждаемой технологии года.
Первая история посвящена археологическому открытию.
Машинное обучение помогло расшифровать ряд фрагментов расплавленного и окаменевшего древнеримского свитка из Геркуланума, захороненного во время извержения Везувия в 79 году нашей эры. из нашей эры Было найдено несколько таких свитков, которые во всех смыслах представляют собой скорее главу, чем документ. Их невозможно физически развернуть и прочитать. Помогли технологии рентгеновской томографии и машинного обучения, выявившие закономерности в химической структуре образца и помогающие не только разделить слои свитка, но и проследить следы сгоревших чернил и начать читать текст.
Вторая история о том, как искусственный интеллект делает более понятными фонетические основы «языка» животных.
В долгосрочной перспективе машинное обучение может помочь людям научиться понимать «речь» животных. Ученые начали с кашалотов, которые известны своей довольно сложной и структурированной системой звуковой коммуникации. ИИ проанализировал около 9000 записей сообщений, которыми обменивались 60 кашалотов в Карибском море.
ИИ обнаружил 18 типов ритма, пять типов темпа, три типа вариаций длительности и два типа дополнительных щелчков, добавленных в конце кода в группе более коротких кодов. Этого более чем достаточно для общения любой сложности, но расшифровки всего этого пока нет, а благодаря понятным «словам» и примерам «построения фраз» учёные намерены начать разговаривать с китами и посмотреть, как они отреагируют. . Эту же практику можно применить к любому животному.
Третье повествование продолжает тему археологии. В перуанской пустыне Наска на земле есть огромные рисунки – геоглифы. Их не видно с уровня земли. Геоглифы были случайно обнаружены самолетами в воздухе. Обычно это стилизованные изображения животных, людей или орнаментов. Недавно было обнаружено 430 изображений. ИИ, обученный на этих примерах, смог обнаружить еще 303 ранее неизвестных шаблона, предложив 47 000 кандидатов, которых он счел целесообразным выделить в топографии пустыни. Ошибок много, что говорит о несовершенстве алгоритма, но почти удвоение количества обнаруженных археологических памятников – это определенно удача.
Четвертая история, возможно, оставит самый значительный след в истории человечества. Это история предсказания сворачивания белка.
Белки состоят из двух десятков аминокислот каждый, но существуют сотни миллионов комбинаций и возникающих из них пространственных форм. Чтобы белок вступил в реакцию с живой клеткой человеческого организма, он должен принять ту или иную трехмерную форму — это как ключ от замка, один его откроет, а другой — просто кусок металлолома. Искусственный интеллект в виде пакета Google AlphaFold DeepMind научился анализировать все известные учёным белки и может предсказывать новые, которые ещё предстоит открыть.
Наконец, самым ярким признанием использования искусственного интеллекта в науках о Земле стало присуждение в этом году Нобелевской премии по физике и химии учёным, разработавшим подходящие нейтронные сети для открытий в этих науках. Новый прибор оказался адекватным времени и месту, предсказав развитие науки на многие годы вперед.
