Нобелевские премии 2024 года по физике и химии

Решение о присуждении Нобелевской премии 2024 г. по физике изобретателю нейросети Джону Хопфилду и специалисту по информатике Джеффри Хинтону за работы по машинному обучению нейросетей вызвало некоторое недоумение в научном мире. Среди химиков тоже возникли обиды, поскольку двое из трех лауреатов премии по химии являются специалистами по компьютерным наукам и в числе известных в этой сфере ученых никогда не были замечены. Попробуем разобраться, почему так получилось и за что были присуждены эти премии.

Начнем с того, что обычно уважаемые научные издания регулярно публикуют неофициальные топ-листы наиболее известных ученых, на основании которых обычно выбирают нобелевских лауреатов.

Понятно, что во времена Нобеля компьютеров не существовало и, соответственно, премии по компьютерным наукам не предполагалось. Однако огромную роль нейросетей в науке нельзя было не заметить. В 1966 году был учрежден аналог нобелевской премии по информатике и вычислительной технике – премия Тьюринга. Она присуждается за наиболее выдающиеся достижения в этой области, но далеко не все о ней знают. Нынешний нобелевский лауреат Хинтон является также и обладателем премии Тьюринга.

В пресс-релизе Нобелевского комитета сказано: «Лауреаты применили инструменты из области физики для разработки методов, которые стали основой современного машинного обучения. Джон Хопфилд создал ассоциативную нейронную сеть, которая может хранить и восстанавливать изображения и другие типы шаблонов в данных. Джеффри Хинтон изобрел метод, позволяющий автономно находить свойства данных и выполнять такие задачи, как идентификация определенных предметов на изображениях».

91-летний Джон Хопфилд является изобретателем ассоциативной нейронной сети, которая называется его именем. Она устроена на принципах работы человеческого мозга. Узлы компьютерной нейронной сети связаны друг с другом подобно нейронам мозга. Сеть развивается, например, устанавливая более прочные связи между узлами, у которых в один момент времени одинаково высокие значения. Сеть Хопфилда может сохранять и воссоздавать повторяющиеся структуры. Так, например, сеть может отыскать в своей памяти изображение, максимально похожее на то, которое ей предложили. Хопфилда считают одним из отцов искусственного интеллекта.

Поскольку Нобелевская премия может быть вручена только живым ученым, предполагают, что на решение Нобелевского комитета могло повлиять желание увековечить при жизни заслуги этого действительно великого человека.

Джеффри Хинтон использовал сеть Хопфилда для создания собственной разновидности нейронной сети, которая умеет распознавать характерные элементы в заданном типе данных, например, идентифицировать на фотографиях конкретные элементы.
Однако главной заслугой нынешних лауреатов считается открытие физических законов, объясняющих, как именно обрабатывается информация в цифровых машинах, а также разработка алгоритмов, которые позволяют машине учиться и совершенствоваться самостоятельно без помощи человека.

Автоматический компьютерный перевод, распознавание текста, написание текстов на заданную тему, чат GPT, голосовой помощник Алиса (Сара) – это лишь некоторые примеры того, как люди используют ИИ в обычной жизни.
Резкий рост мошеннических операций в интернете, кражи денег с банковских карт и мобильных банковских приложений, даже запрограммированные точечные взрывы электронных устройств – это тоже ИИ в действии.

Джеффри Хинтон, которого называют крестным отцом ИИ, считает, что машина не просто стала умнее человека, она продолжает самообучаться и самосовершенствоваться, сама пишет для себя компьютерный код и понимает, как его улучшить. Создав нечто умнее себя, человечество вступает в эпоху неопределенности и сталкивается с рисками, которых никогда не знало.
Хинтон даже ушел из Google, чтобы объяснять миру опасность неконтролируемого развития ИИ. Помимо социальной напряженности вследствие потери множества рабочих мест возникает опасность генерации неотличимых от реальности фейков и создания технологий тотального контроля за населением. ИИ также способен создавать новые виды оружия и автономные системы вооружений. По мнению Хинтона, примерно через пять лет ИИ сможет ускользнуть из- под влияния человека и обрести самостоятельность, что требует от людей разработки концепции безопасного развития ИИ.
Нобелевскую премию по химии присудили за изучение структур белков. Американскому химику Дэвиду Бейкеру удалось создать новые, несуществующие в природе белки, а британцам Демису Хассабису и Джону Джамперу – разработать модель искусственного интеллекта AlfaFold2 для предсказания трехмерной структуры белков.
Белки представляют собой основу жизни на земле. Имея в своем составе всего 20 основных аминокислот, они контролируют и приводят в действие все химические реакции. Из них состоят все живые ткани, гормоны, медиаторы и проч.
Бейкер и его сотрудники научились создавать новые белки из существующих блоков аминокислот. Эта технология может послужить основой для создания лекарств, вакцин и новых материалов.

Дэвид Бейкер родился в профессорской семье. Оба родителя были университетскими профессорами по физике. Однако Дэвид решил изучать философию и социальные науки. Лишь на последнем курсе Гарварда он увлекся молекулярной биологией и решил исследовать закономерности сворачивания белков. В результате получилась программа, способная создавать несуществующие в природе белки с уникальными свойствами. В настоящее время ему 62 года, он является профессором университета Вашингтона в Сиэтле.

Хассабис и Джампер научили компьютер прогнозировать трехмерную структуру белка. Для этого была создана нейросеть AlfaFold2, которую специалисты могут использовать в открытом доступе.
Основную трудность в синтезе белков представляет их трехмерная структура, то есть цепочки аминокислот свернуты и перекручены в пространстве определенным образом, как куча перепутанных проводов. Если белок нагреть и денатурировать, т.е. выпрямить цепочки аминокислот, а потом его восстановить, то он свернется в трехмерную структуру совершенно определенным образом. При этом блоки аминокислот взаимодействуют между собой в трехмерном пространстве разными способами.

Ученые давно предполагали, что структура белка зависит от того, в какой последовательности расположены аминокислоты, но до появления нейросетей, способных анализировать огромные массивы данных, эти закономерности было невозможно просчитать. В настоящее время с помощью нейросети AlfaFold2 предсказана структура почти всех известных 200 миллионов белков.
Оба этих открытия открывают громадные возможности в области синтеза новых веществ для медицины, фармацевтики, животноводства и т.п.
С помощью AlfaFold2, например, можно понять причины возникновения устойчивости к антибиотикам и синтезировать ферменты, способные разлагать пластик.
48-летний Демис Хассабис – сооснователь и глава компании GooglDeepMind в Лондоне, а 39-летний Джон Джампер – старший научный сотрудник этой компании. Ранее компания прославилась созданием самообучаемой программы AlphaGo, которая победила сильнейших в мире профессиональных игроков в го, игры, которая намного сложнее шахмат. Принципы создания этой программы применяются в различных областях искусственного интеллекта.

Демис Хассабис родился в семье грека-киприота и матери китаянки. Отец занимался различными видами бизнеса, и семья часто переезжала. В детстве Демис был шахматным вундеркиндом и даже занял пятое место в чемпионате мира по шахматам среди юношей до 14 лет. Будучи школьником, учился программировать самостоятельно по книгам. В 17 лет стал ведущим программистом в студии видеоигр BullFrog Productions. Затем Демис получил степень бакалавра по компьютерным наукам в Кембридже и стал работать в сфере разработки компьютерных игр, позже основал собственную успешную компанию.
Но его все больше привлекала научная деятельность, и в особенности создание искусственного интеллекта. В 2010 году он основал компанию DeepMind, которая разрабатывала модели искусственного интеллекта для популярных настольных игр. В настоящее время эта компания вошла в состав Google, и Хассабис продолжает разрабатывать и совершенствовать модели искусственного интеллекта.

Джон Джампер окончил Чикагский университет и в 2017 году защитил докторскую диссертацию по теме компьютерного моделирования сворачивания белков. Вообще-то он начинал писать научную работу по физике конденсированных сред, но потом круто изменил направление своей научной деятельности. Впоследствии он признался в интервью журналистам, что узнал, что такое белок, только когда начал работу над своей докторской диссертацией. В итоге Джампер разработал алгоритм по извлечению ключевых данных для работы модели ИИ AlfaFold.
В 2020 году он вместе с Хассабисом представил усовершенствованную модель ИИ AlfaFold2, которая смогла представлять трехмерную структуру белков. В 2021 году журнал Nature включил его в список 10 самых выдающихся научных деятелей.
В связи с этими нашумевшими награждениями некоторые эксперты считают, что на данном этапе развития в науке начинает превалировать ИИ и машинное обучение нейросетей будет лежать в основе подавляющего большинства научных открытий будущего. ИИ становится частью научных исследований, расширяет возможности ученых в познании мира и открывает новые сферы применения результатов их открытий. В связи с этим возникает вопрос о роли человека в процессе взаимодействия с ИИ. Как заметил один из экспертов, совсем немного, и впору будет давать премию по литературе чату GPT, а потом и другим моделям ИИ за достижения в различных областях науки и культуры.

Ирина КИМ