Ještě během nástupu pandemie by sotvakdo řekl, že umělé inteligence brzy ohrozí zaměstnání spousty lidí. A nejspíš nikoho by ani ve snu nenapadlo, že mezi prvními půjdou po prkně ztráty uplatnění bílé límečky a kreativní profese všeho druhu. Navzdory všem dřívějším představám, „roboti“ a „inteligence“ nenahrazují řidiče nebo techniky, ale právníky, lékaře, grafiky a básníky.
Inteligence AI-Descartes, která vznikla díky spolupráci výzkumných center IBM Research, Samsung AI a University of Maryland, Baltimore County (UMBC), jde ještě mnohem dál. Nebere si servítky a dělá práci vědců. Ale ne jen tak nějakých. AI-Descartes funguje jako špičkový učenec, typicky nositel Nobelovy ceny, který se snaží dívat na stávající poznatky a teorie z nového úhlu.
Systém AI-Descartes je založený na symbolické regresi, tedy postupu, který hledá mezi rovnicemi takové, které sedí na pozorovaná data. Jak podotýká vedoucí týmu tvůrců této inteligence Cristina Cornelio ze Samsung AI, jejich inteligence má oproti jiným několik předností, přičemž klíčová je schopnost „logicky uvažovat.“ Jde o to, že když systém najde více rovnic, které vysvětlují zkoumaná data, zváží, která z nich lépe odpovídá teoretickým základům dotyčného problému.
Logicky uvažující AI-Descartes má tedy podstatnou výhodu oproti generativním inteligencím jako je rodina inteligencí ChatGPT od OpenAI. Tito takzvaní „stochastičtí papoušci“ sice šikovně skládají útržky reality, ale mají jen velmi omezené možnosti „logicky uvažovat.“ Často se potýkají i s prostinkou matematikou. Jinými slovy, AI-Descartes je jako vysokoškolák na setkání spolužáků ze základní školy.
Další předností inteligence AI-Descartes je, že obzvláště dobře zachází s reálnými daty. Kdo s nimi kdy dělal, tak jistě ví, že jsou oblečení dětí ze školní družiny. Tak trochu chaotická, někdy potrhaná, občas i podezřelá. Tradiční regresní programy se v takových datech bez intervence lidského odborníka ztrácejí, AI-Descartes si s nimi poradí.
Jak přiznává Tyler Josephson z UMBC, rozlet jejich inteligence poněkud brzdí, že operátor nejprve musí ve formalizované podobě zadat zmíněné „teoretické základy,“ studovaného problému, čili vědeckou teorii, která se k dané věci vyjadřuje. Nicméně, do budoucna chtějí tuto věc automatizovat a propojit se strojovým učením, takže by inteligence mohla vědecké teorie nejen konfrontovat, ale i vylepšovat či přímo tvořit nové.
Co AI-Descartes umí? Když do něj nalili příslušná data a vědecký kontext, dokázal (znovu)objevit klíčovou část výzkumu Irvinga Langmuira v chemii rozhraní mezi materiály (surface chemistry), za kterou získal v roce 1932 Nobelovu cenu. Aby toho nebylo málo, AI-Descartes například objevil i 3. Keplerův zákon a dospěl ke slušné aproximaci Einstenovy dilatace času.
##seznam_reklama##
Znovuobjevování vědeckých teorií je sice očividně zábavné, ale tým tvůrců inteligence AI-Descartes doufá, že se jejich „dítko“ dostane mnohem dál. Jak přiznává Cornelio, na jejich práci je asi nejvíc vzrušující představa, že AI-Descartes přijde na něco nového nebo alespoň inspirativního pro pokrok vědy a technologií. Nejspíš je to jenom otázkou času.
Video: Cristina Cornelio Samsung AI Center – Cambridge (spustit lze ZDE)
Literatura