ノーベル賞受賞者は、AI の不完全な能力が必要であることを思い出させます |テクノロジー

私たちの日常生活の経験は、複雑で、しばしば暴力的な世界を私たちに明らかにし、私たちは科学と技術を通じて、より住みやすく、合理的で、制御可能なものにしようとしています。気候変動と戦争紛争は、この科学技術事業が危険な時期にあることを私たちに警告しています。この科学技術事業は、一方では予期せぬ結果に満ちた歴史によって人々の目の前で疲弊しており、他方では、それは私たちに非常に大きな力を与えてくれたので、最も恵まれた人々はすでに物理的現実からのユートピア的解放が手の届くところにあると夢見ています。 今年のノーベル賞受賞者 彼らは、私たちが進んでいる危険な道がどこから来てどこへ行くのかを理解するための鍵を与えてくれます。

第一次世界大戦の恐怖にトラウマを負ったヨーロッパへの簡単なツアーを始めます。 カート・ゲーデルとアラン・チューリング 彼らは、現実を解釈するための論理とデジタル アルゴリズムの限界、つまり、知識とコンピューティングの決定的な違いを明らかにしました。一方、物理学は、量子力学と一般相対性理論によって作成されたパズルによって、私たちの「常識」の概念を打ち破りました。ジークムント・フロイトの考えは、当時の発見を消化した神経科学の発展を推進しました。 ラモン・イ・カハル、ニューラルネットワーク 人間の精神に物理的な基盤を提供する個人。第二次世界大戦の勃発により、最も優秀な科学者、物理学者、数学者、エンジニアが米国に集中し、神経科学者と協力して、数学的アイデアの物理的基盤として機能する機械を設計しました。コンピュータは歴史的なマイルストーンを示しました。なぜなら、コンピュータは学問分野間の分断を打ち破り、人工と自然の境界を破壊し、「心の機械化」と「機械の人間化」の間の冒険的な弁証法を開始したからです。

量子物理学者マックス・デルブリュックは、生物の進化における遺伝子の役割を理解する鍵を発見し、1930 年代の分子生物学の創始者の一人となりました。この分野は、コンピューティングの同時発展に触発され、生命の複雑さを、遺伝子とタンパク質の間のアルゴリズム的な関係として単純化することを試み、次のことを宣言する「セントラル ドグマ」にカプセル化されました。 フランシス・クリック、1957年。 2024 年のノーベル生理学・医学賞 ビクター・アンブロスとゲイリー・ラブクンに授与されました ドグマの単純さを破壊する重要な遺伝子操作メカニズムの発見に対して。 1980 年代に、アンブロスとルブクンは、遺伝子の作用を制御できるマイクロ RNA 分子を発見しました。当時、生物学界のほとんどは、私たちの DNA にはタンパク質を作るための情報が含まれているのは 1% か 2% だけだと考えていました (残りはジャンク DNA と考えられていました)。 ジャンクDNA）そして遺伝子の制御はタンパク質によって行われていると考えられています。過去 10 年間で、私たちの DNA の約 75% はジャンクではなく、細胞によって RNA に翻訳されることが (多くの科学界の反対にもかかわらず) 証明されました。ヒトゲノムではすでに 2,000 を超えるマイクロ RNA が同定されており、そのほとんどが遺伝子調節機能を持っています。これらの発見はアルゴリズム分子のストーリーを複雑にしますが、「デジタル」介入の新たな可能性を開きます。これらの RNA の量と多様性は、人工知能 (AI) をデータ分析に適用して発見しようとする科学者をすぐに魅了しました。 マイクロRNA、薬、病気の関係 医療への応用が可能になります。彼らがそれらを見つけることができるかどうか、そして見つけた場合にどのような結果が生じるかはまだわかりません。

AI が生物学的に非常に複雑な問題の解決に役立つというこの確信は、次の結果によって正当化されます。 ノーベル化学賞を受賞しましたこの賞は、タンパク質の形状と機能を予測した Google DeepMind の科学者デミス・ハサビス氏とジョン・ジャンパー氏、そして自然界に存在しないタンパク質を作成した生化学者のデイビッド・ベイカー氏に授与されました。実は、 2014年にそれを行ったのはベイカーのチームだった科学における最も困難な問題の 1 つである、タンパク質の構造を予測することが可能であることを示しました。彼らのアプローチは、数十年にわたる実験および計算による研究と共同研究に基づいていました。AI ではなく、物理学と地球上のタンパク質の進化の歴史を使用しました。ベイカー氏のチームはそこで止まらず、すぐにこのプロセスを逆に適用し始めました。つまり、コンピューター上でタンパク質を設計し、分子生物学の方法を使用して、生細胞を合成遺伝子からこれらのタンパク質の工場に変換するというものです。 。したがって、彼らは次の 1 つを作成しました。 ナノテクノロジーの夢複雑なナノ構造を原子精度で設計します。ベイカー氏のチームは、このテクノロジーを使用して、たとえば covid に対するワクチン (SKYCovione) を設計しました。医学的および技術的な可能性は膨大ですが、細胞はこの方法を使用して製造できるデジタル設計に制限を課すため、現実世界ではすべてが可能であるわけではないため、学ぶべきことはまだたくさんあります。 2021年には、 DeepMind が Alphafold アルゴリズムを公開彼は、科学界全体に貢献した DeepMind のコンピューティング能力を利用して、Baker よりも効率的な方法でタンパク質の構造を見つけることができました。ここで AI は、医学研究を迅速かつ効果的に推進し、科学ツールを民主化するための有用な力を明らかにします。すべてのヒトタンパク質が固定構造を持っているわけではなく、無秩序は生物学が使用する物理的武器であり、これらの進歩の範囲外であることに注意する必要があります。

この AI 手法の台頭により、 ノーベル物理学賞はジョン・ホップフィールド氏とジェフリー・ヒントン氏に授与された 彼は物理学のツールを使用して、今日の AI アプリケーションの多くの基礎を築いた人工ニューラル ネットワークを開発しました。ホップフィールドは、磁性材料内の原子の相互作用のモデルに触発されて、1980 年代に有名なニューラル ネットワークを開発しました。ヒントンは、いわゆるボルツマン マシンに貢献しました。ニューラル ネットワークと磁化の物理学との類似性は、1947 年にウォルター ピッツとウォーレン マカロックによってすでに示唆されていました。

多くの人が、このノーベル賞が複雑な商業的背景でAIの推進をターゲットにしているとして批判している（米国司法省） Googleの分割を検討している) そして、これらの方法に基づくニューラル ネットワークは、それ自体では現実について何も発見していないためです。それどころか、その抽象度は物理的なエラーやよく知られた「幻覚」を引き起こします。さらに、現状では、ネットワークは依然として、予測を計算するために大量のデータと大量のエネルギーを必要とします (人間の脳よりも 6 桁多い)。これらの批判に対するヒントンの反応は、この分野の多くの人々の心理を明らかにしています。ヒントンは、人間は実際には 私たちは意識を「幻覚」します。ヒントンにとって、人間の現実は「仮想」です。

これらの発言でヒントンは、科学界の一部が計算モデルを使って発展させたフェティシズムを指摘しています。現実の一部を完全に理解し理解する能力の欠如に直面したとき、科学者はその理想的なイメージを構築し、それによってイメージに対する習熟を獲得し、それを一種のフェチに変えます。この場合、心の機械化という幻想は、人間の意識と現実を支配する幻想として機能する。それは、ヒントンが AI が人間を絶滅させる終末的なシナリオを作成するために現在使用しているファンタジーです…

恐怖に流されないようにしましょう。今年のノーベル賞が私たちに何かを思い出させるとしたら、それは、私たちが直面している大きな課題を解決するには、AI と科学の不完全な力が必要であるということです。彼らはまた、ここ数世紀の歴史的証拠が、通常は戦争の大惨事や環境災害で終わるユートピアや理性の空想に対して警告していることを忘れてはいけないと警告している。別の選択肢もあります。これらの進歩を利用して、私たちが住んでいる神秘的な宇宙の現実とのつながりを強化し、より現実的になるのではなく、より現実的になるということです。私たち物理学者が知っているように、私たちの人生に意味を与える現実にアクセスするには、直観、希望、感情、共感など、デジタルではない人間の能力に頼る必要があります。これらの能力は、芸術、文学、文化の分野で私たちの人生を導くために常に存在してきました。伝統と歴史。決して良い結果に終わることのないユートピア的な夢のために人間性を放棄しないようにしましょう。

ソニア・コンテラ オックスフォード大学の物理学の教授です。 『生きたナノテクノロジー: 無限小の世界が医学と生物学の未来をどのように変革しているか』の著者。 (Arpa Editors、2023)。