AI 幻覚が科学の新薬開発やノーベル賞受賞にどのように役立ったか

1735463931
2024-12-29 07:30:00

あ 人工知能 （AI）は、事実のように見えるが事実ではない情報、つまり「幻覚」として知られる現象を作成することでしばしば批判されます。これらのもっともらしい改ざんは、すでに仮想医療、法的手続き、さらには医療記録に混乱を引き起こしています。たとえば、昨年、Google AI システムによって生成された虚偽の情報により、同社の市場価値は約 1,000 億米ドル (約 6,000 億レアル) 損失されました。

• 人工知能： アメリカ人が生物の遺伝物質を作成できる初の AI を開発。それが何を意味するか見てください
• 次の場合は避けたほうがよいでしょう。 AIによると、「知性」の低い人が繰り返す6つの言葉

しかし、科学の分野では、いわゆるAI幻覚が驚くほど役立つことが証明されています。研究者たちはこれらの創造物を利用して、がんの追跡、医薬品の開発、医療機器の発明、気候現象の発見、さらにはノーベル賞の受賞さえも行っています。

――世間では、それは完全に悪いことだと思われています。しかし実際には、それは科学者たちに新しいアイデアを与えています。彼らは、他の方法では考えられない可能性のある道を模索する機会を持っています」と、コンピューター科学者であり、米国連邦 AI 研究所の所長であるエイミー・マクガヴァン氏は説明しました。 アメリカ合衆国。

• ニューロンマップ: スタンフォードの神経科学者は AI を使用して、脳が周囲の世界をどのように処理するかをシミュレートします。理解する

科学は分析的で合理的な分野として広く見なされていますが、発見の最初のステップは多くの場合、直観と大胆な仮定に依存します。哲学者のポール・フェイラアーベントは、この段階を創造的な「何でもあり」とさえ特徴づけました。そして今、AI が生成する幻覚がこの創造的な側面を活性化し、新しいアイデアを考え出し、テストするプロセスをスピードアップしています。以前は結果が出るまでに何年もかかっていたこの科学的手法は、今では数日、場合によっては数時間で実行できるようになりました。

— 私たちは模索中です。私たちはモデルにまったく新しい分子を作成するよう求めています。マサチューセッツ工科大学（MIT）のジェームズ・J・コリンズ教授は、最近、新しい抗生物質の研究を加速するために幻覚を利用したことを賞賛したと述べた。

• 人工知能は次のように警告します。 あなたの心臓には治療が必要です

こうした進歩により、AI は新たなフロンティアを切り開き、科学のやり方を変革することが期待されています。いわゆる AI 生成の幻覚は、科学者が生成コンピューター モデルに特定の主題に関する情報を入力し、機械に内容を再加工させるときに発生します。

その結果は、微妙なエラー、誤った結論、超現実的といえる創造物までさまざまです。場合によっては、これらのプロセスが革命的な発見につながることもあります。

今年10月、ワシントン大学のデビッド・ベイカー氏が、生命にとって不可欠な機能を果たす複雑な分子であるタンパク質に関する先駆的な研究によりノーベル化学賞を受賞した。ノーベル委員会は、自然界では見たことのない新しいタイプのタンパク質を迅速に作成する彼の能力を強調し、その成果を「ほぼ不可能」と分類しました。

• 以下を促進するテクノロジー: AIは手や顔の画像だけで高血圧や糖尿病を診断できるようになる。理解する

受賞を発表する前に、ベイカー氏はインタビューで、ゼロから作成されたタンパク質と呼ばれるものの開発におけるAIテクノロジーの重要な役割を強調した。彼によると、このツールは彼の研究室が約 100 件の特許を取得するために不可欠であり、その多くは医療に焦点を当てていました。イノベーションの中には、がんを治療するための新しい方法や、世界規模でウイルス感染症と戦うことを目的とした別の技術も含まれます。ベイカー氏は、20 を超えるバイオテクノロジー企業の創設者または共同創設者でもあります。

――事態は急速に進んでいる――彼は弁護する。 — タンパク質を専門とする科学者でさえ、この分野がどれだけ進化したかをまだ完全には認識していません。

彼の研究室が設計したタンパク質の数について尋ねられたとき、彼は次のように答えました。

— 1000万。すべて完全に新品です。それらは自然界には存在しません。

発見のためのツールとして AI の「幻覚」に魅了されているにもかかわらず、一部の科学者はこの用語が誤解を招くと考えています。彼らにとって、AI モデルによって生成される創造物は幻想ではなく、むしろ将来性のあるものであり、科学的手法の初期段階で行われた推測と何ら変わりなく、現実になる可能性がある程度あります。したがって、多くの人はこの用語が不正確であると考えて、この用語の使用を避けています。

• アンビザ: 自治体が医薬品の分析に人工知能を導入。理解する

「幻覚」という言葉が拒否されるもう一つの理由は、LSDやその他の幻覚剤によって引き起こされる幻覚が、立派な科学者たちを何十年も研究から遠ざけていた時代との関連性である。さらに、実際的な欠点は、AI によって生成された科学および医療に関するコミュニケーションが、チャットボットの応答と同様に、誤った情報によってわかりにくくなる可能性があることです。

7月、米国政府のホワイトハウスは、AI研究に対する国民の信頼を醸成する方法に関する報告書を発表した。幻覚について言及されたのは、幻覚を軽減する必要性についてのみでした。

ノーベル賞委員会もこの道をたどったようだ。彼はデイビッド・ベイカーの作品の詳細な評価の中でAI幻覚については言及しなかった。その代わりに、声明では「想像力豊かなタンパク質を次々と生み出した」チームを称賛した。科学界の一部では徐々に、「幻覚」という言葉を発音できなくなってきているようです。

• 避けたほうが良いもの: AIによると、知性の低い人が着る服の色

それでも、インタビューした専門家らは、科学に基づいて作成された AI が、チャットボットや同様のシステムの「幻覚」に比べて大きな利点があることを強調しました。最も重要なことは、これらの創造的な衝動は、人間の言語の曖昧さや、偏見や誤った情報で知られるインターネットの歪みとは異なり、自然や科学の具体的な事実に根ざしていることである、と彼らは指摘した。

— 私たちは人工知能に物理学を教えている — カリフォルニア工科大学の数学と計算科学の教授であるアニマ・アナンドクマール氏は説明します。彼女にとって、AI が使用するデータの物理的で信頼できる基盤は、非常に正確な結果を生み出すことができます。

Anandkumar 氏によると、チャットボットなどの言語モデルには発言の正確さを検証する実用的な手段がありませんが、科学分野では物理的現実との比較がすべての違いを生みます。

— テストする必要があります — 教師は強調します。

• 医師は AI を使用して患者のメッセージに応答します。 トレンドを懸念する専門家

こうして彼のチームは、毎年何百万もの尿路感染症を引き起こす世界的な問題である細菌汚染を大幅に軽減する新しいタイプのカテーテルを開発することができました。 AI の助けを借りて、チームはカテーテルの何千もの形状を想像し、最も効果的なものを選択しました。選択したモデルの内壁はマイクロスパイクで覆われており、細菌が患者の膀胱に付着して上昇するのを防ぎます。同グループは現在、この装置の商品化について議論している。

印象的な結果が得られたとしても、アナンドクマール氏は AI の創造物を説明するのに「幻覚」という言葉を使うことを避けています。しかし、他の研究者はこの用語を採用しています。これは、メモリアル スローン ケタリングがんセンターの Harini Veeraraghavan 氏の事例です。彼は、AI を使用して MRI 画像を改善することに関する記事でこの手法を使用しました。テキサス大学によるロボットナビゲーションに関する別の研究のタイトルは「幻覚から学ぶ」と書かれている。

• がんとともに生きる: 病気と闘うための人工知能の使用が患者に届くようになりました

グーグル傘下のディープマインドの科学部門責任者プッシュミート・コーリ氏もこの言葉を擁護している。彼にとって「幻覚」は発見を促すツールだ。その一例は、2016 年に DeepMind コンピューターが囲碁の世界チャンピオンを破ったとき、囲碁の試合の流れを変えた手目 37 です。

— 私たちはそれが間違いだったと思いました — コーリは思い出します。 — しかし、ゲームが進むにつれて、それが天才的なものであることがわかりました。

2023 年にノーベル化学賞を受賞したデイビッド・ベイカー氏も、科学に応用された AI の愛好家です。彼と彼のチームは、テクノロジーを利用してアミノ酸のランダムな組み合わせからまったく新しいタンパク質を作成しました。このアイデアは、画像をサイケデリックな芸術作品に変換することで知られる Google のモデル DeepDream から生まれました。ベイカーはこの概念をタンパク質の「幻覚」に応用し、自然界には存在しない構造をシミュレートしました。

• 自閉症： 研究では、ワクチンが症例発生の背後にあるわけではないことが示されています。理解する

2021 年、ベイカー氏のチームはこれらのデジタル作品を本物のタンパク質に変換することができました。彼らは AI 設計を遺伝子生成の基礎として使用し、それを微生物に挿入しました。この生物は 129 種類の新しいタンパク質を合成し、AI が前例のない方法でタンパク質設計をどのように加速できるかを初めて実証しました。

現在、ベイカー氏は拡散と呼ばれる新しいアプローチに賭けています。これは、DALL-E などのビジュアル ジェネレーターを強化するのと同じテクノロジーです。

— そのほうが速くて成功率も高い — 彼は言います。

彼と彼のチームは、太陽エネルギーを活用し、古い工場を近代化し、より持続可能な世界に貢献できる触媒を作成する上で AI を味方として捉えています。

— それは信じられないことです — ベイカーのチームのメンバーであるイアン・ヘイドンを祝います。他の人も同意します。

• 片頭痛: 症状に対する新薬は即効性があることが研究で判明

— 私たちは人生の最も深い秘密を解き明かしている — とコーリ氏は結論づけています。 —そして、私たちが生命の言語を完全に理解すると、それは魔法のようになります。

#幻覚が科学の新薬開発やノーベル賞受賞にどのように役立ったか