Umelá inteligencia je technológia definujúca aktuálne desaťročie a sprevádza nás na každom kroku – filtruje alebo aj píše naše e-maily, odporúča nám produkty a vo vede zasa bola témou Nobelových cien za fyziku a chémiu v roku 2024. Séria o využití počítačov vo vede sa nemôže zaobísť bez časti venovanej umelej inteligencii. Tu je.
Umelá inteligencia (AI) je inteligencia v širšom zmysle slova, ktorá nemá biologický pôvod. Ide o oblasť skúmanú a pokroky dosahujúcu desaťročia: počítač Deep Blue porazil šachového veľmajstra Garyho Kasparova už v roku 1996. Tieto staré modely AI však boli založené na zozname príkazov ak uvidíš A, tak sprav B, čo znamená, že všetko, čo dokázali, im muselo byť naprogramované.
Súčasný boom AI vzišiel z oblasti strojového učenia, teda techník dovoľujúcich programom naučiť sa, čo robiť v rôznych situáciách bez explicitných inštrukcií. Tieto boli navyše podporené moderným hardvérom, ako sú grafické karty, a obrovským množstvom dát dostupných vďaka internetu.
Ťažko na cvičisku, ľahko na bojisku
Používanie AI založenej na strojovom učení má dve fázy. Prvou je trénovanie, keď algoritmus spracováva vstupy so známymi výstupmi. Ak pre nejaký vstup dá nesprávny výstup, spustí sa spätný chod, pri ktorom sa upravujú vnútorné parametre AI tak, aby v budúcnosti poskytla správny výsledok. Táto fáza zahŕňa zložité matematické operácie a je náročná na čas aj hardvér. Práve preto sa často hovorí o vysokej cene a energetickej spotrebe AI.
Používanie už natrénovaného modelu je však veľmi rýchle a často ho zvládne aj stolový počítač. Keby sme teda natrénovali AI na zadaniach a riešeniach rovníc, dokázala by riešiť podobné rovnice oveľa rýchlejšie ako iné numerické metódy a nahradiť ich. Aj počítače môžu prísť o prácu. Toto je populárny smer v súčasnej vede, napríklad v odboroch ako astrofyzika alebo chemická fyzika. Tieto skúmajú pohyb obrovského množstva objektov (vesmírnych telies alebo molekúl) a najťažšou časťou je výpočet všetkých síl medzi nimi. Ukazuje, že pomocou AI vieme tieto sily dobre odhadnúť bez zdĺhavých výpočtov.
Prečo počítame
Populárnou aplikáciou umelej inteligencie je generovanie obrázkov, hudby alebo videí. Tieto schopnosti AI sa dajú použiť vo vede, napríklad v chémii na generovanie nových molekúl (napr. liekov) alebo materiálov so želanými vlastnosťami. Toto je dôležité, pretože počet možných molekúl je väčší ako počet atómov vo viditeľnom vesmíre, takže nemáme šancu preskúmať všetky (pozri Quark 10/2024). Navyše zatiaľ čo doterajšie výpočtové metódy dokázali dobre odpovedať na otázku Aké vlastnosti bude mať zadaná molekula?, otázka Aká molekula bude mať žiadané vlastnosti? bola podstatne zložitejšia.
Výnimkou bola otázka Akú priestorovú štruktúru bude mať proteín tvorený daným reťazcom aminokyselín? Toto sa volá problém zbaľovania proteínov a práve za jeho riešenie pomocou AI bola udelená Nobelova cena za chémiu v roku 2024. Metódy založené na AI dokázali predpovedať tieto štruktúry oveľa presnejšie ako iné techniky. Treba si však uvedomiť, že problém zbaľovania proteínov zostáva otvorený, pretože predpovedať neznamená vysvetliť. Naďalej nepoznáme pravidlá a mechanizmy, ktoré by hovorili, ako rôzne aminokyseliny ovplyvňujú výsledný tvar, alebo čo sa stane, ak jednu aminokyselinu vymeníme za inú. AI však môže pomôcť, populárnym smerom výskumu je tzv. vysvetliteľná AI, ktorá dokáže povedať nielen výsledok, ale aj jeho zdôvodnenie.
A to je dobrý záver pre túto trojdielnu minisériu, v ktorej sme sa pozreli na rôzne spôsoby, ako vedu ovplyvnili až pretvorili počítače. Treba si pamätať, že cieľom výpočtov nie sú len čísla, ale aj porozumenie, a že aj keď nejakej téme rozumejú počítače, v konečnom dôsledku jej chceme rozumieť my.
Lukáš Konečný
Prírodovedecká fakulta
Univerzita Komenského v Bratislave
Viac podobných článkov nájdete na stránke vedator.space. Vedátora môžete sledovať aj prostredníctvom bezplatnej mobilnej aplikácie.
Viac takýchto článkov a exkluzívneho obsahu môžete získať vďaka predplatnému.
Máte predplatné?
Prihlásiť sa