Примечание. Этот пост представляет собой краткое изложение выступления, прозвучавшего в CERN Sparks! Форум Serendipity в сентябре 2021 года, который можно посмотреть здесь.
Когда люди представляют мир с общим искусственным интеллектом (AGI), на ум скорее приходят роботы, чем решения самых неразрешимых проблем общества. Но я считаю, что последнее гораздо ближе к истине. ИИ уже позволяет совершить огромный скачок в решении фундаментальных проблем: от решения проблемы сворачивания белков до прогнозирования точных погодных условий, ученые все чаще используют ИИ для вывода правил и принципов, лежащих в основе очень сложных областей реального мира, которые они, возможно, никогда бы не открыли без посторонней помощи.
Достижения в исследованиях AGI повысят способность общества бороться с изменением климата и управлять им – не в последнюю очередь из-за его срочности, но также из-за его сложного и многогранного характера.
Взяв под контроль
Сегодня в области исследований ИИ можно выделить две общие категории проблем, на которых сосредоточены усилия ученых: прогнозирование и контроль. Модели прогнозирования пытаются узнать о домене (например, о погодных условиях) и понять, как он может развиваться, а модели управления подсказывают агентам предпринять действия в этой среде. Создание успешного пути к AGI требует понимания и разработки алгоритмов в обоих областях, учитывая все вариации, которые бросает нам наша естественная и социальная среда: от того, как мутируют вирусы или как язык может меняться в использовании и значении с течением времени, до того, как помочь создавать энергия от термоядерной энергии. Две реальные области, в которых ученые из DeepMind вносят свой вклад в борьбу с изменением климата, одновременно разрабатывая то, что необходимо для создания AGI, — это прогнозирование погоды и контроль плазмы для термоядерного синтеза.
Погодные условия практически невозможно точно смоделировать — это пример природных изменений во всей их полноте. Однако причины и следствия можно определить на основе огромного количества исторических данных. Перенеся те же генеративные модели, которые используются для создания изображений и видеоклипов, для изучения погодных условий в сотрудничестве с Метеорологическим бюро (национальной метеорологической службой Великобритании), ученые из DeepMind разработали системы, которые могут использовать 20-минутные данные о погоде для генерации множества гипотез для радиолокационные карты и точно предсказывают сильные дожди в ближайшие 90 минут.
Крайне важно, что эти модели помогут метеорологам предоставлять прогнозы, которые помогут принимать решения аварийным службам, управлять энергопотреблением и активировать системы предупреждения о наводнениях, что позволит лучше готовиться к экстремальным погодным явлениям и реагировать на них, которые становятся все более распространенными во всем мире. Помощь в прогнозировании важных погодных явлений путем точного прогнозирования погодных условий является одним из примеров того, как исследования ИИ могут оказать существенное влияние, поскольку они становятся более общеприменимыми и «интеллектуальными».
Глобальные вызовы
Помимо реагирования на последствия изменения климата, выяснение его причин имеет не меньшее, если не большее значение. Термоядерный синтез, единый источник чистой, безграничной и самоподдерживающейся энергии, неуловим, но остается одним из самых многообещающих решений в мире, которое, как я считаю, требует разработки общего алгоритма, который может решать множество различных компонентов одновременно. Мы уже наблюдаем прогресс в одном компоненте — чрезвычайно сложной проблеме поддержания новых форм плазмы, позволяющих обеспечить лучший выход энергии и стабильность плазмы как можно дольше.
Сотрудничая со всемирно известными экспертами из Швейцарского центра плазмы и Федеральной политехнической школы Лозанны (EPFL), мы можем выйти за рамки сегодняшних моделей, созданных вручную, и применить алгоритмы глубокого обучения с подкреплением, впервые разработанные для робототехники, для управления плазмой. Результатом стал контроллер, который может успешно манипулировать различными формами и конфигурациями плазмы со скоростью 10 000 взаимодействий в секунду.
Без сотрудничества экспертов исследователи ИИ не смогут добиться значительного прогресса в реальных областях. Определение правильных путей продвижения вперед в этих областях требует партнерства между дисциплинами, использования общего научного подхода для разработки и использования ИИ для решения сложных вопросов, лежащих в основе самых насущных потребностей общества. Вот почему так важно вместе с различными учеными-естествоиспытателями и обществоведами мечтать о том, как может выглядеть мир с ОИИ.
По мере развития ОИИ решение глобальных проблем, таких как изменение климата, не только окажет решающее и благотворное воздействие, которое является неотложным и необходимым для нашего мира, но и продвинет науку об ОИИ как таковую. Многие другие категории проблем AGI еще предстоит решить – от причинно-следственной связи до эффективного обучения и передачи – и по мере того, как алгоритмы станут более общими, будет решаться больше реальных проблем, постепенно создавая систему, которая однажды поможет решить все остальное. , слишком.