Tijekom glavnog govora na Google I/O-u u utorak, Demis Hassabis, izvršni direktor Google DeepMind-a, izjavio je da trenutno „stojimo na podnožju singularnosti.“ To je bila snažna izjava – singularnost je teoretski trenutak u budućnosti kada umjetna inteligencija brzo nadilazi ljudsku inteligenciju i dramatično transformira svijet. No, ono što me pogodilo dok sam slušao iz publike bila je kontekst u kojem je izgovorio te riječi.
Bio je na pozornici kako bi završio sesiju segmentom o znanstvenoj umjetnoj inteligenciji, čija je središnja tema bio video koji je detaljno prikazivao kako je softver za predikciju vremena kompanije dao ranije upozorenje o katastrofalnom udaru uragana Melisse na Jamajku prošle godine – i potencijalno spasio živote. Ako je taj softver, nazvan WeatherNext, pomogao nekome da izbjegne oluju ili bolje zaštiti svoj dom, to je ogroman i značajan uspjeh. No, to nikako nije dokaz nadolazeće singularnosti.
Kontrast između Hassabisovih uzvišenih izjava i stvarnih rezultata WeatherNext-a istaknuo je napetost između dva vrlo različita pristupa umjetnoj inteligenciji u znanosti. Prvi se fokusira na AI alate, poput WeatherNext-a, koji su dizajnirani i obučeni za rješavanje specifičnih znanstvenih problema. Drugi su agentni, LLM-bazirani sustavi koji bi jednog dana mogli provoditi vrhunske istraživačke projekte bez ljudske intervencije.
Ova druga vizija pokreće veliki dio entuzijazma za AI trenutno, uključujući nedavnu uzbuđenost oko rekurzivnog samopoboljšanja, odnosno ideje da bi AI sustavi mogli postati glavni pokretači napretka u AI-u – proces koji bi se ubrzavao kako se AI sustavi postaju pametniji. Agentni sustavi sada čine stvarne istraživačke doprinose, ponekad s ograničenim ljudskim vodstvom.
Ove sedmice, Pushmeet Kohli, glavni znanstvenik Google Clouda, objavio je članak u posebnom izdanju časopisa Daedalus o AI i znanosti, pišući: „Krećemo se prema AI koja ne samo da olakšava znanost, već počinje i sama raditi znanost.“ S autonomnim AI znanstvenicima na horizontu, sve je teže opravdati ogromne napore u razvoju super-specijaliziranih alata – čak i poput AlphaFold-a, za koji su znanstvenici DeepMind-a osvojili Nobelovu nagradu, ili potencijalno život spasavajućeg sustava poput WeatherNext-a.
Google očito ne namjerava napustiti rad na specijaliziranim AI alatima za znanost. AlphaGenome i AlphaEarth Foundations, koji su obučeni za genetiku i znanost o Zemlji, objavljeni su prošlog ljeta, a najnovija verzija WeatherNext-a objavljena je u studenom. Takvi alati ostaju izuzetno popularni među znanstvenicima. Prošle godine, na primjer, Google je izvijestio da su predikcije strukture proteina iz AlphaFold-a korištene od strane više od tri milijuna istraživača širom svijeta.
