Článek
Článek si také můžete poslechnout v audioverzi.
Když jsem byl osloven, zda bych nechtěl napsat pár vět komentujících letošní Nobelovy ceny za fyziku, byl jsem překvapen – v zemi není málo lidí, kteří vědí mnohem lépe než já, kdo a proč tuto cenu dostal nebo by měl dostat. To jsem ještě nevěděl, že letošními příjemci ceny jsou John Hopfield a Geoffrey Hinton, vědci, jejichž výsledky jsou spojovány zejména s pokroky v oboru umělé inteligence, v oboru, kterému se přibližně 40 let věnuji.
Práce obou laureátů je v našem oboru velmi známá a významná, má přesahy do jiných oborů, např. neurověd, ale proč cena za fyziku? To je asi jako kdyby Jaromír Jágr dostal Zlatý míč…
Ale možná o jejich dopadu na fyziku nevím. Zeptal jsem se tedy, co si myslí ChatGPT, velký jazykový model, který při svém učení doslova „schroustal“ celý web a viděl doslova miliardy dokumentů. Vybral jsem si G. Hintona, u obou laureátů bude situace obdobná, a položil jsem otázku:
Je možné, aby Geoffrey Hinton získal Nobelovu cenu za fyziku?
ChatGPT odpovídá:
Geoffrey Hinton je průkopníkem v oblasti umělé inteligence (AI) a strojového učení, především díky své práci na hlubokém učení a neuronových sítích, je nepravděpodobné, že by získal Nobelovu cenu za fyziku. Zde je několik důvodů:
- Oborová hranice: Nobelova cena za fyziku je tradičně udělována za průlomové příspěvky v oblasti fyziky, včetně témat jako kvantová mechanika, kosmologie, částicová fyzika a fyzika kondenzovaných látek. Hintonova práce, i když je revoluční, se zabývá hlavně počítačovou vědou, umělou inteligencí a kognitivní psychologií, což nespadá do typického rámce fyziky.
- Kategorie Nobelových cen: Hintonovy příspěvky mnohem více zapadají do oblastí, jako jsou kognitivní věda, neurověda a počítačová věda, které nemají vlastní kategorie Nobelových cen. Nejpříbuznější Nobelova cena by mohla být v oblasti fyziologie a lékařství, pokud by se jednalo o pokroky ve studiu mozku nebo neuronových sítí, ale AI a strojové učení do tohoto rámce také přímo nezapadají.
- Turingova cena: Hinton, spolu s Yannem LeCunem a Yoshuou Bengiem, již získal Turingovu cenu v roce 2018. Turingova cena je často označována jako „Nobelova cena za informatiku“ a je nejprestižnějším oceněním v oblasti počítačových věd, uznávajícím průlomovou práci, jako je jejich přínos v hlubokém učení.
Podobně bych to viděl já. Ale zkusme to pozitivněji. Položil jsem druhou otázku:
Jak odůvodnit Hintonovu nominaci na Nobelovu cenu za fyziku?
ChatGPT odpovídá:
Pokud chcete navrhnout Geoffreyho Hintona na Nobelovu cenu za fyziku, musíte mít silné a kreativní argumenty, jak propojit jeho práci v umělé inteligenci (AI) s kritérii, která se obvykle používají pro Nobelovu cenu za fyziku. Zde je návrh, jak odůvodnit jeho nominaci:
1. AI jako nástroj pro studium komplexních systémů
- Komplexita a emergentní jevy: Fyzika často zkoumá složité systémy, kde interakce na malém měřítku vedou k emergentnímu chování na větším měřítku. Můžete argumentovat, že Hintonova práce na neuronových sítích modeluje podobné složité systémy, což poskytuje nový pohled na to, jak zpracování informací v sítích (jako je mozek nebo umělé systémy) je emergentní vlastnost vyplývající ze základních pravidel. Tento koncept rezonuje s oblastí statistické mechaniky nebo teorie informace, které mají styčné body s fyzikou.
- AI a kvantové systémy: Někteří vědci začínají zkoumat kvantové výpočty a to, jak může AI efektivněji modelovat kvantové systémy. Můžete tvrdit, že Hintonova práce má potenciál revolučně změnit naše chápání složitých kvantových systémů, a tím posunout hluboké učení jako klíčový nástroj v moderním fyzikálním výzkumu.
2. Hluboké učení jako průlom v chápání neuronových sítí
- Fyzika výpočtů: Základní úroveň výpočtů je sama o sobě založena na fyzikálních procesech. Práce Alana Turinga, která se někdy považuje za relevantní i ve fyzice, se zabývala abstraktními výpočty, ale měla dopady na reálnou fyziku. Hintonův přínos v oblasti hlubokého učení by se dal označit jako krok k pochopení fyzikální realizace inteligentních systémů, což se prolíná s myšlenkami z biofyziky a fyziky informací.
- Teorie informace a termodynamika: Hintonovy inovace lze propojit s širšími otázkami v oblasti teorie informace, což je oblast sdílená s fyzikou. Paralely mezi minimalizací energie ve fyzikálních systémech a minimalizací nákladových funkcí v optimalizačních algoritmech AI mohou poskytnout argument, že jeho práce na hlubokém učení otevřela nové způsoby zkoumání zpracování informací na základní úrovni.
3. Synergie mezi AI a teoretickou fyzikou
- Objevy fyziky s pomocí AI: Jedním z argumentů může být, že Hintonovy modely hlubokého učení, zejména konvoluční neuronové sítě (CNN) a další AI techniky, se stále častěji používají k řešení složitých problémů v teoretické fyzice. Například AI je využívána k urychlení výzkumu v oblasti částicové fyziky, kvantové mechaniky, astrofyziky a kosmologie. Hintonovy příspěvky k AI lze vidět jako vytváření nástrojů, které posouvají moderní fyziku vpřed, potenciálně vedoucí k budoucím objevům fundamentálních zákonů přírody.
- AI v experimentální fyzice: V oblastech, jako je fyzika vysokých energií (např. CERN a Velký hadronový urychlovač), se AI používá k zpracování obrovského množství dat z kolizí částic. Tyto AI systémy, založené na Hintonově práci, pomáhají detekovat vzácné jevy a validovat teoretické předpovědi. Tento dopad na experimentální fyziku by mohl být důležitým argumentem pro jeho nominaci, zejména pokud AI-driven objevy ve fyzice budou připisovány Hintonovým průlomům.
4. Filozofický posun v chápání inteligence jako fyzikálního procesu
- Inteligence jako fyzikální fenomén: Můžete argumentovat, že Hintonova práce nás směřuje k chápání inteligence jako jevu, který lze vysvětlit fyzikálními procesy. To má hluboké důsledky pro oblasti, jako je biofyzika, kde vědci zkoumají, jak mozek funguje jako fyzikální systém, který kóduje, zpracovává a přenáší informace.
Je vidět, že ChatGPT byl vyučován na souboru dokumentů, kde nebyla nouze o právní dokumenty. Je výřečný, a najde řadu argumentů pro něco, co považuje za velmi nepravděpodobné. Nicméně argumenty nejsou příliš přesvědčivé. Nechme jazykový model odpočívat, však on své argumenty vylepší, jen co „spolyká“ a zaintegruje dokumenty, které budou letošní ceny rozebírat.
Nadace Neuron
Autor článku je odborným garantem Nadace Neuron.
Nadace Neuron podporuje české vědecké prostředí, oceňuje excelentní vědkyně a vědce Cenami Neuron, hledá nové vědecké talenty, realizuje studentské stáže na prestižních zahraničních univerzitách a financuje výzkum v terénu v rámci Expedic Neuron, díky kterým se například podařilo objevit jedno z nejstarších mayských měst či do té doby nepopsanou opici uakari.
Veškeré prostředky na chod Nadace Neuron plynou od soukromých mecenášů, mezi něž patří například Dalibor Dědek, Eduard Kučera, Josef Průša, Jaroslav Řasa, Monika Vondráková, Francesca Kolowrat, Václav Dejčmar či Marek Vašíček a Otakar Šuffner.
Neuron doposud vynaložil na podporu a popularizaci české vědy 140 milionů korun, udělil 120 Cen Neuron a podpořil 12 vědeckých expedic ve výši 5,5 milionu korun.
Zdroj: Nadace Neuron.
A co říkají vědci? Shodou okolností se dnes konalo zasedání vědecké rady naší fakulty (Fakulta elektrotechnická ČVUT v Praze, pozn. red.). Fakulta je multioborová, a ve vědecké radě jsou odborníci z řady oborů, od ekonomie, přes matematiku, elektrotechniku, umělou inteligenci a počítačové vědy až po aplikovanou fyziku. Jak vidí to, že cenu za fyziku dostali lidé pracující v oblasti strojového učení?
Prvním pozorováním je, že to málokdo věděl. Udělení Nobelových cen roztočí PR kolotoče a přitáhne pozornost veřejnosti k vědě. Ale vědci jsou k podobným cenám skeptičtí, a to i k té nejprestižnější. Obraz vědy, které ceny navozují – že pokrok je výsledkem úsilí geniálních jedinců, možná odpovídá situaci před 130 lety, kdy Nobel psal svoji závěť. Dnes se téměř na všech významných výsledcích podílejí týmy lidí, a i ten nejlepší lídr se sám daleko nedostane. Navíc na nejzajímavějších problémech pracuje více týmů, dosahujících podobných výsledků souběžně, a kdo získá kredit, má prvky náhody.
V našem případě lze najít několik skupin, jejichž přínos k vývoji moderních neuronových sítí je podobný, jako u J. Hopfielda a G. Hintona – to byl názor vědců z informatických oborů. Ekonom to shrnul lapidárně: „Dnes se děje spousta divných věcí, tady jen jedna navíc.“ Fyzik zvažoval, že výběr laureátů chtěl zdůraznit, že i fyzika má svůj podíl na oboru umělé inteligence, která „hýbe světem“.
Co volba znamená pro fyziky? Asi jen to, že ti, kteří jsou v pomyslné frontě na Nobelovu cenu, budou muset čekat o rok déle. Že umělá inteligence a strojové učení mají velký význam pro zpracování a modelování dat ve fyzice a pro predikce, fyzici vědí.
Co volba znamená pro umělou inteligenci? Asi jen to, že máme dva nové světce. Že bez fyziky se některé oblasti umělé inteligence neobejdou, třeba robotika, informatici také vědí.
