Неочевидные возможности ИИ, или Почему я не столь пессимистичен в отношении его перспектив

Введение

Хочу вернуться к теме о возможностях ИИ, поскольку вижу, что некоторые, на мой взгляд, довольно важные и существенные вещи ускользают от внимания — причем не только обычных людей, но и специалистов. Сразу оговорюсь:, я в области ИИ не специалист, опыта у меня здесь «примерно ноль» — но когда я обсуждаю то, что я сделал с его помощью, с куда более опытными коллегами, нередко им приходится объяснять, что такое, вообще‑то, ИИ тоже может делать. Поначалу многие не сильно верят, приходится показывать распечатки...

Я химик‑исследователь. Работал в нескольких местах — не то чтобы многих, но очень разных, включая заводской НИИ, разные частные компании (наши и не наши) и международные фирмы (тоже разные, от нескольких человек до топ-100 из Форбса). Часть из них производила софт, часть занималась производством и имела сильные исследовательские подразделения. Своего бизнеса я никогда не имел, даже в «лихие 90-е», сейчас и подавно.

В программирование пришел весьма случайно — меня попросили помочь запрограммировать некоторые модели, которые я до этого немного знал по работе, а у коллег‑программистов не хватало времени, чтобы в них досконально разобраться. Впрочем, это было давно, и я сейчас не об этом — а о некотором опыте общения с ИИ на рабочие темы. То бишь, на темы, связанные с исследованиями в химии, но, на мой взгляд, показывающие кое‑что более общее. Итак, поехали...

«Боевое» задание: ИИ объяснил мне физический механизм. Но фокус был не в этом

То, что ИИ способен проводить поиск в литературе, в том числе научной, и делать обзоры всяких разных вещей — такие, как научные теории, концепции, модели, разногласия в известных подходах, экспериментальные методы и так далее — вещь сейчас вполне банальная. Собственно, когда я его просил коротко перечислить известные подходы к описанию явления «Х», то рассчитывал именно на это — на грамотный обзор, в том числе за пределами той конкретной области, которой я до сих пор занимался. Он сделал это весьма исправно. Напутал, правда, в ссылках на источники (это вообще его болезнь — научные ссылки...), но потом исправился и выдал нужные.

Я попросил более подробную информацию об одном уравнении — я его до этого не видел, но сам пришел точно к такому же. Не потому, что я так крут, а потому что уравнение весьма простое — если есть данные, то «промахнуться» мимо него трудно, само выходит. А вот почему оно выходит именно таким — я не очень понимал. Попросил его объяснить.

В ответ он, вполне ожидаемо, выдал описание известных концепций, использующих или само это уравнение, или весьма похожие. Вот только к моему случаю эти концепции были не слишком здорово применимыми — правда, авторы этих публикаций об этом не всегда задумывались и пытались таки их применить конкретно к моему случаю. Соответственно, я спросил, мол, как быть вот с этим — авторы статьи Б ссылаются на процесс В, который, однако, согласно статье Г и многим другим, в этом конкретном случае не должен, по идее, наблюдаться. Кто врет — или каждый прав по‑своему?

ИИ покрутил немного своими шестеренками и сказал, что тогда нужно исходить из другого явления, которое здесь наблюдается, и которое в принципе тоже способно вызывать этот самый эффект. Я спросил: а если этого явления тоже не наблюдается (ссылка на источник), а закономерность всё та же самая — тогда как? ИИ снова ненадоого задумался и выдал еще одно направление. Вот только и оно не очень хорошо объясняло ситуацию... Так я его тыкал носом то в одно, то в другое, то в третье... а потом спросил «начистоту»: ты же, мол, сам видишь, что мы наблюдаем эту очень конкретную зависимость в самых разных случаях, включая и те, когда вообще ни одно из этих объяснений вроде как не применимо. Если одно и то же уравнение применимо и тогда, когда явление «А» есть, и тогда, когда его нет, и то же самое относится и к «Б», и к «В», и так далее, то, может быть, причина в чем‑то другом?

И тогда он выдал мне объяснение, которое мне показалось весьма интересным. Я раньше об этом не слышал... Я попросил его дать ссылку — он дал. Ссылка снова оказалась «левой» (опять же, ссылки — его болезнь). Я попросил уточнить. Он долго водил меня и себя по кругу. Я тоже поискал ссылки на то, что он объяснил, — не нашел. В итоге он честно признался: этот механизм он придумал сам, поскольку он довольно логично вытекает из той самой работы, на которую он первоначально сослался, с учетом вот того и вот этого. И вот такая метафора (ссылка на общеизвестную детскую игру) очень здорово может помочь. Я не сразу допёр, что именно он здесь имел в виду, — но потом таки дошло. Он был прав!

С логичностью объяснения можно, впрочем, поспорить, но суть не в этом — а в том, что ИИ смог, после тыкания его носом в несколько противоречий в имеющихся теориях и моделях, вывести новую концепцию, которая — во всяком случае, на мой взгляд, — ничему не противоречит и вполне приемлемо объясняет причину. Более того — из этого механизма вытекает несколько вполне проверяемых следствий, из которых некоторые согласуются с литературными данными, некоторые — с неопубликованными (!) измерениями моих коллег (кстати, довольно простенькая модель смогла описать это количественно — чего мои коллеги сделать в свое время не смогли), а некоторые вещи — насколько мне известно, не были еще ни разу исследованы, а исследовать там точно есть что.

Я обсудил это со своими коллегами, в том числе теми, которые конкретно на этой теме собаку съели (20 лет работают), — никто не смог возразить что‑то по существу. Эксперименты мы, вероятнее всего, скоро проведем.

В итоге: ИИ смог придумать новую научную концепцию, объясняющую то, чего ни одна из прежде известных концепций объяснить не могла. Сделал он это в общении с белковым телом — но это как раз тот самый вид общения, который в научной практике принято квалифицировать как «авторский творческий вклад». Кто‑то, возможно, и поспорит — но специалисты очень высокого уровня, которые много лет в теме, делать этого не стали: это реально новое научное объясенение, с реальными преимуществами и без видимых недостатков.

Едем дальше...

ИИ вывел уравнение для функции. Но, опять же, фокус был не в этом

Еще один случай — и снова о том, что ИИ, по идее, должен уметь делать, но — не совсем в этом варианте.

Мне понадобилось общее уравнение для температурной зависимости одного свойства. Этим вопросом в свое время вполне конкретно занимались Эйнштейн, Дебай и некоторые другие люди похожего уровня, к примеру, Бор и Планк там ходили рядышком, да и Максвелл недалеко. Уравнения ими были предложены — и не одно, а несколько. Некоторые из них были, в том числе, очень точными — а мне как раз сверхточность была нужна. Но у этих уравнений есть один общий недостаток: «аппроксимировать» они могут, а «экстраполировать» — нет. То бишь, их уравнения очень точно описывают то, что уже измерено, но не могут предсказать то, чего еще не измерили. Есть и другие уравнения — они не столь точны, но допускают экстраполяции. А мне надо было и то, и другое сразу: и сверхточность, и экстраполяции, пускай и не такие сверхточные, но приемлемые при отсутствии данных.

Эти две вещи, точность и способность к экстраполяциям, вообще редко когда удается совместить в одной модели. Но, думаю, а вдруг? Опять же, раз уж Эйнштейн с Дебаем к этому руку приложили, то, может быть, они и такое решение смогли найти? Увы — не смогли.

И мы углубились в анализ. Происходило это так. Я просил ИИ предложить уравнение, которое бы описывало то же, что и некое исходное уравнение «А», но только с дополнительным условием «Б» — например, чтобы там было не 7 параметров, а, максимум, 5, а лучше 4. Или чтобы четвертная производная не «дребезжала» и не «елозила». Или чтобы асимптота при приближении к предельному значению была не такой, а вот такой, какая следует вот из этих опубликованных данных (которые, опять же, Эйнштейн с Дебаем не смогли хорошо описать, но данные были воспроизведены многократно). Или...

Пробовали мы немало. Но в итоге — он таки нашел уравнение, которое удовлетворяло всем моим хотелкам, — включая и четвертую производную, и сверхточность, и экстраполяции. Я, кстати, в ходе этого анализа тоже нашел одно новое уравенение — но он нашел лучшее и более общее.

Я спросил, на всякий случай, а может, такое уравнение уже известно? И ИИ с радостью ответил: YES, Sir! Так точно — уравнение такого‑то автора из работы такого‑то года. Но — ссылки, увы, его болезнь... В этой работе такого уравнения не оказалось. Похожее — но не то, да и точность там не та совсем... Он выдал мне еще несколько ссылок (в том числе и на мою собственную работу, перепутав, как водится, и ее автора, и содержание...). Я тоже поискал — всё мимо... Уравнение оказалось его собственной находкой.

Здесь я особо отмечу: никаких датасетов я ему не давал. Никакие численные данные не приводил (хотя мы оба привели по несколько ссылок на известные работы, но сами данные из них ИИ не анализировал). Данные анализировал я сам, пытаясь применить уравнение. Он бы вполне с этим и сам справился (я в подобных вещах убеждался неоднократно), но здесь я намеренно этого не делал — да и вообще, не хотел выходить за пределы его бесплатного функционала и беседовал с ним анонимно через общедоступный веб‑интерфейс. Моя задача была не «подогнать коэффициенты», а «вывести новое уравнение, которое Эйнштейн с Дебаем вывести не смогли». И мы, в итоге, справились — повторюсь, силами бесплатной версии, за пару часов работы.

Вместо итога

Это только два случая из моей практики. Были и другие, в том числе и не столь успешные — когда мы походили‑побродили вокруг да около, но хорошего решения найти не смогли. Сами ИИ тоже были разные, платные в том числе — но это как раз не сильно что‑то меняло. Самые значимые для меня результаты были получены на бесплатных версиях — а лажали и те, и другие примерно одинаково.

Но я, опять же, о другом. Та часть работы, которую в этих кейсах выполнял ИИ, была — разумеется, на мой взгляд, но мой взгляд именно в этой области вполне профессионален, — из серии тех, за которые исследователей включают в список авторов работы, а кое в каких случаях и под первым номером. То есть — за новый творческий вклад в решение сложной, равнее не решенной либо недостаточно хорошо решенной научной проблемы.

Разумеется, из этого совершенно не следует, что ИИ может всё. Естественно, «всего» он не может, и «творчество» — это тоже не про него, нету у него такого «скилла» — творить, есть «скилл» — генерить, вытаскивая тексты из своих токенов и весов. Вот только разницу в результатах как‑то не очень сильно видно. Повторюсь — включая новый физический механизм, объясняющий то, чего предыдущие теории и модели объяснить не могли, хотя многие авторы, не последние ученые в своей области, много лет именно это пытались сделать.

Как вы думаете, сделать, к примеру, веб‑сайт на заказ — задача принципиально более сложная, чем эти? Даже если там много всего разного — пользователей, объектов, денег... Что именно в этом такого, чего ИИ принципиально не способен сделать? Или, скажем так, не способен сделать просто на автомате в течение ближайших пяти или десяти лет?

Возможно, что‑то такое и есть. Но только выступать с такими декларациями я бы не очень спешил. Тем более что всё, о чем я рассказал выше, было сделано с помощью отнюдь не флагманских версий за триллиард токенов — а совершенно бесплатно. Конкретные наименования ИИ продуктов не указываю, дабы не быть заподозренным в рекламе, да и не думаю, что они здесь столь уж важны.

Всем успехов в работе с ИИ и без! Комментарии приветствуются — критические в том числе. Заранее всем спасибо.