Как научить ИИ думать как человек: креативный синтез и прорывные открытия

Современные методы искусственного интеллекта (ИИ) демонстрируют впечатляющую вычислительную мощь, давно превосходя человека в скорости и объеме обработки информации. Однако существующие системы остаются оторванными от реальности, неспособными к эмпирическим исследованиям и анализу, присущим человеку. ИИ оперирует лишь той информацией, которую предоставляет человек, концентрируясь на выявлении закономерностей и построении алгоритмов.

Но что, если взглянуть на историю науки? Многие открытия были сделаны вопреки логике, не в рамках поиска закономерностей, а в результате интуитивного прозрения, когда даже сами авторы не всегда могли объяснить, как им пришла в голову та или иная идея.

В данной статье мы исследуем возможности и ограничения современных языковых моделей (LLM) и векторных баз данных для решения этой амбициозной задачи – научить ИИ "думать по человечески", находить связи там, где их, казалось бы, нет, и генерировать по-настоящему прорывные идеи. И попробуем предложить концептуальную структуру для "креативного" ИИ, обсудим ключевые вызовы и перспективы, а также проведем сравнение с существующими подходами.

В эпоху экспоненциального роста объемов информации, способность находить выделять и объединять знания из различных дисциплин становится не просто полезным навыком, а критически важным условием для решения сложных проблем, современных вызовов и стимулирования инноваций.

Традиционно, этот процесс осуществлялся учеными и мыслителями, обладающими широким кругозором и способностью видеть связи, не заметные для других. Однако, возможности человеческого разума ограничены, что создает потребность в разработке автоматизированных систем, способных генерировать новые знания путем синтеза информации из разнородных источников.

Что движет исследователем, когда он на интуитивном уровне предполагает, что сочетание определенных элементов даст результат, идущий вразрез с устоявшимися канонами и, казалось бы, железной логикой? Это и есть креативный синтез знаний, процесс, который тесно связан с кругозором, опытом и, несомненно, удачей ученого.

Человечество накопило колоссальный объем знаний, но они разрознены, хранятся в отдельных "ячейках" научных дисциплин: физика, химия, биология и т.д. Но разве в природе эти дисциплины существуют отдельно друг от друга? Конечно, нет. На практике все эти области работают одновременно, взаимодействуя с разной интенсивностью и проявленностью. Отсюда следует, что, изучая то или иное явление в рамках одной дисциплины, ученый рискует упустить многие неочевидные открытия, которые находятся на стыке наук.

Джеймс Уотсон и Фрэнсис Крик в 1953 году расшифровали двойную спираль ДНК, опираясь на данные рентгеновской кристаллографии (физика), химические знания о нуклеотидах (химия) и биологические исследования наследственности (биология). Это открытие стало возможным благодаря сотрудничеству ученых из разных областей, включая Розалинд Франклин и Мориса Уилкинса.

Уиллард Либби в 1940-х годах разработал метод радиоуглеродного датирования, который позволяет определять возраст археологических находок. Это открытие объединило ядерную физику (изучение радиоактивного распада углерода-14) и археологию, что позволило революционизировать методы датирования древних артефактов.

На стыке биологии и квантовой физики возникла новая область — квантовая биология. Например, было обнаружено, что квантовые эффекты играют роль в фотосинтезе (эффективность передачи энергии в растениях) и в работе ферментов. Это открытие показало, что квантовая механика может быть важна для понимания биологических процессов.

Но как переработать этот гигантский массив разрозненных знаний накопленный человеком? Именно здесь нам может помочь искусственный интеллект. В данной работе мы рассмотрим задачу, которая выходит за рамки простого обнаружения существующих связей или переноса методов из одной области в другую.

Наша цель – разработать систему, способную создавать новые знания, генерируя гипотетические связи между областями, которые на первый взгляд кажутся совершенно не связанными (например, химия и квантовая математика, биология и теория информации). Мы стремимся к созданию ИИ, который мог бы действовать как катализатор научного творчества.

История полна примеров, когда ученые, руководствуясь интуицией и вопреки устоявшимся канонам, совершали прорывные открытия. Например:

Флеминг случайно обнаружил антибактериальные свойства плесени Penicillium notatum. Это открытие произошло не в результате целенаправленного поиска, а благодаря его наблюдательности и способности связать случайное загрязнение чашки Петри с подавлением роста бактерий. Многие ученые на его месте просто выбросили бы испорченный образец.

Спенсер, работая над магнетронами для радаров, случайно обнаружил, что шоколадный батончик в его кармане расплавился. Это наблюдение, вопреки логике и текущим научным знаниям, привело к изобретению микроволновой печи.

Согласно легенде, Архимед открыл свой знаменитый закон, когда принимал ванну. Он заметил, что уровень воды поднимается, когда он погружается в неё. Это наблюдение привело его к формулировке принципа плавучести, который он сформулировал в восклицании "Эврика!"

Бантинг, не имея большого опыта в исследованиях, предложил идею выделить вещество из поджелудочной железы, которое могло бы лечить диабет. Его настойчивость и интуиция привели к открытию инсулина, несмотря на скептицизм со стороны научного сообщества.

Белл, будучи аспиранткой, заметила странные регулярные сигналы в данных радиотелескопа. Вместо того чтобы отбросить их как помехи, она продолжила исследование, что привело к открытию пульсаров — быстро вращающихся нейтронных звёзд.

Дженнер заметил, что доярки, переболевшие коровьей оспой, не заражались натуральной оспой. Вопреки скептицизму коллег, он решил провести эксперимент: привил мальчику материал из пузырьков коровьей оспы, а затем подверг его воздействию натуральной оспы. Мальчик не заболел, и это стало началом эры вакцинации.

Эти и многие другие примеры демонстрируют, что научный прогресс не всегда является результатом линейного и логичного процесса. Интуиция, креативность и способность видеть неочевидные связи играют не менее важную роль.

Современный ИИ демонстрирует впечатляющие результаты в задачах анализа данных и поиска закономерностей. Но он по-прежнему остается "в тени" человека, не умея генерировать по-настоящему новые идеи, выходящие за рамки заложенных в него знаний. Современные LLM (например, -4, Claude 3 Opus) в сочетании с векторными базами данных (RAG – Retrieval-Augmented Generation) предоставляют мощные инструменты для работы с колоссальными объемами информации. Однако, применение этих инструментов для решения нашей задачи сталкивается с серьезными ограничениями

RAG системы оптимизированы для поиска релевантной информации, основываясь на семантической близости векторных представлений. Это превосходно работает для задач поиска фактов, суммирования текста или ответов на вопросы, где цель – найти наиболее точную и полную информацию по заданной теме. Однако, в нашей задаче требуется намеренно искать нерелевантные фрагменты, те "белые пятна" и "нестыковки", которые могут содержать зародыши новых идей. Это требует совершенно иного подхода к процессу поиска и оценки информации.

LLM, по своей природе, генерируют контент, который основывается на знаниях, полученных в процессе обучения. Они прекрасно справляются с комбинацией и перефразированием известных фактов, но испытывают трудности при попытке создать принципиально новые идеи, выходящие за рамки их обучающих данных. Это происходит потому, что LLM ориентированы в основном на воспроизведение существующих паттернов, а не на создание принципиально новых.

Как оценить качество связи, сгенерированной LLM, если она не основана на существующих знаниях и идет вразрез с общепринятыми представлениями? Традиционные метрики оценки, такие как точность, полнота и релевантность, в данном случае неприменимы. Необходимо разработать принципиально новые метрики, учитывающие такие факторы, как новизна, правдоподобность (даже при кажущейся абсурдности) и потенциальная полезность сгенерированных связей, что само по себе является непростой задачей. Но что, если все же попытаться научить ИИ "думать как человек", видеть связи между областями, которые кажутся совершенно не связанными, генерировать гипотезы, способные перевернуть существующие научные представления? Это, безусловно, сложнейшая задача, требующая переосмысления существующих подходов принципов и базисов, но потенциально – невероятно перспективная.

Чтобы ИИ мог не просто анализировать информацию, а совершать прорывные открытия, ему необходима принципиально новая архитектура, основанная на разделении задачи на несколько ключевых этапов: •

Вместо жесткой фильтрации данных и поиска релевантной информации, мы используем RAG для извлечения максимально широкого спектра потенциально связанных фрагментов из векторной базы данных. Задача состоит в том, чтобы не отбрасывать "шум", а рассматривать его как потенциальный источник новых идей. Для этого необходимо использовать:

Вместо использования моделей, обученных на узкоспециализированных корпусах текстов, необходимо использовать модели, охватывающие широкий спектр научных дисциплин и не только, чтобы обеспечить возможность выявления связей между, казалось бы, совершенно не связанными областями.

Необходимо экспериментировать с различными метриками, которые позволяют находить не только семантически близкие, но и концептуально связанные векторы, даже если они находятся на значительном расстоянии друг от друга в векторном пространстве. Важно выявлять не только прямые, но и косвенные связи.

Запросы должны быть сформулированы таким образом, чтобы побуждать ИИ выходить за рамки привычных шаблонов мышления и искать связи, которые на первый взгляд кажутся абсурдными или нелогичными.

На этом этапе LLM получает извлеченные фрагменты и генерирует гипотетические связи между ними. Ключевым моментом является использование грамотного prompt engineering, чтобы явно указать LLM, что нужно не просто найти связь, а создать ее, предложить новую интерпретацию, объединить разрозненные факты в единую картину. LLM должна выступать в роли "адвоката дьявола", ставя под сомнение устоявшиеся теории и предлагая альтернативные объяснения. •

LLM оценивает правдоподобность и полезность каждой предложенной связи, используя заданный набор критериев. Однако, эти критерии должны быть гибкими и допускать возможность существования "безумных", на первый взгляд, идей, которые, тем не менее, могут содержать рациональное зерно. Критерии могут включать в себя: •

Насколько предложенная связь отличается от существующих знаний?

Какие последствия может иметь реализация данной гипотезы для науки и общества?

Насколько хорошо предложенная связь согласуется с другими известными фактами и теориями?

Насколько хорошо предложенная связь объясняет существующие наблюдения и явления? Связи, не соответствующие установленным критериям, отбрасываются, но с поправкой на возможность "ошибки первого рода" (отвержение истинной гипотезы).

Наиболее перспективные связи, прошедшие этап фильтрации, представляются экспертам в соответствующих областях для оценки и валидации. Этот этап является критически важным для обеспечения надежности и осмысленности сгенерированных знаний. Эксперты должны оценить не только научную обоснованность предложенной связи, но и ее потенциальную практическую ценность.

Предлагаемый нами подход существенно отличается от существующих решений в области искусственного интеллекта и обработки знаний. Рассмотрим несколько смежных областей и проанализируем их отличия: •

Цель информационного поиска – найти наиболее релевантные документы, соответствующие заданному запросу. В отличие от этого, наша задача требует поиска неочевидных и нерелевантных фрагментов, которые могут содержать потенциал для создания новых связей. Преимущества информационного поиска – высокая эффективность и масштабируемость, позволяющие обрабатывать огромные объемы данных. Недостаток – неприменимость к задаче креативного синтеза знаний, требующей не поиска, а создания новых знаний. •

Data Mining занимается обнаружением скрытых закономерностей в больших объемах данных. Эти закономерности, как правило, носят статистический характер и основываются на существующих связях между переменными. В отличие от этого, наша задача требует создания новых связей, которые не существуют в данных. Преимущества Data Mining – автоматическое обнаружение полезных закономерностей и выявление трендов. Недостаток – ограниченность в создании принципиально новых знаний, выходящих за рамки существующих закономерностей. •

Computational Creativity занимается разработкой систем, способных создавать оригинальные произведения искусства, музыки, литературы и т.д. Хотя эта область ближе к нашей задаче, она обычно не связана с научным знанием и не ставит целью создание научных теорий и гипотез. Преимущества вычислительного творчества – генерация оригинального контента и создание новых форм искусства. Недостаток – отсутствие фокуса на научном знании и сложность применения в научных исследованиях. •

Эта область занимается разработкой систем, способных автоматизировать процесс научного открытия, включая генерацию гипотез, проведение экспериментов и анализ результатов. Однако, большинство существующих систем ограничены рамками одной научной дисциплины, фокусируясь на решении конкретных проблем в определенной области. Наша задача требует междисциплинарного синтеза знаний, объединяющего информацию из разных, казалось бы, не связанных научных областей. Преимущества автоматизированного научного открытия – ускорение процесса научных исследований и повышение эффективности работы ученых. Недостаток – ограниченность в междисциплинарном синтезе знаний и отсутствие внимания к креативности и интуиции. •

Эта задача направлена на автоматическое добавление новых связей в существующий граф знаний, основываясь на известных фактах и правилах логического вывода. Наша задача, напротив, требует создания совершенно новых графов знаний, объединяющих разрозненную информацию из разных областей. Преимущества завершения графа знаний – расширение существующих знаний и улучшение семантического поиска. Недостаток – неприменимость к созданию принципиально новых областей знаний и ограниченность в выявлении неочевидных связей.

Реализация предложенного подхода сопряжена с рядом серьезных вызовов, которые требуют дальнейших исследований и разработок: •

Как измерить то, что еще не существует? Как отличить гениальную идею от бессмысленного бреда? Необходимо разработать метрики, позволяющие оценивать новизну, оригинальность и потенциальную полезность сгенерированных связей. Это сложная задача, требующая привлечения экспертов из разных областей и использования методов качественного анализа. •

Требуется разработка новых архитектур и методов обучения LLM, которые позволят им генерировать более креативные и оригинальные идеи, выходящие за рамки существующих шаблонов мышления. Необходимо исследовать возможности использования методов вычислительного творчества, таких как генеративные состязательные сети (GANs) и вариационные автоэнкодеры (VAEs), для генерации новых и необычных научных гипотез. •

Абдуктивное рассуждение – это форма логического вывода, при которой выбирается наилучшее объяснение для набора фактов, даже если это объяснение не является единственно возможным. Необходимо разработать методы, позволяющие LLM делать обоснованные предположения о связях между различными областями, даже если эти связи не очевидны и не имеют прямого подтверждения. Это может включать в себя использование методов байесовского вывода и семантического анализа. •

Требуется создание специализированных наборов данных, которые содержат информацию из самых разных областей знаний и могут помочь LLM выявлять скрытые связи и генерировать новые идеи. Эти наборы данных должны быть тщательно структурированы и содержать не только фактическую информацию, но и контекстуальные данные, позволяющие ИИ понимать смысл и значение различных понятий.

Задача креативного синтеза знаний между несопоставимыми областями представляет собой амбициозный вызов для современного искусственного интеллекта. Несмотря на значительные трудности, целенаправленное развитие методов, нацеленных на креативность, абдуктивное рассуждение и междисциплинарный анализ, может привести к прорывным открытиям и инновациям, которые изменят мир. Дальнейшие исследования в этой области могут открыть новые горизонты для научных исследований, технологических разработок и понимания мира в целом. Создание систем, способных генерировать новые знания, станет важным шагом на пути к созданию искусственного интеллекта, способного решать самые сложные и актуальные проблемы человечества..

По мере того, как ИИ становится все более способным к творчеству и генерации новых знаний, возникают важные этические вопросы, требующие внимательного рассмотрения: •

Если ИИ генерирует новую научную гипотезу, кто должен считаться автором открытия? Ученые, разработавшие алгоритм? Эксперты, оценившие гипотезу? Или сам ИИ? Этот вопрос требует разработки новых правовых и этических норм, регулирующих авторство в эпоху искусственного интеллекта. Важно найти баланс между признанием вклада ИИ и сохранением ответственности за результаты исследований за человеком.

ИИ обучается на данных, которые созданы людьми и могут содержать скрытые предвзятости и стереотипы. Это может приводить к тому, что ИИ будет генерировать гипотезы, которые отражают эти предвзятости и игнорируют важные аспекты проблемы. Необходимо разрабатывать методы для выявления и устранения предвзятостей в обучающих данных и алгоритмах ИИ.

Если ИИ генерирует гипотезу, которая впоследствии оказывается ложной или вредной, кто должен нести ответственность за последствия? Разработчики ИИ? Ученые, использовавшие ИИ в своих исследованиях? Этот вопрос требует разработки четких механизмов ответственности, которые будут учитывать сложность процесса создания новых знаний с помощью ИИ.

Важно обеспечить равный доступ к технологиям креативного ИИ для всех ученых и исследователей, независимо от их финансовых возможностей и географического положения. В противном случае, это может привести к усилению неравенства в науке и технологиях, и к тому, что преимущества от развития ИИ будут доступны только узкому кругу лиц.

Несмотря на то, что создание полноценного "креативного" ИИ – это задача будущего, уже сегодня существуют области, где современные методы ИИ могут быть успешно применены для стимуляции научного творчества и генерации новых идей: •

ИИ может использоваться для анализа огромных массивов данных о генах, белках и молекулах, чтобы выявлять новые мишени для лекарственных препаратов и разрабатывать новые методы лечения болезней, которые сегодня считаются неизлечимыми. •

ИИ может использоваться для моделирования свойств новых материалов и предсказания их поведения в различных условиях. Это может привести к созданию материалов с уникальными свойствами, которые найдут применение в самых разных областях, от энергетики до медицины. •

ИИ может использоваться для анализа сложных социальных и экономических систем, чтобы выявлять причины глобальных проблем, таких как изменение климата, голод и бедность, и предлагать новые, инновационные решения для их преодоления. •

Даже на ранних стадиях разработки, "креативный" ИИ может помочь ученым генерировать новые гипотезы и направления исследований в фундаментальных науках, таких как физика, математика и космология, открывая новые горизонты для познания мира.

Задача креативного синтеза знаний представляет собой один из самых амбициозных и перспективных вызовов для современного искусственного интеллекта. Несмотря на значительные трудности и огромное количество этических вопросов, которые необходимо решить, целенаправленное развитие методов, нацеленных на креативность, абдуктивное рассуждение и междисциплинарный анализ, может привести к революционным изменениям в науке и обществе.

В будущем видится симбиоз человека и ИИ, где ученые и исследователи используют ИИ не только как инструмент для анализа данных и автоматизации рутинных задач, но и как креативного партнера, способного генерировать новые идеи и предлагать нестандартные решения. Такой симбиоз позволит нам расширить границы познания, решить самые сложные и актуальные проблемы человечества и открыть новые горизонты для развития нашей цивилизации. Нам предстоит долгий и сложный путь, но перспективы, открывающиеся перед нами, стоят того.

Как вы думаете, сможет ли ИИ когда-нибудь совершить открытие, сравнимое с пенициллином или теорией относительности? Делитесь своим мнением в комментариях!