Компьютерные науки должны стать физикой

Разговоры о «конце физики» – не новость. Еще в начале ХХ века на крупнейших мировых научных форумах с совершенной уверенностью заявлялось: на горизонте физики осталось только одно маленькое облачко – проблема существования эфира. Нобелевская премия по физике за 2024 год вывела проблему эпистемологических основ теоретической физики на качественно новый уровень.

Многие комментаторы отмечают: «Решение Нобелевского комитета вызвало бурную дискуссию в научном сообществе. Некоторые ученые высказали опасение, что традиционная физика уступает место машинному обучению – в социальной сети X даже появилось заявление, что «физика официально закончилась». Высказывались предположения, что в будущем Нобелевские премии будут присуждаться исключительно за достижения в области машинного обучения. На это новоиспеченный лауреат Джеффри Хинтон ответил кратко: «Нейронные сети – это будущее». Однако ключевое ограничение ИИ связано с эмпирической зависимостью науки от реального мира. Машины не могут, например, чисто логическим путем раскрыть природу темной материи, составляющей 80% Вселенной».

Как бы там ни было, прецедент интересный. Фактически физике – науке о том, как устроена природа, решением Нобелевского комитета «предлагается» включить в это понятие «природа» и природу искусственного интеллекта, законы функционирования больших языковых моделей (LLM). Само по себе это нетривиально. Возможно, все это выльется в то, что Айзек Азимов назвал «робопсихология». Возможно – во что-то совсем другое. И Нобелевская премия по физике за 2024 год – это, так сказать, «верительные грамоты» новой физики. Об этом и рассуждают ученые, мнение которых представлено ниже.

Андрей Ваганов, ответственный редактор приложения «НГ-наука»

Нобелевский комитет приложил немало выдумки, чтобы сделать наглядно «физичной» работу Джона Хопфилда и Джеффри Хинтона.  Иллюстрация с сайта www.nobelprize.org

Я не принадлежу к числу таких критиков. Почитайте подробно обоснование присуждения премии по физике этим двум ученым. Нобелевскому комитету пришлось решать непростую задачу: показать, что эти, безусловно, выдающиеся работы относятся к физике, а не к прикладной математике (по математике Нобелевские премии не присуждаются). И надо отдать должное, это удалось обосновать, несколько раз обращая внимание на то, что идеи развиваемых методов лауреаты почерпнули именно из аналогий с процессами в реальном физическом мире.

Нобелевский комитет, по сути, признал, что корни того, что мы называем искусственным интеллектом, зародились, когда Джон Хопфилд исследовал системы магнетиков методами теоретической физики, а не в головах чистых математиков. А затем Джеффри Хинтон сделал следующий шаг, во многом обусловленный представлениями статистической физики, – не случайно он назвал свою модель «машина Больцмана».

Нобелевский комитет сопровождает свои объявления двумя подробными текстами с обоснованием сделанного выбора. Один текст (popular information) предназначен для широкой публики, другой (advanced information/scientific background) для научного сообщества (хотя он тоже написан в популярном стиле). Вот что соответственно относительно работ Хопфилда и Хинтона написано в популярной версии: «...создал структуру, которая может хранить и реконструировать информацию» и «изобрел метод, который позволяет независимо обнаруживать свойства в данных и который стал важным для крупных искусственных нейронных сетей, используемых в настоящее время».

Поэтому я бы предложил посмотреть на эту проблему с другой стороны и просто считать физикой (в широком смысле этого слова) изучение искусственного интеллекта и нейросетей, преподавать соответствующие курсы студентам-физикам. Существуют же на физических факультетах кафедры биофизики, геофизики, химической физики и т.д. Кстати, я думаю, что ученые с физическим образованием могут привнести новые акценты в эту область по сравнению со специалистами по computer science. Как это в свое время сделали лауреаты Нобелевской премии по физике этого года.

Достойная задача, от которой физикам не уйти, – как сделать так, чтобы искусственный интеллект выдавал не просто наиболее вероятный, но правильный ответ, не противоречащий фундаментальным физическим законам. Скажем, большим языковым моделям типа ChatGPT в этом смысле доверять нельзя, ответы можно использовать лишь как подсказку, но надо все перепроверять.

В этой связи напомню, что хайп вокруг искусственного интеллекта начался после того, как глава компании Open AI Сэм Альтман принял решение о предоставлении широкого доступа всем желающим к ChatGPT. Судя по всему, в компании были и другие мнения на этот счет. Считалось, что этот инструмент небезопасен, поскольку дает ложные ответы.

И возможно, именно этим обусловлено одно из первых высказываний Джеффри Хинтона в статусе лауреата Нобелевской премии. Признав, что его «машина Больцмана» сама по себе сейчас не используется, он сказал, что его исследования продолжили и развили его ученики. И далее: «Мне особенно повезло, что у меня было много очень умных студентов, намного умнее меня, которые действительно заставили все работать. Они продолжили делать великие дела. Я особенно горжусь тем фактом, что один из моих студентов [Илья Суцкевер] уволил Сэма Альтмана, который был нацелен исключительно на получение прибыли».

Будущее покажет, кто тут прав. Альтман опять во главе Open AI, Суцкевер создал свою компанию, а без шума вокруг ChatGPT Хинтон не стал бы нобелевским лауреатом. Одно несомненно: эта область нуждается во вкладе со стороны физиков. n

В тексте использованы публикации из Telegram-канала автора от 8 и 11 октября 2024 года.