В 2024 году искусственный интеллект совершил несколько революционных открытий, которые могут изменить нашу жизнь уже в ближайшем будущем. От новых методов идентификации личности до расшифровки древних текстов — технологии ИИ проникают во многие сферы науки.
В этой статье мы рассмотрим пять главных достижений искусственного интеллекта, которые уже сейчас меняют мир и открывают новые возможности для человечества.
Долгое время считалось, что отпечатки разных пальцев одного человека уникальны и не похожи друг на друга. Это предположение лежало в основе систем, использующих отпечатки пальцев для подтверждения личности, например, в криминалистике.
Однако исследование, проведенное в 2024 году группой ученых из Колумбийского университета в Нью-Йорке под руководством студента-первокурсника Габриела Гуо, ставит под сомнение эту устоявшуюся догму.
Исследователи применили глубокие нейронные сети для изучения отпечатков пальцев одного человека и обнаружили, что даже отпечатки с разных рук имеют значительное сходство.
Они использовали метод «двойных» нейронных сетей, обученных определять, принадлежат ли два отпечатка одному человеку или разным людям. Выяснилось, что основное сходство между отпечатками пальцев одного человека связано с направлением гребней, особенно в центральной части отпечатка. Это открытие показывает, что традиционные методы, сосредоточенные на анализе мелких деталей, менее эффективны для выявления таких сходств.
Это открытие значительно повысит эффективность криминалистических расследований. Например, если на месте преступления обнаружены отпечатки одних пальцев преступника, а в базе данных имеются отпечатки других его пальцев, новая методика все равно позволит установить их принадлежность одному человеку.
Кроме того, это исследование может изменить подход к цифровой аутентификации. Теперь, возможно, будет достаточно зарегистрировать один палец для доступа к устройству, а разблокировать его можно будет любым другим пальцем, что повысит удобство использования и надежность систем безопасности.
В марте 2024 года исследователи из Университета МакМастера и Стэнфордского университета представили революционную систему искусственного интеллекта под названием SyntheMol, способную проектировать новые антибиотики для борьбы с устойчивыми к лекарствам бактериями.
Исследование, опубликованное в журнале Cell Host & Microbe, демонстрирует, как машинное обучение может помочь в поиске антимикробных пептидов, скрытых в белках как современных, так и вымерших организмов.
Эта разработка особенно важна в контексте растущей угрозы антибиотикорезистентности - по оценкам учёных, к 2050 году от устойчивых к антибиотикам бактерий может умирать до 10 миллионов человек ежегодно.
SyntheMol использует генеративный искусственный интеллект для создания и анализа потенциальных молекул антибиотиков. Система работает как конструктор, комбинируя 132 000 молекулярных фрагментов с помощью 13 химических реакций, что позволяет создавать десятки миллиардов уникальных комбинаций.
Важной особенностью системы является то, что она не только проектирует новые молекулы, но и предоставляет «рецепт» их синтеза, что значительно упрощает дальнейшую работу химиков по созданию препаратов.
«Антибиотики уникальны тем, что как только мы начинаем применять их в клинике, запускается обратный отсчет до момента, когда они станут неэффективными, поскольку бактерии быстро эволюционируют и вырабатывают устойчивость», - объясняет Джонатан Стокс, ведущий автор исследования. «Нам нужен постоянный поток новых антибиотиков, и мы должны находить их быстро и недорого. Именно здесь искусственный интеллект играет решающую роль».
Это исследование демонстрирует, как искусственный интеллект может радикально ускорить и удешевить процесс разработки новых лекарств, открывая новую эру в борьбе с инфекционными заболеваниями.
В 2024 году искусственный интеллект помог ученым совершить серию удивительных открытий в области коммуникации животных, что может полностью изменить наше понимание языка и сознания в животном мире.
Исследователи из университета Тюбингена впервые в истории научили ворон считать вслух, а искусственный интеллект помог расшифровать тонкости их «произношения». Анализируя записи карканья ворон, ИИ обнаружил, что птицы заранее планируют количество звуков: первое «кар» звучит по-разному в зависимости от того, сколько раз ворона собирается каркнуть в целом.
Еще более впечатляющее открытие сделали ученые из университета Колорадо, применив машинное обучение для анализа коммуникации африканских слонов. ИИ помог обнаружить, что в приветственном рокоте слонов содержатся уникальные звуковые паттерны - своего рода «имена». Когда слонам проигрывали фрагменты записей с их «именами», они реагировали значительно быстрее и активнее, чем на случайные звуки
Прорывом года стало также применение ИИ для мониторинга популяций насекомых. Исследователи из университета Массачусетса разработали систему, способную с 90-процентной точностью идентифицировать виды насекомых по их жужжанию. Это открытие может революционизировать экологический мониторинг, позволяя отслеживать состояние популяций опылителей без необходимости их физического отлова.
Эти достижения демонстрируют, как искусственный интеллект помогает нам не только лучше понимать язык животных, но и открывает новые возможности для сохранения биоразнообразия. Способность ИИ анализировать тончайшие нюансы звуковой коммуникации, недоступные человеческому уху, позволяет нам заглянуть в ранее неизведанные области животного сознания и поведения.
В 2024 году произошло событие, которое археологи называют настоящей революцией – впервые удалось прочитать обугленные свитки из древнего города Геркуланум, уничтоженного извержением Везувия в 79 году нашей эры. Это стало возможным благодаря современным технологиям и искусственному интеллекту.
История этих свитков драматична. Около 1800 папирусов хранились в роскошной вилле, предположительно принадлежавшей тестю Юлия Цезаря. Когда Везувий проснулся, раскаленные газы и пепел не сожгли манускрипты полностью, а обуглили их, превратив в хрупкие черные цилиндры. Любая попытка развернуть их приводила к разрушению.
Прорыв случился благодаря конкурсу Vesuvius Challenge, где команда молодых программистов использовала компьютерную томографию и искусственный интеллект для виртуального "разворачивания" свитков.
Ключевым открытием стало обнаружение «паттернов растрескивания» – следов, которые оставили чернила на папирусе. ИИ научился находить эти едва заметные следы и восстанавливать по ним текст.
Что же содержалось в этих древних манускриптах? Оказалось, это философские размышления об удовольствиях и правильном образе жизни. Автором, вероятно, был греческий философ Филодем, который рассуждал о музыке, жизненных благах и критиковал оппонентов за неправильное понимание радостей жизни.
Сейчас расшифровано около 2000 знаков – это лишь 5% одного свитка. Но главное достижение в том, что теперь у ученых есть надежный метод для чтения подобных документов без их физического повреждения. Исследователи планируют в ближайшее время расшифровать до 90% текста.
Этот успех открывает новую эру в археологии, где искусственный интеллект становится незаменимым помощником в раскрытии тайн прошлого. От поиска древних поселений на спутниковых снимках до восстановления утраченных текстов – технологии помогают нам заглянуть в прошлое глубже, чем когда-либо прежде.
В 2024 году Нобелевские премии были тесно связаны с искусственным интеллектом и его применением в науке. Первую премию получили физики Джон Хопфилд и Джеффри Хинтон за создание основ искусственных нейронных сетей.
Изучая работу человеческого мозга, они заметили, что информация в нём обрабатывается слоями нейронов. Это наблюдение вдохновило их на создание похожей системы для компьютеров.
Хинтон разработал способ обучения таких сетей, а Хопфилд создал модель, показывающую, как они могут хранить и восстанавливать информацию. Их открытия стали фундаментом для всех современных систем искусственного интеллекта.
Премию по химии разделили между тремя учёными за революционные достижения в изучении белков с помощью ИИ.
Это открытие особенно важно, потому что белки – главные рабочие молекулы всего живого. Они отвечают за все процессы в организме: одни белки работают как крошечные моторы, другие передают сигналы между клетками, третьи защищают от болезней, четвёртые строят новые ткани.
Каждый белок после своего создания сворачивается в уникальную трёхмерную форму, как оригами. Именно эта форма определяет, какую работу он будет выполнять в организме. У человека около 25 тысяч разных белков, и узнать форму каждого было очень сложной задачей, пока за дело не взялся искусственный интеллект.
Дэвид Бэйкер первым научился не только понимать, но и создавать новые белки с нужными свойствами. А Демис Хассабис и Джон Джампер из компании DeepMind создали систему AlphaFold, которая может предсказать форму любого белка. Их нейросеть уже рассчитала структуры почти всех белков человека и многих других организмов, создав огромную базу данных для учёных всего мира.
Благодаря этим открытиям учёные теперь могут лучше понимать причины болезней и создавать новые лекарства. Интересно, что Хинтон, один из создателей современного ИИ, ушел из Гугла, чтобы иметь возможность открыто обсуждать его мрачные опасения по поводу наступающей эры ИИ:
«У нас нет опыта жизни рядом с чем-то что умнее нас», сказал он в интервью NYT.
Достижения 2024 года в области искусственного интеллекта впечатляют, но они также поднимают серьезные вопросы. Насколько далеко может зайти искусственный интеллект в понимании природы и человека? Готовы ли мы к миру, где машины могут читать древние тексты лучше историков, понимать язык животных точнее биологов и находить закономерности там, где люди их не видели столетиями? И самое главное — сможем ли мы сохранить контроль над технологиями, которые становятся умнее нас с каждым днем? Ответы на эти вопросы, возможно, определят будущее человечества в ближайшие десятилетия.
