|
Экология и искусственный интеллект - вместе сильнее
|
|
|
|
Многие из сегодняшних систем искусственного интеллекта в общих чертах имитируют человеческий мозг. В статье, опубликованной в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences, исследователи предполагают, что другая отрасль биологии — экология — может вдохновить целое новое поколение ИИ стать более мощными, устойчивыми и социально ответственными. В документе приводятся доводы в пользу синергии между ИИ и экологией, которая могла бы как укрепить ИИ, так и помочь решить сложные глобальные проблемы, такие как вспышки болезней, потеря биоразнообразия и последствия изменения климата. Идея возникла из наблюдения, что ИИ может быть потрясающе хорош в определенных задачах, но все еще далеко не полезен в других, и что развитие ИИ наталкивается на препятствия, которые экологические принципы могли бы помочь ему преодолеть.
|
|
|
|
«Проблемы, с которыми мы регулярно сталкиваемся в сфере экологии, — это не только проблемы, от решения которых ИИ мог бы получить выгоду с точки зрения чистых инноваций, это также те проблемы, в которых, если бы ИИ мог помочь, это могло бы иметь очень большое значение для глобального блага». «, — объяснила Барбара Хан, эколог по болезням из Института экосистемных исследований Кэри, которая возглавляла работу вместе с Куш Варшни из IBM Research. «Это действительно может принести пользу человечеству». Экологи, включая Хана, уже используют искусственный интеллект для поиска закономерностей в больших наборах данных и для более точных прогнозов, например, могут ли новые вирусы быть способны заражать людей и какие животные с наибольшей вероятностью являются носителями этих вирусов. Однако в новой статье утверждается, что существует гораздо больше возможностей для применения ИИ в экологии, например, для синтеза больших данных и поиска недостающих звеньев в сложных системах.
|
|
|
Ученые обычно пытаются понять мир, сравнивая одновременно две переменные — например, как плотность населения влияет на количество случаев инфекционных заболеваний? Проблема в том, что, как и в случае с большинством сложных экологических систем, прогнозирование передачи болезней зависит от многих переменных, а не только от одной, объяснила соавтор Шеннон Ладо, эколог по болезням из Института Кэри. Экологи не всегда знают, что представляют собой все эти переменные, они ограничиваются теми, которые можно легко измерить (например, в отличие от социальных и культурных факторов), и трудно уловить, как эти различные переменные взаимодействуют. «По сравнению с другими статистическими моделями, ИИ может включать в себя больший объем данных и разнообразие источников данных, и это может помочь нам обнаружить новые взаимодействия и движущие силы, которые мы, возможно, не считали важными», — сказал Ладо. «Существует многообещающая разработка ИИ, который позволит лучше собирать больше типов данных, например, социокультурные идеи, которые действительно трудно свести к цифрам».
|
|
|
|
По словам Ладо, помогая раскрыть эти сложные взаимосвязи и возникающие свойства, искусственный интеллект может генерировать уникальные гипотезы для проверки и открытия совершенно новых направлений экологических исследований. Системы искусственного интеллекта общеизвестно хрупки и могут иметь разрушительные последствия, такие как неправильная диагностика рака или автомобильная авария. Авторы утверждают, что невероятная устойчивость экологических систем может вдохновить на создание более надежных и адаптируемых архитектур искусственного интеллекта. В частности, Варшни сказал, что экологические знания могут помочь решить проблему коллапса режимов в искусственных нейронных сетях, системах искусственного интеллекта, которые часто используются в распознавании речи, компьютерном зрении и многом другом.
|
|
|
|
«Коллапс режима — это когда вы обучаете искусственную нейронную сеть чему-то, а затем тренируете ее чему-то другому, и она забывает первое, чему была обучена», — объяснил он. «Лучше понимая, почему коллапс режимов происходит или не происходит в природных системах, мы можем научиться предотвращать его в ИИ». Вдохновленный экологическими системами, более надежный ИИ может включать в себя петли обратной связи, дублирующие пути и механизмы принятия решений. Эти улучшения гибкости также могут способствовать повышению «общего интеллекта» ИИ, который позволит им рассуждать и устанавливать связи, выходя за рамки конкретных данных, на которых обучался алгоритм. Экология также может помочь выяснить, почему большие языковые модели, управляемые искусственным интеллектом, которые используются в популярных чат-ботах, таких как ChatGPT, демонстрируют новое поведение, которого нет в меньших языковых моделях. К такому поведению относятся «галлюцинации» — когда ИИ генерирует ложную информацию. Поскольку экология исследует сложные системы на нескольких уровнях и целостным образом, она хорошо фиксирует подобные возникающие свойства и может помочь выявить механизмы, лежащие в основе такого поведения.
|
|
|
|
Более того, будущая эволюция искусственного интеллекта зависит от свежих идей. Генеральный директор OpenAI, создателей ChatGPT, заявил, что дальнейший прогресс не будет достигнут за счет простого увеличения моделей. «Должны быть другие источники вдохновения, и экология предлагает один путь для новых направлений мышления», — сказал Варшни. Хотя экология и искусственный интеллект независимо развиваются в схожих направлениях, исследователи говорят, что более тесное и целенаправленное сотрудничество может привести к неожиданным достижениям в обеих областях. Устойчивость представляет собой убедительный пример того, как обе области могут выиграть от совместной работы. Что касается экологии, достижения ИИ в измерении, моделировании и прогнозировании естественной устойчивости могут помочь нам подготовиться к изменению климата и отреагировать на него. Что касается ИИ, более четкое понимание того, как работает экологическая устойчивость, может вдохновить более устойчивые ИИ, которые тогда будут еще лучше моделировать и исследовать экологическую устойчивость, что представляет собой петлю положительной обратной связи.
|
|
|
|
Более тесное сотрудничество также обещает способствовать повышению социальной ответственности в обеих областях. Экологи работают над объединением различных способов понимания мира из систем коренных и других традиционных знаний, а искусственный интеллект может помочь объединить эти разные способы мышления. Поиск способов интеграции различных типов данных может помочь улучшить наше понимание социально-экологических систем, деколонизировать область экологии и исправить предвзятости в системах искусственного интеллекта. «Модели ИИ строятся на существующих данных и обучаются и переобучаются, когда они возвращаются к существующим данным», — сказала соавтор Кэтлин Уэзерс, ученый-эколог из Института Кэри. «Когда у нас есть пробелы в данных, которые исключают женщин старше 60 лет, цветных людей или традиционные способы познания, мы создаем модели со слепыми пятнами, которые могут увековечить несправедливость».
|
|
|
|
Достижение конвергенции между ИИ и экологическими исследованиями потребует наведения мостов между этими двумя разрозненными дисциплинами, которые в настоящее время используют разные словари, работают в разных научных культурах и имеют разные источники финансирования. Новая статья – это только начало этого процесса. «Я надеюсь, что это, по крайней мере, вызовет много разговоров», - говорит Хан. Авторы пишут, что инвестиции в конвергентную эволюцию экологии и искусственного интеллекта могут привести к трансформационным перспективам и решениям, которые будут столь же невообразимыми и разрушительными, как недавние прорывы в чат-ботах и генеративном глубоком обучении. «Последствия успешной конвергенции выходят за рамки развития экологических дисциплин или достижения общего искусственного интеллекта — они имеют решающее значение как для сохранения, так и для процветания в неопределенном будущем».
|
|
|
|
Источник
|
