Künstliche Intelligenz revolutioniert bereits Branchen vom Bank- und Finanzwesen bis hin zu Film und Journalismus, und Wissenschaftler untersuchen, wie KI ihr Fachgebiet revolutionieren oder sogar einen Nobelpreis gewinnen könnte.
Im Jahr 2021 schlug der japanische Wissenschaftler Hiroaki Kitano die von ihm so genannte „Nobel-Turing-Challenge“ vor und forderte Forscher auf, bis 2050 einen „KI-Wissenschaftler“ zu schaffen, der in der Lage ist, autonom Forschung durchzuführen, die einem Nobelpreis würdig wäre.
Einige Wissenschaftler arbeiten bereits hart daran, einen KI-Kollegen zu schaffen, der eines Nobelpreises würdig ist. Die diesjährigen Preisträger werden zwischen dem 7. und 14. Oktober bekannt gegeben.
Und tatsächlich gibt es laut Ross King, Professor für maschinelle Intelligenz an der Chalmers-Universität in Schweden, bereits rund 100 „Roboterwissenschaftler“.
Im Jahr 2009 veröffentlichte King einen Artikel, in dem er und eine Gruppe von Kollegen den „Robot Scientist Adam“ vorstellten – die erste Maschine, die selbstständig wissenschaftliche Entdeckungen machte.
„Wir haben einen Roboter gebaut, der selbst neue wissenschaftliche Erkenntnisse entdeckte, neue wissenschaftliche Ideen hervorbrachte, sie testete und bestätigte, dass sie richtig waren“, sagte King gegenüber .
Der Roboter wurde so eingerichtet, dass er autonom Hypothesen aufstellt und dann Experimente entwirft, um diese zu testen.
Es würde sogar Laborroboter programmieren, diese Experimente durchzuführen, bevor sie aus dem Prozess lernen und ihn wiederholen.
„Nicht trivial“
„Adam“ wurde damit beauftragt, das Innenleben der Hefe zu erforschen und entdeckte „Funktionen von Genen“, die im Organismus bisher unbekannt waren.
In der Arbeit stellten die Erfinder des Roboterwissenschaftlers fest, dass die Entdeckungen zwar „bescheiden“, aber auch „nicht trivial“ seien.
Später wurde ein zweiter Roboterwissenschaftler namens „Eve“ eingesetzt, um Medikamentenkandidaten gegen Malaria und andere Tropenkrankheiten zu untersuchen.
Laut King haben Roboterwissenschaftler bereits mehrere Vorteile gegenüber einem durchschnittlichen menschlichen Wissenschaftler.
„Es kostet weniger Geld, die Wissenschaft zu betreiben, sie arbeiten rund um die Uhr“, erklärte er und fügte hinzu, dass sie auch jedes Detail des Prozesses sorgfältiger protokollieren.
Gleichzeitig räumte King ein, dass KI bei weitem nicht an einen Nobelpreis-Wissenschaftler heranreicht.
Dafür müssten sie „viel intelligenter“ und in der Lage sein, „das große Ganze zu verstehen“.
„Bei weitem nicht“
Inga Strumke, außerordentliche Professorin an der norwegischen Universität für Wissenschaft und Technologie, sagte, dass der wissenschaftliche Beruf vorerst sicher sei.
„Die wissenschaftliche Tradition wird in naher Zukunft noch lange nicht von Maschinen übernommen“, sagte sie gegenüber .
Strumke fügte jedoch hinzu, dass „das nicht bedeutet, dass es unmöglich ist“, und fügte hinzu, dass es „definitiv“ klar sei, dass KI einen Einfluss auf die Art und Weise hat, wie Wissenschaft betrieben wird, und dass dies auch in Zukunft der Fall sein wird.
Ein Beispiel dafür, wie es bereits im Einsatz ist, ist AlphaFold – ein von Google DeepMind entwickeltes KI-Modell, mit dem die dreidimensionale Struktur von Proteinen anhand ihrer Aminosäure vorhergesagt werden kann.
„Wir wussten, dass es einen Zusammenhang zwischen den Aminosäuren und der endgültigen dreidimensionalen Form der Proteine gab … und dann konnten wir maschinelles Lernen nutzen, um ihn herauszufinden“, sagte Strumke.
Sie erklärte, dass die Komplexität solcher Berechnungen für den Menschen zu abschreckend sei.
„Wir haben eine Art Maschine, die etwas kann, was kein Mensch tun könnte“, sagte sie.
Gleichzeitig zeigt der Fall AlphaFold für Strumke auch eine der Schwächen aktueller KI-Modelle wie sogenannter neuronaler Netze auf.
Sie sind sehr geschickt darin, riesige Mengen an Informationen zu verarbeiten und eine Antwort zu finden, aber sie sind nicht sehr gut darin, zu erklären, warum diese Antwort richtig ist.
Die über 200 Millionen von AlphaFold vorhergesagten Proteinstrukturen seien zwar „extrem nützlich“, sagte Strumke, „lehren sie uns aber nichts über Mikrobiologie“.
Unterstützt durch KI
Für sie geht es in der Wissenschaft darum, das Universum zu verstehen, und es geht ihr nicht nur darum, „die richtigen Vermutungen anzustellen“.
Dennoch hat die bahnbrechende Arbeit von AlphaFold dazu geführt, dass Experten die Köpfe dahinter als Spitzenkandidaten für einen Nobelpreis bezeichnen.
Google DeepMind-Direktor John Jumper und CEO und Mitbegründer Demis Hassabis wurden bereits 2023 mit dem prestigeträchtigen Lasker Award ausgezeichnet.
Das am 9. Oktober bekannt gegebene Analyseunternehmen Clarivate, das potenzielle Nobelpreisträger für Wissenschaft im Auge behält, zählt das Paar zu den Top-Kandidaten für den Preis für Chemie im Jahr 2024.
David Pendlebury, Leiter der Forschungsgruppe, räumt ein, dass eine Arbeit von Jumper und Hassabis aus dem Jahr 2021 zwar tausende Male zitiert wurde, es für die Nobeljury jedoch untypisch wäre, die Arbeit so schnell nach der Veröffentlichung auszuzeichnen – wie die meisten Entdeckungen, die ausgezeichnet werden reichen Jahrzehnte zurück.
Gleichzeitig ist er zuversichtlich, dass es nicht mehr lange dauern wird, bis Forschung mit KI-Unterstützung die begehrtesten Wissenschaftspreise gewinnen wird.
„Ich bin sicher, dass es im nächsten Jahrzehnt Nobelpreise geben wird, die irgendwie durch Berechnungen unterstützt werden, und Berechnungen sind heutzutage immer mehr KI“, sagte Pendlebury gegenüber .
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