Наши кремниевые коллеги

По материалам журнала «Нью сайнтист» подготовил Александр Ломоносовский • 26 июля 2015
А в одном английском университете города Абериствит пошли еще дальше и объявили о создании первого робота-микробиолога. Робот осуществляет эксперименты, разработанные программой ASE-Progol на компьютере в Йоркском университете.

    Современный компьютер становится лучшим другом современного исследователя. Пока он еще не претендует на соавторство.

    Пока…

    Представьте себе такую ситуацию: вы составляете программы для компьютера, по сути дела, учите его делать расчеты и исследования; скажем, по конструированию новых лекарств он проделывает все и… получает Нобелевскую премию. Ну, не обидно ли! Однако индийский ученый Ашвин Шринивасан считает, что если это случится, то он будет рад приглашению на вручение этой премии: ведь он со своим компьютером делают всю работу вместе.

    И компьютер Шринивасана в Оксфордском университете — всего лишь один из примеров той незаметной революции, которая происходит сегодня в лабораториях всего мира. Компьютеры, которые обычно служили ученым лишь быстрыми калькуляторами, начинают предлагать новые идеи в медицинских и химических разработках, определяют роль генов, предлагают и доказывают новые математические теоремы. Незаметно, но стремительно они перемещаются с позиций бессловесных ассистентов на роли полноправных партнеров в исследованиях. По мнению многих экспертов, будущее науки заключается в сотрудничестве человека и компьютера.

    Первые намеки на подобное сотрудничество можно разглядеть еще в 1980 году, когда Ричард Михальский опубликовал статью, в которой описывал компьютерную программу, обученную диагностировать заболевания соевых бобов на основе диагнозов экспертов. Программа имела колоссальный успех, ее покупали фермеры по всей Америке, и она используется до сих пор.

    Во время своей работы Михальский сделал удивительное открытие: иногда программа ставила диагнозы лучше экспертов, кроме того, она четче мотивировала свои выводы. Как, используя данные экспертов, компьютер смог стать лучше этих экспертов, не могли понять и объяснить ни сам автор, ни его коллеги.

    Не менее выдающиеся успехи демонстрирует и силиконовый напарник Шринивасана. В своей работе Шринивасан использует для обучения машины специальное программирование на основе индуктивной логики (Inductive Logic Programming — ILP). Полученную информацию компьютер «встраивает» в теорию, заложенную в него, и последующие выводы делает уже на основе модернизированной теории. При этом разработан специальный понятный язык представления информации в общении «человек — компьютер», так что «коллеги» могут постоянно обмениваться не только выводами, но и информацией о путях их получения.

    Шринивасан с коллегами использовали ILP для разработки специального лекарственного вещества, влияющего на повышенное кровяное давление. Эту задачу перед группой поставил известный эксперт-химик из Оксфорда, чтобы проверить способности компьютера. Вначале в компьютер были введены сведения о нескольких аналогичных веществах с определенными свойствами (кроме одного), а потом поставлена задача найти новое. Компьютер справился с задачей и отыскал то, что «спрятали» проверяющие. Мало того, он предложил еще пару веществ, доселе наукой не обнаруженных. Пока их свойства проверяются, но, похоже, компьютер отыскал целый класс веществ, воздействующих на повышенное кровяное давление.

    Убедившись в работоспособности методики ILP, Шринивасан с коллегами решили попробовать аналогичный метод работы и с другими лекарствами. Компьютер уже предложил целый ряд новых лекарств, в том числе и от болезни Альцгеймера. Пока они проверяются, но эксперты сходятся в одном: нащупан новый путь для химического конструирования, на котором человек и компьютер выступают полноправными коллегами.

    Еще одна программа в кремниевом исследователе по имени MECHEM достигла не меньших успехов: ее создатель, компьютерный ученый Рауль Вальдес-Перес из университета Карнеги-Мелон, применял программу к самым разным задачам химии, физики элементарных частиц, клеточной биологии и лингвистики. Везде ему удавалось получить что-то интересное, а результаты он публиковал в серьезных научных журналах.

    В каждой из отраслей MECHEM работал в сотрудничестве со специалистами-людьми. По химии это был Андрей Зейгарник из московской Академии тонкой химической технологии. Он обучил MECHEM химическим свойствам окиси углерода, кислорода и некоторых катализаторов, а также основным закономерностям химических реакций. Потом по требованию Зейгарника компьютер начал выдавать самые разные варианты реакций. Среди них попадались и такие, которые прежде химикам и в голову не приходили. По мнению Зейгарника, компьютер обладает гораздо более свободным полетом фантазии, чем все знакомые ему ученые. Зейгарник всегда подчеркивал, что в результаты их совместной деятельности MECHEM внес больший вклад, и даже пытался его писать соавтором научных работ, но коллеги неизменно вычеркивали бессловесное кремниевое создание, аргументируя это тем, что мировое научное сообщество еще не созрело для принятия кремниевых исследователей в свою семью.

    А вот математик Симон Колтон из университета в Эдинбурге заявляет, что уже готов это сделать. Его компьютерная программа HR уже отыскала 20 интересных числовых последовательностей, которые включены в «Энциклопедию цифровых последовательностей», самое полное собрание подобных результатов. HR начинает каждое свое исследование с изучения рядов чисел с определенными свойствами. Потом он усложняет свойства и выдает новые последовательности. Параллельно с поиском новых рядов компьютер все время анализирует связи между всеми остальными рядами в своей памяти и иногда отыскивает удивительные связи, которые оформляет в виде теорем. После этого в дело вступает Колтон и делает «грязную» работу: готовит результаты для публикации в научном журнале. Один из первых результатов HR — ряд чисел, которые делятся на число своих делителей.

    После несомненных успехов HR Колтон решил размножить своего кремниевого друга: он оснастил своей программой несколько компьютеров, причем каждую копию снабдил собственным именем в честь какого-нибудь известного математика — Рамануджан, Литтлвуд, Райт и Харди. Изначально все они были похожи друг на друга, но в процессе работы и постоянного самообучения развились в нечто оригинальное. Рамануджан, например, с удовольствием переключается с одной задачи на другую, а Литтлвуд предпочитает подолгу разрабатывать одну проблему, но зато уж досконально. Все компьютеры постоянно общаются друг с другом, и Колтон говорит, что это общение приводит к очень интересным результатам.

    Колтон подчеркивает, что совсем не ставит перед собой задачу отнять хлеб у людей-математиков, он просто создает новую породу математиков. Работы, по его мнению, на всех хватит.

    Такого же мнения придерживается и Дон Свенсон из Чикагского университета. В 1988 году он изучал медицинскую литературу по некоторому специфическому заболеванию — болезни Рэно. Ему показалось, что есть некоторая связь между улучшением самочувствия больных и рыбьим жиром. Но случаев было так много, что ему не удалось доказать свое предчувствие, а через несколько лет эта связь была обнаружена экспериментально другой медицинской группой. Тогда Свенсон решил создать специализированную компьютерную программу, которая занималась бы поиском аналогичных скрытых связей по медицинской литературе. Он назвал ее Arrowsmith и поручил заниматься тем, что ненавидят делать медики, — рыться в тысячах журналов и искать связи между самыми разными симптомами и параметрами. Оказалось, что он открыл новое направление в медицинских исследованиях.

    Например, роясь в медицинских архивах, компьютер нашел связь между словами «магнезия» и «мигрень», Свенсон опубликовал этот результат, и уже 12 групп подтвердили его экспериментально. Свенсон подчеркивает в своих выступлениях, что Arrowsmith совершенно не обязан замыкаться на медицине, у него просто не хватает времени на что-то другое. Так же, как и Шринивасан, он сулит сотрудничеству «человек — компьютер» совершенно блестящее будущее.

    Робот может держать пипетку и выращивать растения ржи, меняя условия их роста. Программа выдает ему задания, стараясь понять роль генов в клетках ржи. Робот получает задания по электронной почте и выполняет их, задавая растениям определенный режим роста и питания. О результатах он докладывает компьютеру также по электронной почте и получает новые задания. Пока окончательный результат не получен, поэтому не ясно, кто будет писать завершающую статью…