ხელოვნურ ინტელექტზე საუბრისას ყველაზე ხშირად ChatGPT და სხვა მსგავსი სისტემები გვახსენდება. მსგავსი სისტემები წერს ტექსტებს, ქმნის გამოსახულებებს, ამუშავებს ინფორმაციას და ადამიანებს სხვადასხვა ამოცანის შესრულებაში ეხმარება.

დღეს ამ ტექნოლოგიის გავლენა ციფრული სამყაროთი აღარ შემოიფარგლება. ხელოვნური ინტელექტი თანდათან ერთვება პროცესებში, რომლებიც უშუალოდ ფიზიკურ სამყაროს ცვლის: მართავს რობოტებს, ეხმარება მეცნიერებს ახალი მასალების აღმოჩენასა და ბიოლოგიური მოლეკულების შესწავლაში.

ეს განსაკუთრებით საინტერესოა ისტორიული თვალსაზრისით. ორთქლის ძრავამ თავის დროზე მხოლოდ ერთი კონკრეტული მანქანა არ გააუმჯობესა. მან საფუძველი ჩაუყარა წარმოებისა და ტრანსპორტის გარდაქმნას. დღეს ხელოვნურ ინტელექტსაც აქვს პოტენციალი, სხვადასხვა ტექნოლოგიის განვითარება ერთმანეთთან დააკავშიროს. განსხვავება ისაა, რომ ძრავა მექანიკურ ენერგიას გვაძლევდა, ხელოვნური ინტელექტი კი ინფორმაციის დამუშავების, პროგნოზირებისა და გადაწყვეტილებების მიღების ახალ შესაძლებლობებს ქმნის.

ასევე: ხელოვნური ინტელექტი და ახალი ინდუსტრიული რევოლუცია — როგორ იცვლება სამყარო?

რობოტები, რომლებსაც გარემოს გაგება შეუძლიათ

სამრეწველო რობოტები ათწლეულებია არსებობს. ავტომობილების ქარხნებში ისინი დეტალებს ამონტაჟებენ, ადუღებენ და ღებავენ. ასეთი რობოტების უმეტესობა წინასწარ განსაზღვრულ მოქმედებებს ასრულებს და შედარებით სტაბილურ გარემოში მუშაობს.

სირთულე მაშინ ჩნდება, როდესაც გარემო იცვლება. ადამიანისთვის მარტივია მაგიდიდან ჭიქის აღება, მისი სხვა ადგილზე გადატანა ან იატაკზე დავარდნილი ნივთის პოვნა. რობოტისთვის ეს ამოცანები გაცილებით რთულია. მან უნდა ამოიცნოს საგანი, შეაფასოს მისი მდებარეობა, დაგეგმოს მოძრაობა და მოქმედებისას გაუთვალისწინებელ ცვლილებებს უპასუხოს.

სწორედ აქ ერთვება თანამედროვე ხელოვნური ინტელექტი.

2025 წელს Google DeepMind-მა წარადგინა Gemini Robotics, ხოლო მოგვიანებით მისი გაუმჯობესებული ვერსია Gemini Robotics 1.5. ეს სისტემები ვიზუალურ ინფორმაციასა და სიტყვიერ ინსტრუქციებს რობოტის მოძრაობის ბრძანებებად გარდაქმნის. მაგალითად, რობოტს შეუძლია მიიღოს დავალება, დაახარისხოს ნივთები, დაადგინოს მოქმედებების თანმიმდევრობა და შემდეგ ისინი შეასრულოს.

ეს ჯერ კიდევ არ ნიშნავს, რომ უნივერსალური რობოტები ადამიანების ნებისმიერ სამუშაოს შეასრულებენ. რეალურ გარემოში საიმედოობა, უსაფრთხოება და მოულოდნელ სიტუაციებთან გამკლავება მნიშვნელოვან გამოწვევებად რჩება.

მიუხედავად ამისა, განვითარების მიმართულება ნათელია: რობოტი თანდათან გადადის მკაცრად გაწერილი ინსტრუქციების შესრულებიდან უფრო მოქნილ მოქმედებებზე.

ბიოტექნოლოგია — როცა AI მოლეკულებს სწავლობს

ხელოვნური ინტელექტის ერთ-ერთი მნიშვნელოვანი გამოყენება ბიოლოგიას უკავშირდება.

ჩვენი ორგანიზმის ფუნქციონირებაში ცილები უმნიშვნელოვანეს როლს ასრულებს. მათი სამგანზომილებიანი სტრუქტურა ხშირად განსაზღვრავს, როგორ ურთიერთქმედებენ ისინი სხვა მოლეკულებთან. ამ სტრუქტურების დადგენა მეცნიერებისთვის დიდი ხნის განმავლობაში რთული და შრომატევადი ამოცანა იყო.

Google DeepMind-ის AlphaFold-მა ამ მიმართულებით მნიშვნელოვან პროგრესს მიაღწია. 2024 წელს გამოქვეყნებულმა AlphaFold 3-მა შესაძლებლობები კიდევ უფრო გააფართოვა: მას შეუძლია იწინასწარმეტყველოს არა მხოლოდ ცილების სტრუქტურები, არამედ მათი ურთიერთქმედება დნმ-თან, რნმ-თან და სხვა მოლეკულებთან.

რატომ არის ეს მნიშვნელოვანი?

ახალი მედიკამენტის შექმნისას მეცნიერებს ხშირად სჭირდებათ იმის გარკვევა, როგორ დაუკავშირდება კონკრეტული ნივთიერება ორგანიზმში არსებულ სამიზნე მოლეკულას. AI-ს შეუძლია შესაძლო ურთიერთქმედებების შესწავლა და პერსპექტიული მიმართულებების გამოვლენა.

ეს არ ნიშნავს, რომ კომპიუტერული პროგნოზი მედიკამენტის ეფექტიანობას ადასტურებს. ნებისმიერი ახალი პრეპარატი კვლავ საჭიროებს ლაბორატორიულ კვლევებს, უსაფრთხოების შემოწმებასა და კლინიკურ გამოცდებს.

ხელოვნური ინტელექტის მთავარი უპირატესობა ამ ეტაპზე ისაა, რომ მას შეუძლია კვლევის საწყისი ეტაპები დააჩქაროს და მეცნიერებს უამრავი შესაძლო ვარიანტიდან უფრო საინტერესო კანდიდატების შერჩევაში დაეხმაროს.

ახალი მასალები და ლაბორატორიები, რომლებიც თავად ატარებს ექსპერიმენტებს

წარმოიდგინეთ მასალა, რომელიც არსებულ ბატარეებზე მეტ ენერგიას შეინახავს, ან ისეთი ნივთიერება, რომელიც მზის ენერგიის გარდაქმნას უფრო ეფექტიანს გახდის.

ახალი მასალების აღმოჩენა ხშირად უამრავი ქიმიური შემადგენლობისა და ექსპერიმენტის შემოწმებას მოითხოვს. ხელოვნური ინტელექტი ამ პროცესშიც გამოიყენება.

2023 წელს ჟურნალ Nature-ში გამოქვეყნდა კვლევა ავტონომიური ლაბორატორიის, A-Lab-ის შესახებ. სისტემა აერთიანებდა გამოთვლით მოდელებს, მანქანურ სწავლებასა და რობოტულ მოწყობილობებს. ის გეგმავდა ექსპერიმენტებს, ამზადებდა ნიმუშებს, აანალიზებდა შედეგებს და მიღებული ინფორმაციის საფუძველზე მომდევნო ნაბიჯებს არჩევდა.

17-დღიანი მუშაობის განმავლობაში სისტემამ 57 სამიზნე ნაერთიდან 36-ის სინთეზი შეძლო. ამ შედეგების ინტერპრეტაციას მეცნიერთა ნაწილში კრიტიკაც მოჰყვა, განსაკუთრებით იმის შესახებ, რამდენად ახალი იყო მიღებული მასალები.

ამ მაგალითის მნიშვნელობა მხოლოდ აღმოჩენილი ნივთიერებების რაოდენობაში არ არის. ის გვაჩვენებს, როგორ შეიძლება გაერთიანდეს ხელოვნური ინტელექტის მიერ დაგეგმილი ექსპერიმენტი და მისი ფიზიკური შესრულება.

ტრადიციულად მეცნიერი არჩევს ჰიპოთეზას, ატარებს ექსპერიმენტს, აანალიზებს შედეგს და გეგმავს შემდეგ ნაბიჯს. ავტონომიურ ლაბორატორიაში ამ ციკლის ზოგიერთი ეტაპი ავტომატიზებულია, რაც კვლევის ტემპის გაზრდის შესაძლებლობას ქმნის.

რა აერთიანებს ამ ტექნოლოგიებს?

რობოტიკა, ბიოტექნოლოგია და მასალათმცოდნეობა ერთმანეთისგან განსხვავებული დარგებია, მაგრამ მათ შორის საერთო პრინციპი იკვეთება.

ხელოვნური ინტელექტი იღებს მონაცემებს, ამოიცნობს კანონზომიერებებს, აკეთებს პროგნოზებს და ეხმარება სისტემას შემდეგი მოქმედების შერჩევაში. ზოგ შემთხვევაში ეს მოქმედება რობოტის მოძრაობაა, სხვაგან ქიმიური ექსპერიმენტი, ბიოლოგიური მოლეკულის მოდელირება ან საწარმოო პროცესის ოპტიმიზაცია.

განსაკუთრებით საინტერესოა ამ ტექნოლოგიების ერთმანეთთან დაკავშირება. მაგალითად, ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია შეარჩიოს ექსპერიმენტის პირობები, რობოტმა ჩაატაროს ექსპერიმენტი, სენსორებმა შეაგროვონ შედეგები, ხოლო მოდელმა ახალი მონაცემების საფუძველზე მომდევნო ექსპერიმენტი დაგეგმოს.

ასე იქმნება სისტემა, რომელშიც ინფორმაციის დამუშავება და ფიზიკური მოქმედება ერთ უწყვეტ პროცესად ერთიანდება.

რა გვიშლის ხელს?

ციფრულ და ფიზიკურ სამყაროს შორის მნიშვნელოვანი განსხვავებაა. ტექსტის გენერირებისას დაშვებული შეცდომის გამოსწორება ხშირად მარტივია. რობოტის შეცდომამ კი შეიძლება ნივთი დააზიანოს, ექსპერიმენტი ჩაშალოს ან ადამიანის უსაფრთხოებას შეუქმნას საფრთხე.

გარდა ამისა, ფიზიკურ სამყაროში მოქმედებას ენერგია, მასალები, სენსორები და მექანიკური მოწყობილობები სჭირდება. პროგრამული მოდელის გაუმჯობესება ავტომატურად არ ნიშნავს, რომ რობოტიც უფრო სწრაფი, იაფი ან საიმედო გახდება.

პრობლემაა მონაცემებიც. ინტერნეტში ტექსტებისა და გამოსახულებების უზარმაზარი რაოდენობა არსებობს, მაგრამ რეალურ გარემოში რობოტების მოქმედებების შესახებ ხარისხიანი მონაცემების შეგროვება ბევრად ძვირი და რთულია. ბიოლოგიაშიც მონაცემების სიმწირე მნიშვნელოვანი დაბრკოლებაა.

ამიტომ, ხელოვნური ინტელექტის განვითარება მხოლოდ უფრო ძლიერი კომპიუტერებისა და დიდი მოდელების შექმნაზე არ იქნება დამოკიდებული. მნიშვნელოვანი იქნება ინჟინერიის, ფიზიკის, ქიმიისა და ბიოლოგიის მიღწევებიც.

ტექნოლოგიური გარდაქმნის ახალი ეტაპი

ხელოვნური ინტელექტი ჯერ არ არის უნივერსალური სისტემა, რომელსაც ნებისმიერი ფიზიკური ამოცანის დამოუკიდებლად გადაწყვეტა შეუძლია. დღეს არსებული მიღწევების დიდი ნაწილი კონკრეტულ გარემოსა და კარგად განსაზღვრულ ამოცანებზეა მორგებული.

ამის მიუხედავად, უკვე იკვეთება მნიშვნელოვანი ცვლილება. თუ ინდუსტრიულმა რევოლუციამ ადამიანის ფიზიკური შესაძლებლობები გააფართოვა, ხელოვნურმა ინტელექტმა შეიძლება მსგავსი როლი შეასრულოს ინტელექტუალური შრომის ნაწილშიც. ამ ორი მიმართულების გაერთიანება კი განსაკუთრებით საინტერესო შესაძლებლობებს ქმნის.

ეს ცვლილება მხოლოდ მეცნიერებასა და ინჟინერიას არ შეეხება. თუ რობოტები უფრო მოქნილი და ხელმისაწვდომი გახდება, შეიცვლება წარმოებისა და ლოჯისტიკის ორგანიზება. თუ ახალი მასალებისა და მედიკამენტების აღმოჩენა დაჩქარდება, ეს გავლენას მოახდენს ეკონომიკაზე, ჯანდაცვასა და შრომის ბაზარზე. ზოგიერთი სამუშაო ავტომატიზდება, ზოგიერთი პროფესიის შინაარსი შეიცვლება და გაჩნდება ახალი სპეციალობებიც.

ამ გარდაქმნის მასშტაბი ჯერ უცნობია. ბევრი რამ იქნება დამოკიდებული არა მხოლოდ იმაზე, რამდენად განვითარდება ხელოვნური ინტელექტი, არამედ იმაზეც, რამდენად სწრაფად შეძლებს საზოგადოება ახალი ტექნოლოგიების ათვისებას.

შესაძლოა, მომავალში ხელოვნური ინტელექტის ყველაზე მნიშვნელოვანი მიღწევა არც ტექსტის წერა აღმოჩნდეს და არც გამოსახულებების შექმნა. გაცილებით მნიშვნელოვანი შეიძლება იყოს ის, რომ მისი დახმარებით ადამიანები ფიზიკურ სამყაროში ისეთი რამის შექმნასა და აღმოჩენას შეძლებენ, რაც აქამდე შეუძლებელი ან უკიდურესად რთული იყო.

თუ სტატიაში განხილული თემა და ზოგადად: მეცნიერებისა და ტექნოლოგიების სფერო შენთვის საინტერესოა, გამოიწერე ჩვენი YouTube არხი და უყურე თემატურ ვიდეოებს.