AI ve vědě aneb hledání skrytých spojení našeho světa

Když dnes slyšíme o umělé inteligenci, většina lidí mluví o tom, jak nám ušetří práci, napíše e-mail nebo vygeneruje hezký obrázek. Ta skutečná revoluce, kterou AI přináší, leží úplně jinde.

Jejím největším přínosem pro nás není to, že je rychlejší než lidský mozek, ale to, že dokáže po staletích konečně propojit lidské vědění zpátky do jednoho celku.

Naše moderní věda má totiž jeden velký problém – úplně se rozpadla na malé kousky. Říká se tomu specializace. Fyzici mluví jazykem, kterému biologové nerozumí. Doktoři zkoumají mozek, ale často nemají čas sledovat poznatky z dalších oborů. Každý si hrabe na svém vlastním písečku.

Kvůli té obrovské záplavě informací jsme jako lidstvo získali neuvěřitelnou hloubku poznání, ale zároveň jsme částečně ztratili schopnost vidět širší obraz.

A přesně v tuhle chvíli přichází AI. Ne jako robot, který nás nahradí, ale jako ten nejlepší možný parťák a překladatel.

AI totiž nezajímá, jestli nějaká informace patří do biologie, fyziky, medicíny nebo informatiky. Vidí data, vztahy a souvislosti. Dokáže procházet miliony studií, hledat vzorce napříč obory a upozorňovat na spojení, kterých by si člověk možná vůbec nevšiml.

Právě v tom spočívá její skutečná síla. Ne v tom, že by za nás přemýšlela, ale v tom, že nám pomáhá spojovat jednotlivé dílky skládačky dohromady. Tam, kde vědci často vidí jen malý výsek reality, dokáže AI nabídnout pohled na celek.

Díky tomu dnes vznikají objevy na rozhraní oborů, které by ještě před několika desetiletími byly téměř nemožné. Umělá inteligence pomáhá biologům porozumět složitým strukturám proteinů, lékařům hledat nové souvislosti mezi nemocemi a fyzikům analyzovat obrovská množství dat, která by člověk sám nikdy nezpracoval.

Najednou si začínáme uvědomovat něco důležitého: největší průlomy často nevznikají uvnitř jednotlivých disciplín, ale právě na jejich hranicích. Tam, kde se setkávají zdánlivě nesouvisející obory.

AI nám poprvé v historii pomáhá poskládat rozbité střepy poznání zpátky do jednoho velkého zrcadla. Nenahrazuje lidskou kreativitu, intuici ani zvědavost. Naopak je zesiluje. Dává nám možnost vidět souvislosti, které byly dosud ukryté pod horami dat.

Možná tedy smyslem AI není vytvořit novou inteligenci, která nás nahradí. Možná je jejím skutečným přínosem to, že nám pomáhá znovu objevit propojenost světa kolem nás. Po staletích stále hlubší specializace nám vrací schopnost vidět celek a připomíná nám, že poznání není soubor oddělených ostrovů, ale jedna velká mapa, kterou se teprve učíme číst.

Poznámka pod čarou / Dovětek: > Tento text původně končil předchozím odstavcem. Mezi jeho dopsáním svět AI udělal další neuvěřitelný skok. Sledovat nejnovější generaci AI modelů v akci už není jen technologický zážitek – je to hluboce filozofický moment.

Zdroje:

JUMPER, John, Richard EVANS, Alexander PRITZEL et al. Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold. Nature. 2021, roč. 596, č. 7873, s. 583–589.

THORNTON, Janet M., Roman A. LASKOWSKI a Neera BORKAKOTI. AlphaFold heralds a data-driven revolution in biology and medicine. Nature Medicine. 2021, roč. 27, s. 1666–1669.

JUMPER, John a Demis HASSABIS. Protein structure predictions to atomic accuracy with AlphaFold. Nature Methods. 2022, roč. 19, s. 11–12.

Method of the Year 2021: Protein structure prediction. Nature Methods. 2022, roč. 19, s. 1.

Artificial intelligence in structural biology is here to stay. Nature. Editorial. 2021.