Экология и искусственный интеллект: Сильнее вместе

Опубликованное 11 сентября в журнале “Proceedings of the National Academy of Sciences” исследование говорит о синергии между искусственным интеллектом и экологией, которая может укрепить ИИ и помочь решить сложные глобальные проблемы, такие как вспышки заболеваний, потеря биоразнообразия и климатические изменения.

Идея возникла из наблюдения, что ИИ может быть удивительно хорош в определенных задачах, но все еще далек от полезности в других – и что развитие ИИ сталкивается с преградами, которые экологические принципы могут помочь преодолеть.

“Типы проблем, с которыми мы регулярно сталкиваемся в экологии, являются не только вызовами, от которых ИИ мог бы извлечь пользу в чисто инновационном плане – это также проблемы, в которых ИИ мог бы так много значить для глобального блага”, – объяснила Барбара Хан, доктор биологических наук из Карионского института изучения экосистем, которая вместе с исследователем IBM Кушем Варшнеем является соавтором исследования. “Это действительно может быть полезно для человечества”.

Уже сейчас экологи, включая Хан, успешно используют искусственный интеллект для поиска закономерностей в больших наборах данных и для более точного прогнозирования, такого как возможность потенциального заражения новых вирусов человеком и выявление животных, наиболее вероятно являющихся носителями этих вирусов.

Однако, по мнению авторов исследования, существует еще множество возможностей для применения ИИ в экологии, таких как синтез больших наборов данных и поиск пропущенных связей в сложных системах.

В экологии ученые обычно пытаются понять мир, сравнивая по две переменные – например, как количество населения влияет на количество случаев инфекционного заболевания. Однако проблема заключается в том, что, подобно большинству сложных экологических систем, прогнозирование передачи болезни зависит от множества переменных, а не только от одной, объяснила соавтор исследования доктор биологических наук Шеннон ЛаДо из Карионского института. Экологам не всегда известны все эти переменные, они ограничены только теми, которые можно легко измерить (в отличие, например, от социальных и культурных факторов), и трудно уловить, как эти разные переменные взаимодействуют друг с другом.

“По сравнению с другими статистическими моделями, ИИ может включать в себя большее количество данных и разнообразные источники данных, и это может помочь нам открыть новые взаимодействия, которые мы, возможно, не считали важными”, – сказала ЛаДо. “Есть много надежд на то, что развитие ИИ позволит лучше захватывать различные типы данных, такие как социокультурные инсайты, которые очень сложно свести к числу”.

Искусственный интеллект, помогая выявить эти сложные взаимосвязи и новые свойства системы, может генерировать уникальные гипотезы для проверки и открывать целые новые линии экологических исследований, говорит ЛаДо.

Авторы исследования также отмечают, что искусственные интеллектуальные системы являются известно хрупкими, что может иметь потенциально катастрофические последствия, такие как неправильная диагностика рака или автомобильная авария.

Экологические системы, обладающие удивительной устойчивостью, могут вдохновить более устойчивые и адаптивные архитектуры ИИ, утверждают авторы. В частности, Варшней отмечает, что экологические знания могут помочь решить проблему “mode collapse” в искусственных нейронных сетях – системах ИИ, которые часто используются в распознавании речи, компьютерном зрении и других областях.

“Mode collapse происходит, когда вы обучаете искусственную нейронную сеть на чем-то, а затем обучаете ее на чем-то еще и она забывает первое, на что она была обучена”, – объясняет он. “Лучше понимая, почему mode collapse происходит или не происходит в естественных системах, мы можем научиться предотвращать его в ИИ”.

Экологические системы могут направить усовершенствования в искусственный интеллект, включающие обратные связи, избыточные пути и фреймворки принятия решений. Эти модернизации гибкости также могут способствовать появлению “общего интеллекта” для ИИ, который может обеспечить рассуждение и установление связей за пределами конкретных данных, на которых обучается алгоритм.

Экология также может помочь выяснить причины появления эмерджентных поведений в больших языковых моделях, которые поддерживают популярных чат-ботов, таких как ChatGPT. Такое поведение включает в себя “галлюцинации” – когда ИИ генерирует ложную информацию. Поскольку экология изучает сложные системы на разных уровнях и в целостном виде, она хорошо справляется с такими эмерджентными свойствами и может помочь выявить механизмы такого поведения.

“Будущее развития искусственного интеллекта зависит от новых идей. Глава OpenAI, создателей ChatGPT, заявил, что дальнейший прогресс не будет достигнут простым увеличением размера моделей”, – сказал Варшней.

Подходящая конвергенция экологии и искусственного интеллекта может привести к прорывным взглядам и решениям, которые нельзя представить и оказывают существенное воздействие, как недавние достижения в чатах и генеративном глубинном обучении, утверждают авторы. “Влияние успешной конвергенции выходит за пределы преодоления экологических дисциплин или достижения искусственного общего интеллекта – это критично для стабильности и процветания в неопределенном будущем”.

Исследования поддерживались Национальным фондом науки (грант DBI 2234580, грант DEB 2200158), Научно-инновационным фондом Карионского института и Ламонт-Доэрти климатической и жизненной стипендией.