"Do czata GPT mówmy grzecznie". Fizyka już szykuje nowe rewolucje

NanoLego, czyli materiały o grubości jednego atomu, komputer kwantowy, wgląd w kosmos dzięki falom grawitacyjnym - to rewolucje, które szykują nam fizycy - mówi portalowi polskieradio24.pl prof. Andrzej Wysmołek z Wydziału Fizyki Uniwersytetu Warszawskiego.

Tegoroczną Nagrodę Nobla z fizyki też przyznano za rewolucję, porównywaną do tej przemysłowej - za rozwój sztucznej inteligencji. Nagrodzono znalezienie metod, dzięki którym uczą się maszyny i sztuczne sieci neuronowe. John Hopfield z Uniwersytetu Princeton to fizyk, który wymyślił tzw. pamięć skojarzeniową (asocjacyjną). Współnagrodzony Geoffrey Hinton, zwany ojcem chrzestnym sieci neuronowych, wynalazł metodę, która może samodzielnie znajdować pewne właściwości w danych i dzięki temu np. identyfikować elementy obrazów.

"Bardzo klarowne myślenie"

Prof. Andrzej Wysmołek z Wydziału Fizyki Uniwersytetu Warszawskiego, powiedział portalowi polskieradio24.pl, że bynajmniej nie zdziwiła go nagroda dla Hopfielda.

- John Hopfield to guru fizyki półprzewodników. W swoim dzieciństwie naukowym uczyłem się z jego artykułów na temat właściwości optycznych półprzewodników, ekscytonów, czyli analogów atomu wodoru, które "żyją sobie" wewnątrz kryształów. Można je badać metodami optycznymi. Byłem zafascynowany prostotą języka i tym, w jaki sposób pisał artykuły, a ten przekaz się nie zestarzał. Do tej pory czytają je fizycy ciała stałego, tacy jak ja, zajmujący się półprzewodnikami czy grafenem, czy najnowszymi materiałami warstwowymi. Chodzi o to, że chcemy mieć przezroczystą elektronikę, elastyczną, żeby telefon sobie założyć jako opaskę na rękę czy też mieć zupełnie lekki przezroczysty telewizor albo lekkie baterie słoneczne - przekazał fizyk portalowi polskieradio24.pl.

REKLAMA

Na półprzewodnikach Hopfield nie poprzestał. "Przełączył się" na inną dziedzinę.

I jak wspomina prof. Andrzej Wysmołek, w tej nowej roli spotkała go na jednej z konferencji jego córka, która była pod wrażeniem jasności myśli Hopfielda, choć ten ma ponad 90 lat.

- Hopfield po wielkich sukcesach w fizyce ciała stałego zajął się inną tematyką. Córka badała sieci neuronowe w siatkówce oka w organoidach mysich - i nagle przekazuje mi, że posługiwała się teorią Johna Hopfielda, która pomogła jej zrozumieć, jak rozchodzą się tam informacje. Na konferencji, na której była, jak relacjonowała, wystąpił Hopfield - "taki dziadziuś". Jednak jego myślenie pozostaje jasne i klarowne, do tej pory jest bardzo aktywny, choć ma 91 lat  - zaznaczył.

REKLAMA

By wyjaśnić: organoidy to grupy komórek, które specjalnie hoduje się w laboratorium, by organizowały się w struktury podobne do różnych organów. Celem jest przeprowadzanie na nich badań, na przykład mogą one dotyczyć neuronów, jak w powyższym przypadku.

• Badania struktur białkowych z wykorzystaniem AI. Bez tej wiedzy nie będzie żadnych nowych leków

Sieci fizyka z "magnesami" i frustracją magnetyczną

Co prawda, jak zaznacza profesor Wysmołek, te pierwsze sieci, które tworzył, w końcu fizyk, Hopfield, nie miały charakteru biologicznego.

Bo były to sieci fizyka - sieci magnetyczne, gdzie "kontaktowały" się ze sobą spiny, momenty magnetyczne. - Wystarczyło to jednak do wysunięcia propozycji, że taka sieć może służyć jako pamięć skojarzeniowa, która może przechowywać, a potem rekonstruować jakieś obrazy. Cóż innego robi nasz mózg? Patrzymy na obraz, potem kojarzymy, że widzieliśmy go już kiedyś gdzieś - wyjaśniał nasz rozmówca.

REKLAMA

- Czy my wiemy, co się dzieje wtedy w mózgu, w czasie tego procesu? Raczej nie. Podobnie jest z sieciami neuronowymi. Jest tam szereg połączeń, których tak naprawdę nie kontrolujemy. Bo np. gdy chcemy zgasić światło, naciskamy wyłączniki. Z sieciami neuronowymi tak nie jest. Mówimy, co prawda, o ukrytych sieciach, i sieciach, które są łatwiej dostępne. Jednak nie jest tak, że w pełni kontrolujemy co się w nich dzieje, jak przy wyłączaniu światła kolejnymi wyłącznikami. Wiemy tylko, że coś się dzieje w systemie, a my możemy ten system uczyć - przekazał fizyk.

Co się dzieje, gdy obok dwóch magnesów umieścimy trzeci? Problem frustracji

Tuż przed tym, jak zainteresował się sieciami neuronowymi, Hopfield zajmował się szkłem spinowym.

- Szkła spinowe to przypadek materii skondensowanej. Szkło, nasze szyby które mamy w oknach, to nie jest kryształ, tylko de facto materiał amorficzny. Panuje w nim pewien nieporządek i ale lokalnie możemy wyróżnić pewne uporządkowane elementy - węzły.

- W przypadku szkieł spinowych chodziło o momenty magnetyczne, "magnesiki", które komunikują się ze sobą. Wiadomo, że gdy mamy dwa magnesy, to będą się one starać ustawić tak, żeby zminimalizować energię. Jeśli chce się je odwrócić, trzeba wykonać pewną pracę. Natomiast jeśli pojawią się trzy magnesy - dochodzi do problemu frustracji (magnetycznej). Bo jeden z nich nie wie, jak się ustawić, jeśli dwa są już jakoś ustawione - wskazał.

REKLAMA

I to, jak mówił fizyk, to właśnie element przekazywania informacji. Jeżeli mamy parę magnesów w danym ustawieniu, pojawia się problem, co będzie z otoczeniem, jak ono się ustawi? Co będzie jeśli dołożymy jeszcze jeden?

Tego typu rozmyślania zaprowadziły fizyków bardzo daleko.

• Tu szukają leku na raka, alzheimera, parkinsona. Są duże nadzieje

REKLAMA

Rozpoznawanie twarzy

Prof. Wysmołek wskazuje, że drugi nagrodzony, Geoffrey E. Hinton, przyczynił się m.in. do opracowania metod identyfikacji obrazów. Dziś dzięki temu maszyny rozpoznają nasze twarze.

- On opracował metodę, która pozwala na to, że sieć może samodzielnie identyfikować pewne właściwości i wykonywać jakieś zadanie, jak np. rozpoznawanie elementów na obrazach. Oczywiście to z tego korzystamy, np. gdy telefon nas rozpoznaje. W Chinach rozpoznawanie twarzy stosowane jest na szeroką skalę. Kompletna kontrola to, co prawda nie jest coś, co mi się podoba - zastrzegł nasz rozmówca.

Hinton fizykiem nie był. Ukończył studia psychologiczne.

Prof. Andrzej Wysmołek podkreślił jednak, że rozwój takich idei i narzędzi, z których korzystał noblista, nie byłby nigdy możliwy, gdyby nie sukcesy fizyków. Nie dysponowano by odpowiednimi mocami obliczeniowymi.

REKLAMA

- Rozwój sieci neuronowych zawdzięczamy rozwojowi fizyki. Przetwarzanie tak ogromnej liczby informacji możliwe jest dzięki temu, że mamy tranzystory, układy scalone, procesory, a te działają przecież w oparciu o pewne prawa fizyczne. Do tego dodaje się algorytmy informatyczne. Mamy coraz szybsze komputery, coraz szybsze pamięci, coraz lepsze algorytmy przesyłania danych. I to pozwoliło wykorzystać sieci neuronowe do tego, żeby analizować tak wielkie zasoby danych - mówi.

- Idea Hopfielda o sieciach neuronowych mogła być zrealizowana w takim wymiarze jak teraz, tylko dzięki ogromnemu rozwojowi technologii. Jeszcze 10 lat temu w procesorze było np. 6 miliardów tranzystorów: 800 mln tranzystorów w rdzeniu, a gdy mamy 8 rdzeni, to razem 6,4 mld tranzystorów. Obecnie procesor może mieć 40 mld tranzystorów. Jednak postęp w tym obszarze kiedyś się zakończy. Dlatego szukamy nowych materiałów, cienkich jak grafen, materiałów 2D. Trzeba szukać nowych rozwiązań. To wszystko jest ze sobą powiązane. A gdy szukamy nowych rozwiązań, czasem odkrywamy coś, co wygeneruje nowe inspiracje i marzenia - zauważa

Do maszyny warto mówić grzecznie

Obecnie, jak mówi naukowiec, maszyny mają do dyspozycji w zasadzie całą naszą wiedzę, tę, która została umieszczona w Internecie, na dyskach, w innej pamięci. Mogą ją szybko analizować i przedstawiać nam wynik zapytań. Te odpowiedzi trzeba jednak umieć weryfikować i trzeba uczyć tego młodzieży.

Wskazał na to, że do banku danych maszyn wchodzą też odpowiedzi na zadane przez nas pytania. Zaczyna się zatem taki proces: produkujemy wtórne informacje, będące echem wiedzy. Jeśli te maszyny są bardzo szybkie, mogą wyprodukować więcej wtórnych informacji, niż tych bazowych. To może spowodować zastój albo nieoczekiwane problemy, zaznaczył nasz rozmówca.

REKLAMA

Badacz dodał, że każdy z nas ma pewien wpływ na to, na przykład, w jaki sposób rozmawiamy z czatem GPT. Na przykład należy to robić tak, jak byśmy chcieli, żeby ktoś z nami rozmawiać: chodzi na przykład o przyjazne zwroty, przyjazne, pozytywne zachowanie.

Jeśli chodzi o zagrożenia, to zdaniem badacza, można sobie wyobrazić w dalekiej przyszłości, że np. w wyniku nieprzewidzianych fluktuacji, podobnych do modyfikacji w naszym DNA wywołanych promieniowaniem kosmicznym,  pojawi się inny rodzaj informacji, i może się tak stać, że my przestaniemy być ważni. To jednak odległa hipotetyczna perspektywa.

- Na razie trzeba uczyć się korzystać ze sztucznej inteligencji tak, by przynosiła nam jak najwięcej korzyści. Trzeba też uczyć dzieci i młodzież tego, by w razie potrzeby dały sobie radę bez tego narzędzia - dodał.

Obiecujące badania w Polsce

Jakimi są teraz ważne obszary badań w fizyce?

REKLAMA

Nasz rozmówca wskazał, że jego przedmiotem zainteresowania są np. materiały warstwowe, nanoLego.

- To bardzo, bardzo cienkie materiały, o grubości rzędu atomów, które można nakładać jeden na drugi i można dzięki temu uzyskiwać nowe funkcjonalności - zaznacza.

- Z takich warstw można zrobić na przykład diodę świecącą, detektor, a w przyszłości nowej klasy procesor. A chodzi o to, żeby to było małe, żeby pobierało jak najmniej energii i by można było taki materiał wykorzystywać w nowoczesnych technologiach, na przykład kwantowych, w których potrzebne są źródła pojedynczych fotonów. Na tym opiera się na przykład kryptografia kwantowa, czyli bezpieczne przesyłanie informacji, albo komputer kwantowy, wymagający kwantowych bitów, kubitów. To wszystko można realizować w nowej klasie materiałów. "Hodujemy" takie kryształy na Wydziale Fizyki na Uniwersytecie Warszawskim, próbujemy tworzyć nowe struktury. Chodzi też na przykład o możliwość magazynowania wodoru w nanopojemnikach albo możliwość wykrywania słabego pola magnetycznego przy użyciu specjalnie tworzonych w materiałach specjalnych "defektów" - przekazał naukowiec.

Dodał, że i w komputerach kwantowych, jak zawsze w fizyce, kluczem są relacje między elementami - chodzi o obiekty kwantowe. - Fizycy opisują je przy użyciu matematyki. Jednak obie te nauki różnią się tym, że matematyka może istnieć niezależnie od świata. A fizyka istnieje wtedy, gdy nauka zgadza się z tym, co przynosi eksperyment - zaznaczył.

REKLAMA

Innym ważnym polem badań fizyki są fale grawitacyjne. Liczyliśmy tu na docenienie polskiego profesora Andrzej Trautmana, który przewidywał ich istnienie - zaznaczył prof. Wysmołek. Nie doszło do tego. Za prace Trautmana nad tą kwestię dziękował mu w wideoprzesłaniu jeden z noblistów z 2018 roku, Kip Thorne, współnagrodzony za zaobserwowanie fal grawitacyjnych.

Fizyka jest ciekawą nauką o relacjach między elementami

Jest tak dużo ciekawych tematów, a fizyka w szkole wydaje się często młodzieży mało inspirująca.

- W szkole jest zbyt mało doświadczeń. My fizycy zajmujemy się w gruncie rzeczy najprostszymi rzeczami. Mówiąc żartem: najlepiej jednym elektronem, dwa to już dużo... Mówiąc poważnie, zajmujemy się najprostszymi modelami, które pozwalają opisać rzeczywistość, wychwycić najważniejsze elementy. Bo chodzi o to, żeby upraszczać pewne rzeczy i widzieć sedno sprawy -  powiedział portalowi polskieradio24.pl prof. Wysmołek.

- Chodzi o to, że jak spada kulka, mająca pewną masę w polu ziemskim, to nie ma znaczenia, czy jest czerwona albo zielona, czy była trzymana przez Kasię, czy przeze mnie. Będzie zawsze spadać w ten sam sposób. To trzeba wychwycić, odróżniać te sprawy. Zawsze wydawało mi się, że fizyka pomaga nam przez to w życiu. Pomaga wykształcić podejście do życia - zauważył prof. Wysmołek.

REKLAMA

Fizyk podkreślił, że trzeba inspirować młodych ludzi do realizacji marzeń, także naukowych - często takie spotkania i rozmowy mają w życiu duże znaczenie, decydują o wyborach - trochę tak, jak pewne zmiany w sieci neuronowej.

***

Z prof. Andrzejem Wysmołkiem rozmawiała Agnieszka Kamińska, polskieradio24.pl