Liệu AI có thể giành giải thưởng Nobel?

Năm 2021, nhà khoa học Nhật Bản Hiroaki Kitano đã đề xuất một thử thách táo bạo mang tên “Nobel Turing Challenge”. Thử thách này kêu gọi các nhà nghiên cứu phát triển một "nhà khoa học Trí tuệ nhân tạo (AI)" có khả năng tự động thực hiện nghiên cứu đủ để giành giải Nobel vào năm 2050.

Ảnh minh họa: REUTERS

Dù có vẻ như chỉ là khoa học viễn tưởng, nhưng thực tế có khoảng 100 "nhà khoa học robot" đang hoạt động. Giáo sư Ross King từ Đại học Chalmers (Thụy Điển) đã phát triển "Nhà khoa học người máy Adam" từ năm 2009, robot đầu tiên có khả năng thực hiện các khám phá khoa học độc lập. Adam được thiết kế để tự tạo ra các giả thuyết, lên kế hoạch thí nghiệm và học hỏi từ kết quả của chính mình.

Không chỉ lập trình, Adam còn có thể tạo ra chương trình thí nghiệm cho các robot khác trong phòng thí nghiệm thực hiện. Adam đã phát hiện ra những chức năng gene mới trong nấm men, một sinh vật mà nhiều nhà nghiên cứu phải mất nhiều năm mới hiểu được chút ít.

Adam không phải là robot duy nhất. Eve, “người em robot” của Adam, được thiết lập để nghiên cứu các loại thuốc chống bệnh sốt rét và các bệnh nhiệt đới khác. Eve cũng làm việc không ngừng nghỉ, với chi phí thấp hơn nhiều so với các nhà khoa học bằng xương bằng thịt.

Giáo sư Ross King nhấn mạnh rằng các robot có một số lợi thế đáng kể: “Chúng hoạt động suốt 24/7, không cần nghỉ ngơi và rất tỉ mỉ trong việc ghi lại mọi chi tiết”. Tuy nhiên, ông thừa nhận rằng AI còn xa mới đạt đến trình độ của một nhà khoa học có thể giành giải Nobel. Để đạt được điều đó, các robot cần phải "thông minh hơn rất nhiều" và có khả năng hiểu được "bức tranh toàn cảnh" - một kỹ năng mà con người vẫn vượt trội hơn.

Dẫu vậy, không phải ai cũng lo lắng rằng AI sẽ đe dọa vị thế của các nhà khoa học truyền thống. Giáo sư Inga Strumke từ Đại học Khoa học và Công nghệ Na Uy nhận định rằng các nghề nghiệp trong lĩnh vực khoa học vẫn an toàn, ít nhất là trong tương lai gần. Tuy nhiên, bà cũng thừa nhận rằng AI sẽ có ảnh hưởng ngày càng lớn đến cách thức tiến hành khoa học.

Một ví dụ nổi bật về tác động của AI trong khoa học là AlphaFold - mô hình AI của Google DeepMind. AlphaFold có thể dự đoán cấu trúc 3 chiều của protein dựa trên chuỗi amino acid, điều mà trước đây con người gặp rất nhiều khó khăn để thực hiện.

Bà Strumke đánh giá rằng AlphaFold đã đạt được điều "mà không ai có thể làm được". Dù vậy, AI vẫn còn một hạn chế lớn: Công nghệ này không giỏi trong việc giải thích tại sao câu trả lời của nó lại chính xác. Dù đã dự đoán hơn 200 triệu cấu trúc protein, AI vẫn chưa thể giúp chúng ta hiểu sâu hơn về sinh học phân tử.

Tuy nhiên, điều này không có nghĩa AI sẽ đứng ngoài các thành tựu khoa học trong tương lai. Thực tế, chuyên gia David Pendlebury từ tổ chức nghiên cứu Clarivate dự đoán rằng trong thập kỷ tới, sẽ có những giải Nobel mà AI đóng vai trò hỗ trợ.