Umetna inteligenca bi lahko v prihodnosti pomembno pospešila razvoj zdravil in raziskovanje raka, je prepričan René Haas, izvršni direktor podjetja Arm. Toda med velikimi pričakovanji in njihovim uresničevanjem stoji presenetljivo fizična ovira – za vse zmogljivejšo AI svet potrebuje ogromno čipov in računalniške infrastrukture.
Zmogljivi procesorji in računalniška infrastruktura postajajo eden ključnih temeljev razvoja umetne inteligence. (foto: Dnevne Novice / AI ilustracija)
René Haas veliko upanja polaga v umetno inteligenco
Ko govorimo o umetni inteligenci, največ pozornosti pogosto dobijo klepetalniki, ustvarjanje slik in sistemi, ki lahko prevzemajo vse zahtevnejše naloge. Toda eno področje, kjer bi utegnila imeti AI precej pomembnejšo vlogo, je medicina. Raziskovalci jo že uporabljajo za obdelavo velikih količin podatkov, prepoznavanje vzorcev ter iskanje potencialnih poti do novih zdravil.
René Haas, izvršni direktor britanskega tehnološkega podjetja Arm, verjame, da bi lahko prav zdravstvo postalo ena najpomembnejših uporab umetne inteligence. V pogovoru za BBC je dejal, da lahko AI pomaga pri problemih, ki so zaradi svoje kompleksnosti za ljudi izjemno zahtevni, ter potencialno skrajša nekatere postopke pri razvoju in preizkušanju zdravil.
Največ pozornosti je pritegnila njegova napoved o raku. Haas verjame, da bo umetna inteligenca še v času našega življenja pomagala pri njegovem zdravljenju. To je ambiciozna napoved, ne pa dokaz, da je AI že našla zdravilo za raka ali da je takšen preboj zagotovljen.
Ovira se skriva v čipih
Paradoks je v tem, da ena največjih omejitev umetne inteligence ni nujno v programski kodi. Vsak zmogljiv model potrebuje fizično infrastrukturo: procesorje, napredne pomnilnike, strežnike, podatkovne centre in energijo. Ko se potrebe po računalniški moči povečujejo, postaja vprašanje, kako hitro je mogoče zagotoviti vso potrebno strojno opremo.
Haas opozarja na omejeno ponudbo nekaterih ključnih komponent. Business Insider ob njegovih izjavah izpostavlja, da širjenja proizvodnje polprevodnikov ni mogoče doseči čez noč. Gradnja nove tovarne čipov lahko traja več let in zahteva naložbe v višini več deset milijard dolarjev.
Tako nastaja nenavadna tekma med digitalnim in fizičnim svetom. Novi modeli AI se lahko razvijajo izredno hitro, proizvodnih zmogljivosti za najnaprednejše čipe in pomnilnike pa ni mogoče povečati z nekaj vrsticami programske kode. Če povpraševanje raste hitreje od ponudbe, lahko prav infrastruktura postane zavora pri širši uporabi najzmogljivejših sistemov.
Pri raku hitrejši računalnik ni čarobna palica
Pri napovedih o umetni inteligenci in raku je kljub tehnološkemu navdušenju potrebna previdnost. Rak ni ena sama bolezen, temveč skupina številnih bolezni z različnimi biološkimi značilnostmi, potekom in odzivom na zdravljenje. Zato več računalniške moči samo po sebi še ne pomeni, da je medicina bližje univerzalnemu zdravilu.
AI lahko raziskovalcem pomaga prečesati ogromne količine podatkov, iskati vzorce ter prepoznavati potencialne tarče in kandidate za nova zdravila. Toda rezultat računalniškega modela še ni dokaz, da bo določena učinkovina pri človeku varna in učinkovita. Laboratorijsko preverjanje, kakovostni podatki in ustrezna klinična preskušanja ostajajo nepogrešljivi.
Na to opozarja tudi profesor Chris Bakal z londonskega Institute of Cancer Research. Kot poudarja BBC, po njegovem za napredek niso pomembni samo večji računalniki, temveč tudi boljše biološke meritve in kakovostnejši podatki. Najzmogljivejša umetna inteligenca namreč ne more nadomestiti informacij, ki jih znanstveniki še nimajo.
Tekma za AI se zato seli tudi v tovarne
Haasova opozorila imajo posebno težo zaradi položaja podjetja, ki ga vodi. Arm razvija procesorske arhitekture in tehnologije, na katerih temelji velik del sodobnega računalništva. Eksplozija umetne inteligence zato za podjetja v polprevodniški industriji ne pomeni samo programske revolucije, ampak tudi vse večjo tekmo za strojno opremo.
Hitrost razvoja je opazna tudi pri samih modelih. Na Dnevnih Novicah smo o tem pisali ob novi generaciji umetne inteligence GPT-6 Astra, medtem ko se za vse zmogljivejšimi sistemi odvija precej manj vidna bitka za čipe, pomnilnik in računalniške zmogljivosti.
Prav zaradi tega ima Haasova napoved zanimiv obrat. Prihodnost umetne inteligence pogosto opisujemo z algoritmi, modeli in podatki, toda njene meje so lahko presenetljivo oprijemljive. Brez dovolj zmogljive strojne opreme tudi najboljši algoritem nima kje opraviti svojega dela.
Ali bo AI nekoč res pomembno spremenila zdravljenje posameznih vrst raka, bo morala pokazati znanost. Haas verjame, da bo njen prispevek velik, vendar pot do takšnih prebojev ne vodi samo skozi boljše algoritme. Vodi tudi skozi laboratorije, kakovostne podatke – in tovarne čipov.