Kunstmatige intelligentie is al lang niet meer slechts een hulpmiddel voor het automatiseren van routinetaken of het genereren van teksten. Tegenwoordig wordt het actief geïntegreerd in fundamenteel wetenschappelijk onderzoek: van het creëren van eiwitstructuren voor de ontwikkeling van nieuwe medicijnen tot het voorspellen van klimaatanomalieën. Machine learning-technologieën hebben de wetenschappelijke gemeenschap al gedwongen om een aantal op het eerste gezicht onbetwistbare waarheden te heroverwegen.
Hier zijn vijf belangrijke wetenschappelijke stereotypen die zijn weerlegd of aanzienlijk zijn gecorrigeerd dankzij de toepassing van AI.
1. Computervisie: niet alleen het domein van levende wezens
Lange tijd heerste de mening in de wetenschappelijke gemeenschap dat het vermogen om niet alleen te 'zien', maar ook om patronen te herkennen, exclusief voorbehouden was aan levende organismen. De situatie veranderde in 2012, toen op de NeurIPS-conferentie het neurale netwerk AlexNet werd gepresenteerd. Getraind op 1,3 miljoen beelden met hoge resolutie uit de ImageNet-database, zorgde het voor een doorbraak op het gebied van computervisie, en bewees het dat machines visuele gegevens met hoge nauwkeurigheid kunnen classificeren. Dit werk legde de basis voor moderne technologieën zoals gezichtsontgrendeling op smartphones en toonde aan dat visuele waarneming geen unieke biologische functie is.
2. Logica en wiskunde: AI op het niveau van een olympisch kampioen
Complexe logische gevolgtrekkingen en het bewijzen van stellingen werden traditioneel beschouwd als een test voor uitzonderlijke menselijke vaardigheden, een soort 'filter' voor het vinden van jonge wiskundige talenten. In januari 2024 presenteerde een team van Google-onderzoekers echter het AlphaGeometry-systeem, dat 25 van de 30 complexe geometrische problemen oploste binnen de standaard oλυmpische tijd. Ter vergelijking: eerdere algoritmen konden slechts 10 problemen aan, terwijl het gemiddelde resultaat van een gouden medaillewinnaar van de internationale wiskundeolympiade bij mensen 25,9 punten bedraagt. Deze prestatie, gepubliceerd in het prestigieuze tijdschrift Nature, bewees dat AI in staat is tot diepgaande logische redeneringen.
3. Botanica: het klimaat bepaalt niet altijd de bladgrootte
In de biologie bestond de gevestigde regel dat planten in een vochtig klimaat (zoals in de jungle) grotere bladeren hebben dan dezelfde soorten in droge gebieden. Een onderzoek van Australische wetenschappers, uitgevoerd met behulp van computervisie, weerlegde deze axioma echter op soortniveau. Na analyse van duizenden gedigitaliseerde exemplaren uit het National Herbarium of New South Wales, ontdekten de specialisten dat bij de Noorse esdoorn de grootte van de bladeren meer afhangt van de genetische uitwisseling met andere populaties dan van temperatuur of neerslag. Deze ontdekking verandert de benaderingen voor het behoud van zeldzame plantensoorten in het licht van klimaatverandering.
4. Evolutiebiologie: na uitsterving volgt niet altijd bloei
Het wordt aangenomen dat na massa-extincties (zoals in het geval van de dinosaurussen) de vrijgekomen ecologische niches snel worden opgevuld door nieuwe soorten, wat onvermijdelijk leidt tot een biologische bloei. In 2020 gebruikten Britse en Amerikaanse onderzoekers machine learning om meer dan 1 miljoen fossielenbeschrijvingen te analyseren, die 170.000 soorten omvatten. De resultaten toonden geen direct oorzakelijk verband aan tussen massa-extinctie en de daaropvolgende explosieve groei van de biodiversiteit, wat een aanzienlijke herziening van een van de belangrijkste evolutietheorieën vereiste.
5. Forensisch onderzoek: vingerafdrukken van dezelfde persoon kunnen op elkaar lijken
De overtuiging van de absolute uniciteit van de vingerafdrukken van elk persoon (en zelfs van verschillende vingers van dezelfde persoon) vormt de basis van moderne biometrie en forensisch onderzoek. In januari 2024 zetten wetenschappers van Columbia University echter vraagtekens bij dit principe. Door een AI-model te trainen op 60.000 echte en 500.000 synthetische afdrukken, ontdekten ze dat de afdrukken van verschillende vingers van dezelfde persoon aanzienlijke gelijkenissen vertonen. In tegenstelling tot forensische experts, die aandacht besteden aan de vertakkingen van lijnen, identificeerde het neurale netwerk nieuwe, voorheen niet in aanmerking genomen markers: de kromming en de helling van de wervelingen. Deze ontdekking kan de nauwkeurigheid van forensisch onderzoek met bijna twee ordes van grootte verhogen en de biometrische authenticatie in toekomstige gadgets vereenvoudigen.
Conclusie: De toekomst van wetenschappelijk onderzoek
Kunstmatige intelligentie vervangt de wetenschapper niet, maar wordt zijn krachtigste bondgenoot. Het kan datasets verwerken die onmogelijk zijn voor menselijke waarneming en niet-triviale hypothesen formuleren over de reactie van cellen of de effectiviteit van vaccins. Hoewel moderne modellen nog steeds gevoelig zijn voor de vooroordelen die in de trainingsdatasets zijn ingebouwd, wijst de ontwikkelingsroute van technologie erop dat in de komende decennia de belangrijkste wetenschappelijke ontdekkingen zullen worden gedaan in een tandem van mens en kunstmatige intelligentie.
