Насколько надежен ИИ в поисках внеземной жизни? Ученые выражают сомнения

Исследование, проведенное двумя учеными из Университета штата Мичиган, ставит под сомнение надежность искусственного интеллекта (ИИ) в определении внеземной жизни. Они утверждают, что ИИ может легко ошибиться, классифицируя неживые объекты как живые на других планетах, основываясь на тестировании ИИ на смоделированных формах жизни в компьютерной программе.

"Мы ранее заметили, что у ИИ есть серьезная уязвимость, когда он пытается классифицировать объекты, которые отличаются от тех, на которых он был обучен", — говорит Кристоф Адами, компьютационный биолог и ведущий исследователь. "Мы называем эти образцы 'вне распределения', и обмануть ИИ в этом случае невероятно легко."

Адами, который использует компьютеры для применения теории информации в изучении эволюции и биологии, разработал компьютерную программу Avida в 1993 году. Эта программа имитирует цифровые организмы, которые могут воспроизводиться и конкурировать за ресурсы, такие как время процессора, аналогично реальным живым организмам. Хотя использование цифровых форм жизни в эволюционных исследованиях вызывает споры, это дало Адами большой набор данных для тестирования ИИ.

В ходе трехмесячного анализа на тысяче параллельных машин Адами и его студент Анкит Гупта попросили ИИ определить, какие программы в Avida обладают свойствами жизни, а какие — нет. Программы, представляющие жизнь и нежизнь, имели схожее кодирование, что затрудняло различение. Это может быть аналогично ситуации на другой планете, где жизнь может сильно отличаться от земной.

Адами и Гупта начали с программ, представляющих случайные последовательности молекул, и попросили ИИ классифицировать их. Затем они начали вносить изменения в эти последовательности, чтобы попытаться обмануть ИИ, проверяя, изменится ли его уверенность в том, что он видит жизнь.

"В течение примерно 15 изменений мы можем заставить ИИ быть абсолютно уверенным в классификации жизни, хотя на самом деле ни разу, когда он был на 100% уверен, это не была жизнь", — добавляет Адами.

По словам Адами, все зависит от данных, на которых был обучен ИИ. Если задать ИИ вопросы по данным, на которых он обучался, он, как правило, отвечает правильно. Однако, если заменить данные на что-то, что не входит в его обучение, ИИ начинает ошибаться. Например, если заменить изображения яблок на изображения бананов, ИИ будет испытывать трудности с их идентификацией.

Аналогично, мы не знаем, как будут выглядеть инопланетные микроорганизмы, и они могут значительно отличаться от земных. Это означает, что инопланетная жизнь будет вне распределения, и ИИ не сможет определить, является ли данная коллекция молекул жизнью или нет.

"Вы должны знать свои обучающие данные, и если вы уверены, что тестовые данные находятся в том же распределении, что и обучающие, тогда все будет в порядке", — подчеркивает Адами. "Но с внеземной жизнью это нельзя гарантировать."

Это может создать проблемы для миссий, направленных на поиск жизни. Если марсоход на Красной планете найдет что-то, что выглядит как микробная жизнь, то ответ будет очевиден. Однако многие попытки обнаружить жизнь будут зависеть от данных масс-спектрометрии, что может привести к ошибочным выводам.

"Это означает, что если бы на миссии был ИИ, изучающий образцы масс-спектрометрии, то существует большая вероятность того, что, несмотря на обучение на различных биотических и абиотических образцах, он все равно может дать положительный вердикт, даже если это не имеет никакого отношения к жизни", — заключает Адами.

Следующим шагом, по словам Адами, станет выход за пределы цифрового мира и проведение тех же тестов с реальными данными. Адами и Гупта представят свои результаты в августе на Конференции по искусственной жизни в 2026 году, которая пройдет в Ватерлоо, Канада.