Voiko tekoäly ymmärtää luonnonlakien syvimmät periaatteet?

Tekoäly kehittyy huimaa vauhtia. Se kirjoittaa, piirtää, laatii diagnooseja, rakentaa koodia ja jopa ehdottaa uusia materiaaleja tai molekyylejä. Mutta yksi kysymys herää yhä uudelleen: voiko tekoäly ymmärtää? Ja vielä syvemmällä tasolla: voiko tekoäly koskaan ymmärtää luonnonlakien perimmäisiä periaatteita – ei vain mallintaa ilmiöitä, vaan todella oivaltaa niiden syyt ja järjestyksen?

Tämä ei ole vain tekninen tai tieteellinen kysymys. Se koskettaa myös tiedon luonnetta, tietoisuutta, ymmärtämistä ja sitä, mikä tekee ihmisestä tutkijan, etsijän – ja mahdollisesti sen, joka ymmärtää maailmaa.

Tekoäly ja ennustaminen – vai ymmärtäminen?

Nykymuotoiset tekoälyt, kuten kielimallit ja neuroverkot, ovat erinomaisia ennustajia. Ne oppivat valtavista tietomassoista löytämään säännönmukaisuuksia ja muodostamaan todennäköisiä vastauksia tai ratkaisuja. Mutta ennustaminen ei ole sama asia kuin ymmärtäminen.

Fyysikko voi katsoa kahta yhtälöä ja huomata, että ne ovat saman ilmiön eri ilmentymiä – että niillä on yhteinen symmetria tai taustalla oleva periaate. Tällainen oivallus ei perustu pelkkään datan analyysiin, vaan kykyyn abstrahoida, vertailla ja nähdä piilossa olevia rakenteita. Voiko tekoäly joskus tehdä saman?

Mallintaja vai etsijä?

Tekoäly voi jo nyt osallistua tieteelliseen tutkimukseen. Se voi löytää kaavoja, joita ihmissilmä ei huomaa. Eräs mielenkiintoinen esimerkki on tekoälyn rooli fysiikassa: se on kyennyt mallintamaan monimutkaisia hiukkaskokeita tai ennustamaan molekyylien käyttäytymistä.

Mutta silti: mallintaminen ei vielä tarkoita ymmärtämistä. Malli voi olla tarkka, mutta sen perimmäinen rakenne saattaa jäädä tekoälyltä käsittämättä. Ihminen voi kysyä: "Miksi tämä malli toimii?" – mutta nykyinen tekoäly ei oikeastaan kysy mitään.

Mikä on ymmärtämisen mitta?

Tässä kohtaa joudumme kysymään: mitä ymmärtäminen oikeastaan on?

• Onko se kykyä selittää?
• Kykyä yleistää periaatteita yli yksittäisten esimerkkien?
• Kykyä muotoilla uusi teoria, joka yhdistää aiemmin erillisinä pidettyjä ilmiöitä?

Jos nämä ovat ymmärtämisen merkkejä, niin silloin tekoäly on vasta alussa. Se voi auttaa löytämään malleja, mutta ei vielä synnytä omaehtoisia teorioita. Se ei tee hypoteeseja, koska sillä ei ole omaa kysyvää mieltä – vain annettu tehtävä ja opittu rakenne.

Tulevaisuuden kysymys: emergenssi vai ohjelma?

Silti jotkut tutkijat uskovat, että jos tekoälyn kompleksisuus kasvaa tarpeeksi, voi syntyä emergentti kyky hahmottaa syvällisiä suhteita. Tekoäly ei ehkä tarvitse tietoisuutta ymmärtääkseen – ehkä ymmärrys onkin vain kehittyneen kyvyn hahmottaa abstrakteja rakenteita.

Toisaalta: ehkä tarvitaan jotain, mitä nykyinen tekoäly ei sisällä – intentio, hämmästys, kysymys. Ehkä se, mikä erottaa luonnonlakien syvällisen ymmärtäjän muusta, on juuri tämä: halu tietää, ei vain tarve ratkaista.

Mitä tämä tarkoittaa ihmiselle?

Tekoäly voi tulevaisuudessa olla kumppani, ei vain apuri. Se voi ehdottaa uusia tapoja hahmottaa maailmaa – ehkä jopa löytää asioita, joita ihminen ei olisi itse koskaan keksinyt. Mutta niin kauan kuin se ei kysy miksi, se ei vielä täysin ymmärrä.

Ja ehkä juuri siksi ihmisen rooli tieteessä on erityinen. Ei siksi, että hän olis älykkäämpi laskemaan, vaan siksi, että ihminen haluaa ymmärtää maailmaa syvästi – ei pelkästään käyttää sitä.

Martti