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人工智能會取代科學家嗎?看看科學家怎么回答

 

2016年3月15日,在全世界的注視下,一場圍棋人機大戰落下了帷幕。最終李世石與AlphaGo總比分定格在1比4,機器完勝人類。這是人工智能首次在圍棋比賽中戰勝頂級職業棋手,在這個很難靠計算速度暴力取勝的智力競技中,人工智能終于成功超越了人類。這場人機大戰,成功地讓整個社會注意到了人工智能近年來的巨大進展。

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而在這個舉世矚目的事件背后,人工智能技術正實實在在地給各行各業帶來革命性地變化。語音識別、翻譯、圖像處理、自動駕駛……諸多技術的進步背后都離不開人工智能。在科研領域,人工智能同樣在發揮越來越重要的作用。

現在,隨著觀測和實驗的進步,許多學科都面臨著數據爆炸的局面,而人工智能可以幫助科學家分析他們得到的海量數據。在歐洲核子研究中心,粒子物理學家正求助于人工智能,來分析大型強子對撞機(LHC)的實踐結果。在LHC中,兩束高能質子流正面對撞,通常每秒都會發生4000萬次質子撞擊,而每次對撞都會產生數千個新粒子。這些粒子四散飛出,進入像洋蔥一樣層層包裹在撞擊點周圍的探測器,從而被記錄下來。這樣下來,每秒鐘都要得到數百萬Gb的數據,即便在壓縮后,LHC在1小時內獲取的數據量仍相當于Facebook在一年間收集的數據。利用深度學習,粒子物理學家可以更快地處理這些多得驚人的數據,重建出對撞生成的粒子的軌道,研究它們的性質,甚至可能找到此前未知的新粒子。

除了用來分析數據,AI甚至可以自己完成整個研究工作。美國的一家培養工業用微生物的生物技術公司,正在用人工智能和機器人來查看文獻、設計和運行實驗,并分析實驗結果,找出生產效率最高的細菌,讓整套研究流程都變得自動化。

頂級科學家力薦人工智能

未來,人工智能還將怎樣影響科學研究?會讓研究者的工作方式發生怎樣的變化?會不會像取代其他職業一樣,取代科學家?這也是許多科學家正在思考的問題。默克公司在慶祝創立350周年并召開Curious2018未來洞察大會之際,邀請了四名來自科學及科技界的頂尖人物,詢問他們對于科學及科技的未來有怎樣的疑問,又會給出怎樣的答案。這些科學家不約而同地提到了人工智能。

麻省理工學院的 W.M. Keck 能源教授、因電化學能量轉換及儲存方面的研究而享譽國際的華人科學家邵陽的問題是:“機器學習改變了我們培養研究生的方式,我們進行基礎研究和應用研究的方式,我們會如何定義研究和創造力呢?”

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#alwayscurious 邵陽:走高風險道路

對于這個問題,另外三位科學家表達了自己的見解。因分子納米技術在2016年獲得諾貝爾化學獎的英國化學家弗雷澤·斯托達特(Fraser Stoddart)說:“那么問題是,我們如何根據機器學習的出現來定義創造力。我深信,任何新的、與人工智能相關的科技冒險將對于我們采取行動和解決問題的方式造成相當大的影響,而這些是我們展現創造力的方式。早年我曾在一座農場度過我生命的頭25年。我在那里學到的是,跟上時代是非常重要的一件事。幸運的是,我父親能夠接受新理念,而且購買了當時農業領域的所有新裝置,并且予以實際應用。我不認為這對我父親造成任何障礙,其他家人也在經營農事上十分有創意。所以我將這個經驗推導至自己的研究,并且認為通過機器學習或任何其他人工智能出現的任何事物都只會用來幫助和支持源于人類思維的創造力。”

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#alwayscurious 斯托達特:我們的生活方式面臨一個巨大威脅

美國免疫學家和遺傳學家,2011年諾貝爾生理學和醫學獎得主布魯斯·博伊特勒(Bruce Beutler)說:“今天起,我們必須關注AI,以及所有人類用來推進研究的技巧和工具。我開始從事生物學工作時,也許是35年,或甚至40年以前,那時沒有我們今天認為理所當然的簡單工具。例如,沒有蛋白質序列的資料庫、我記得有次聽羅斯·杜利特爾(Ross Doolittle)的演講,他是一位著名的進化生物學家。他告訴我們,在他的個人電腦上,他正通過Edman法定序并儲存蛋白質序列,花上一段時間他也可以找到其他同源的蛋白質序列。但也僅僅如此,你無法像現在一樣去比對一組序列。比對工具Blast的出現是個巨大的進步,它運作如此之快,你提交一組序列,1秒鐘內你就可以得到該序列的所有同源結果。這在今天就沒什么新鮮的了,我們依賴電腦完成幾乎所有工作,在遺傳學中查找突變,過濾掉人為誤。我們還依賴它們來評估某個突變有害的可能性,辨識基因是否不可或缺,在一定程度上預測蛋白質結構。熟悉所有工具的人士會擁有更大的優勢,他們實際上必須了解哪些可用,比起其他生物學中的東西,這些工具的變化快得多。”

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#alwayscurious 博伊特勒:不要因為一個領域火就加入

法國化學家、1987年諾貝爾化學獎得主讓-馬里·萊恩(Jean-Marie Lehn)說:“關于AI,首先我要說的是,我們擁有的天然智能要更好,大腦仍然是功能最強大的實體。“AI”這個字眼現在隨處可見,我感覺這個詞被過度使用了。我認為電腦表現杰出,但我堅信大腦仍然最重要。而且未來我們可能會有一個更優秀、更龐大、更復雜的大腦。AI以給定的方式運作,極有效率,但仍然是給定的方式。AI是我們的智能產物,我認為我們必須使用所有這些工具。好吧,就像你不會飛,所以要搭飛機去遠方一樣,AI是一種增強你能力的方式,比起你使用其他方式,你可以走得更遠,我把它和飛機分在同一個類別。”

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