站長資訊網(wǎng)“到 2050 年，要讓 AI 憑自己的科研成果拿下諾貝爾獎!”
索尼計算機科學實驗室首席執(zhí)行官北野弘明博士，為了開發(fā)匹敵頂尖科學家頭腦的 AI，提出了諾貝爾圖靈挑戰(zhàn)計劃。
這是一次人工智能與自然科學領(lǐng)域的夢幻聯(lián)動。
人類的力量太有限了，那就創(chuàng)造出 AI 來替人類實現(xiàn)無限可能。
“當 AI 強大到能處理復雜現(xiàn)象時，就有機會探索人類科學家當下無法理解的事物。”
他們計劃，將 AI 的算力優(yōu)勢應(yīng)用于無窮的科學發(fā)現(xiàn)中，利用強大的信息處理能力，幫助人類進行科學發(fā)現(xiàn)，找到新的研究突破。
AI 的優(yōu)勢在哪?
和人類相比，人工智能擁有的算力，可以實現(xiàn)對多領(lǐng)域、龐大信息量的快速處理，這遠遠超出人類對信息的處理能力。
而人類科學家常常會局限在個體的知識范圍內(nèi)，所以在科學探索中，存在一定的劣勢。
科學探索就是不斷試錯的過程，一些突破性的重大發(fā)現(xiàn)，往往來源于“失誤”。
比如導電聚合物聚乙炔薄膜，它誕生于一次實驗失誤，合成過程中錯誤地使用了比正常濃度高一千倍的催化劑。
人類科學家不會去做這種超出常理的實驗，而這樣的設(shè)計卻可能被 AI 實現(xiàn)。
看似關(guān)系不大的領(lǐng)域，背后的聯(lián)系卻可以借助 AI 來抽絲剝繭，擴展更豐富的科學假設(shè)。
對這些假設(shè)的驗證篩選，同樣離不開機器學習訓練。
基于 AI 科學家的已有發(fā)現(xiàn)不斷探索假設(shè)空間，生成詳細的證明或論據(jù)，以評估新生成假設(shè)的有效性和重要性。在這樣的假設(shè)驗證過程中，AI 不斷進行著自我強化學習。
比如已經(jīng)被成功應(yīng)用到實際場景中的 AI 工具 Adam-Eve，就在酵母基因組學和藥物開發(fā)領(lǐng)域發(fā)揮了重要作用。
Adam 成功預測了酵母菌新功能，找到了芽殖酵母中的孤兒酶;Eve 則發(fā)現(xiàn)了三氯生成分可以靶向抑制 DHFR 酶來治療瘧疾。
科學家 AI 的發(fā)展
當然，現(xiàn)在 AI 科學家最受質(zhì)疑的，就是其本身的“黑盒”特性。
為了讓科學 AI 系統(tǒng)建立并維持可信度，就要避免黑盒效應(yīng)，消除數(shù)據(jù)偏見。
“要讓 AI 做出的科學發(fā)現(xiàn)被科學界接受，就必須擁有令人信服的證據(jù)，和背后邏輯清晰的推理。”
類似 Adam-Eve 這類閉環(huán)實驗室自動化系統(tǒng)，AI 能夠在人類具體的指令中，完成復雜的實驗，以高效的機器處理取代人類低效的實驗步驟。
例如，借助 AlphaFold 預測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，僅僅一周時間就預測出了 98.5% 的人類蛋白質(zhì)。大大加速了蛋白質(zhì)組學的研究進程。
而利物浦大學的“移動化學家”，則具備了自主發(fā)現(xiàn)高活性催化劑的能力。
北野弘明對 AI 科學家未來的發(fā)展方向做出大膽假設(shè)。隨著系統(tǒng)自主性的提高，人類的指令將變得抽象，AI 科學家對要測試的假設(shè)以及要執(zhí)行實驗的優(yōu)先級獨立決策。
理想中的 AI 科學系統(tǒng)，是一個結(jié)合了軟件工具、數(shù)據(jù)訪問和嵌入閉環(huán)實驗體系的多重多智能體系統(tǒng)，具有高度交互性、互用性和可擴展性。
構(gòu)成它的多個 AI 系統(tǒng)專注于各自領(lǐng)域，能夠更廣泛地探索假設(shè)空間，將獨立領(lǐng)域互相結(jié)合起來。
關(guān)于 AI 科學家，另一個引起社會關(guān)注的話題，就是倫理問題。
整個發(fā)展階段中，AI 可以一直作為工具被人類應(yīng)用。但是隨著 AI 自治程度的不斷提高，人類更多地充當起監(jiān)督者的角色，以防止系統(tǒng)被濫用。當然也可以允許 AI 高度自治，以產(chǎn)生更有突破性的科學假設(shè)。
AI 參與到科學研究領(lǐng)域中，對于科研成果的歸屬界定，同樣也是需要嚴肅對待的社會問題。
DABUS“人工神經(jīng)系統(tǒng)”的開發(fā)者曾為其申請專利權(quán)，歐英美專利機構(gòu)均以“不是自然人”為由駁回申請。然而近期澳大利亞法院開創(chuàng)先例，做出裁決，承認了 DABUS 系統(tǒng)的專利發(fā)明人身份。
隨著人工智能的不斷發(fā)展，相應(yīng)的社會規(guī)則也應(yīng)當逐步完善，為 AI 科學家提供適宜的社會環(huán)境。不過，在對人類做出極大貢獻的科學研究面前，發(fā)明者是人類或是 AI，似乎都不是十分重要的事了。
特別提醒：本網(wǎng)信息來自于互聯(lián)網(wǎng)，目的在于傳遞更多信息，并不代表本網(wǎng)贊同其觀點。其原創(chuàng)性以及文中陳述文字和內(nèi)容未經(jīng)本站證實，對本文以及其中全部或者部分內(nèi)容、文字的真實性、完整性、及時性本站不作任何保證或承諾，并請自行核實相關(guān)內(nèi)容。本站不承擔此類作品侵權(quán)行為的直接責任及連帶責任。如若本網(wǎng)有任何內(nèi)容侵犯您的權(quán)益，請及時聯(lián)系我們，本站將會在24小時內(nèi)處理完畢。
