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人工智能何以成為今年諾獎“大贏家”?

m.zjsychem.com 來源: 新華網(wǎng) 用手持設(shè)備訪問
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  2024年諾貝爾三大科學獎項中,兩大獎項與人工智能研究相關(guān),先是物理學獎頒給了曾獲圖靈獎的機器學習先驅(qū),緊接著化學獎也將一半頒給了“程序員”。

  不僅諾獎得主在接到獲獎電話時表示大感意外,就連諾貝爾獎官方也就此發(fā)起兩起投票,強調(diào)人工智能與基礎(chǔ)科學的互動。一則是:你知道機器學習的模型是基于物理方程的嗎? 另一則是:你知道人工智能被用來研究蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)嗎?

  不少人疑惑,人工智能這一近年來才頻頻進入公眾視野的技術(shù)熱詞,何以俘獲諾貝爾評獎委員會的“芳心”,并一舉成為本年度科學獎項的“大贏家”?

  助力解決傳統(tǒng)科學方法難以應(yīng)對的問題

  諾貝爾物理學獎和化學獎獲獎成果不僅是基礎(chǔ)科學的突破性進步,更顯示出人工智能已成為推動基礎(chǔ)科學的重要工具。利用這一技術(shù),科學家得以基于此前研究構(gòu)建新型模型,得以處理海量數(shù)據(jù),更新傳統(tǒng)的方法,得以加速研究,推動多領(lǐng)域基礎(chǔ)科學實現(xiàn)新的進展。

  得益于今年諾貝爾化學獎得主——谷歌旗下“深層思維”公司的德米斯·哈薩比斯和約翰·江珀在前人研究基礎(chǔ)上設(shè)計的人工智能模型“阿爾法折疊”,人們現(xiàn)在已可以預(yù)測出自然界幾乎所有蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)。

  另一名對計算蛋白質(zhì)設(shè)計作出突出貢獻的獲獎?wù)?、美國華盛頓大學西雅圖分校的戴維·貝克在談到人工智能技術(shù)時指出,蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測真正凸顯了人工智能的力量,使人們得以將人工智能方法應(yīng)用于蛋白質(zhì)設(shè)計,大大提高了設(shè)計的能力和準確性。

  人工智能正幫助科研人員解決傳統(tǒng)科學方法難以應(yīng)對的問題。曾作為“阿爾法折疊”早期測試人員的英國倫敦國王學院分子生物物理學教授麗夫卡·艾薩克森說:“我們傳統(tǒng)上采用費力的實驗方法來分析蛋白質(zhì)形狀,這可能需要數(shù)年時間。這些已解析的結(jié)構(gòu)被用于訓練‘阿爾法折疊’。得益于這項技術(shù),我們能夠更好地跳過這一步,更深入地探究蛋白質(zhì)的功能和動態(tài),提出不同的問題,并有可能開辟全新的研究領(lǐng)域。”

  基礎(chǔ)科學與人工智能“碰撞”產(chǎn)生巨大能量

  本年度兩大科學獎項不僅是對獲獎?wù)吆退麄兂删偷目隙?,更向人們展示出基礎(chǔ)科學的深刻洞見與計算機科學創(chuàng)新“碰撞”可以產(chǎn)生的巨大能量。

  2024年諾貝爾物理學獎獲得者約翰·霍普菲爾德和杰弗里·欣頓是兩名機器學習領(lǐng)域的元老級人物。他們使用物理學工具,設(shè)計了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),為當今強大的機器學習技術(shù)奠定了基礎(chǔ)。與此同時,相關(guān)技術(shù)已被用于推動多個領(lǐng)域的研究。

  “正是物理學原理為兩名科學家提供了思路,而另一方面,研究成果又被用于推動多個領(lǐng)域的研究,不僅包括粒子物理、材料科學和天體物理等物理學研究,也包括計算機科學等其他領(lǐng)域的研究。”諾貝爾物理學委員會秘書烏爾夫·丹尼爾松在接受新華社記者采訪時說。

  在談到諾貝爾化學獎成果時,歐洲分子生物學實驗室副主任兼歐洲分子生物學實驗室-歐洲生物技術(shù)研究所主任埃旺·伯尼強調(diào),這一人工智能工具建立在數(shù)十年的實驗工作之上,得益于分子生物學界內(nèi)部在全球范圍內(nèi)公開共享數(shù)據(jù)的文化。

  改變科研范式推動突破學術(shù)邊界

  人工智能技術(shù)俘獲諾貝爾評獎委員會的“芳心”更反映出人工智能與多學科融合,推動科學研究突破邊界這一重要的探索趨勢。

  諾貝爾化學委員會評委鄒曉冬表示,技術(shù)與基礎(chǔ)科學的交叉融合未來將成為常態(tài),而人工智能技術(shù)作為這一融合過程中的核心驅(qū)動力之一,將推動科學研究不斷突破傳統(tǒng)框架,實現(xiàn)更加深遠、更加廣泛的創(chuàng)新。

  另一方面,人工智能的快速發(fā)展也引發(fā)人們對未來的擔憂。諾貝爾物理學委員會主席埃倫·穆恩斯說,人類有責任以安全且道德的方式使用這項新技術(shù)。諾獎得主欣頓在接受電話連線時也表示,相關(guān)技術(shù)將對社會產(chǎn)生巨大影響,但也必須警惕技術(shù)可能構(gòu)成的威脅。

  毋庸置疑的是,傳統(tǒng)科學研究的范式正在轉(zhuǎn)換。從問題出發(fā),通過人工智能技術(shù)尋求解決方案,這不僅將在生物、化學和物理等領(lǐng)域中發(fā)揮革命性作用,更將推動眾多不同學科的融合,推動科學研究突破邊界,并對人類未來產(chǎn)生深遠影響。

  英國研究與創(chuàng)新署工程與物理科學研究委員會執(zhí)行主席、牛津大學結(jié)構(gòu)生物信息學教授夏洛特·迪恩表示,能在當今從事科學工作是一件令人興奮的事情,特別是在這些跨學科領(lǐng)域,因為人工智能不僅開始解決真正困難的問題,而且還改變了我們從事科學研究的方式。

  正如伯尼所說,“大數(shù)據(jù)與人工智能和技術(shù)發(fā)展的潛力是無限的——而這,只是一個開始”。

(新華社記者 郭爽)

(來源:新華網(wǎng))

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