AG九游会-AI+科学：“双螺旋引擎”开启科学智能新纪元—新闻—科学网

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本年的诺贝尔奖，从成果来看，既是料想以外，又在乎料当中：人工智能（AI）成了此中的要害词。假如说诺贝尔物理学奖是物理学根本研究对AI的赋能，那末化学奖则是AI赋能科学研究、给人类世界带来改变的科技之光——如斯一看，AI恍如在本年的诺奖中“画”了一个闭环。对高校和科研机构的学者们来讲，本年的诺奖更像一个风向标，预示着科学研究范式的变动，继而开启科学智能新纪元。——编者不管从AI仍是从根本科学的角度看，近日颁布的诺贝尔奖都激发了强烈热闹的思惟激荡。10月8日，2024年诺贝尔物理学奖授与美国科学家约翰 霍普菲尔德（John Hopfield）和英国裔加拿年夜科学家杰弗里 欣顿（Geoffrey Hinton），以表扬他们在利用人工神经收集的机械进修方面的奠定性发现和发现。第二天的诺贝尔化学奖授与三位科学家。此中，来自华盛顿年夜学西 雅图分 校的年夜卫 贝克（David Baker）成功完成了构建全新卵白质这一几近不成能完成的使命；而来自谷歌DeepMind公司的德米斯 哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰 江珀（John Jumper）开辟了一种名为AlphaFold2的人工智能模子，这类模子解决了一个已有50年汗青的困难：猜测卵白质的复杂布局。2024年两个诺奖的公布，标记着一个新时期的到来。AI与根本科学的深度融会，将开启AI+科学“双螺旋引擎”共振驱动的科学研究新范式：一方面，AI在科学研究中慢慢走向焦点地位，成为科研冲破的新引擎，AI for Science（科学智能）将极年夜加快和扩大科学研究的效力和能力鸿沟；另外一方面，底层科学的第一性道理和常识将成为AI向AGI（通用人工智能）进化的底子驱动和扩大引擎，下一个AI范畴的里程碑极可能来自Science for AI的开导，而二者作为“双螺旋引擎”，将共振驱动并界说科学智能新范式“AI+科学”，率领我们进入科学发现出现和人类文明跃迁的新纪元。Physics for AI是物理，也是人工智能

从学科划分的角度看，机械进修与物理学鸿沟井然，物理学是研究真实世界的天然现象，而机械进修则属在计较机科学、数据、代码和算法的范围。不外，霍普菲尔德与欣顿的研究早已逾越了学科的鸿沟。20世纪80年月，霍普菲尔德提出的“霍普菲尔德收集”，鉴戒了物理学中的自旋彼此感化道理，用来摹拟年夜脑中的记忆存储与重构。欣顿则经由过程引入玻尔兹曼散布的概念，成长出了玻尔兹曼机，这一模子为机械进修中的深度生成模子奠基了根本。从底层逻辑看，物理学的任务是研究从宇宙到粒子跨标准复杂系统第一性道理。而从信息论角度看，机械进修的范围也会落在物理学笼盖的范畴以内，基在能量的模子（Energy based model）可以将优化问题和物理问题融会起来。事实上，人工智能的良多要害算法都遭到了物理学思惟的开导。物理学家在研究天然界时，常常经由过程方程和数学模子来描写复杂系统的行动。这类经由过程变量间的关系来揭露纪律的体例，与AI中的建模很是近似。好比在经典物理学中，牛顿方程、热力学等模子都是经由过程数据推导出来的，而AI模子一样依靠年夜量数据和数学模子去进修、猜测和优化。别的，人工智能经常要处置复杂的高维数据，这与物理学家研究多系统统、浑沌系统等复杂现象时的挑战类似。好比，神经收集的复杂性和自顺应性与物理学中的自组织现象近似。在此根本上，很多AI模子鉴戒了物理学的思惟体例，特别在处置复杂系统时，将物理法例与AI连系以提高模子的注释力和效力。再举一个例子。想象在水池中滴入一滴高温水，跟着时候的推移，热量向周围分散，直到全部水池温度趋在一致。这是物理学中的热分散进程，能量逐步分散并散布得加倍平均。AI的分散模子（Diffusion model）则经由过程近似的进程进行数据生成。它从噪声最先，将数据慢慢分散为无序状况，近似一滴高温水的热量分散进程。然后，模子经由过程逆向进程将无序状况慢慢还原为有序数据，终究生成高质量的样本。这个“从无序到有序”的生成进程，完善摹拟了热分散进程，即经由过程慢慢下降热量差别，使系统恢复到不变状况。在机械进修范畴，良多学者初期都是物理学布景。麦克斯 韦灵（Max Welling）是机械进修范畴的顶尖学者之一，专注在几率图模子、深度进修和贝叶斯方式。他曾是一名理论物理学家，研究量子场论，并在物理学范畴堆集了丰硕的数学和计较技能。这些技能后来被利用到人工智能中，特殊是在变分揣度（Variational inference）和深度生成模子的研究上，由此他提出了闻名的VAE算法。受益在我在麻省理工学院的导师汤米 雅科拉（Tommi Jaakkola，具有理论物理学硕士和计较神经科学博士学位，在1998年插手麻省理工学院电子工程与计较机科学系担负教职），我在研究AI时也进修了统计物理学的常识。他和同在麻省理工的宇宙学家麦克斯 泰格马克（Max Tegmark）都具有物理学布景，他们合作开辟的一种全新的受物理开导的生成模子家族，同一了分散模子和泊松流生成模子（PFGM）。这两个模子都与物理学相干，分散模子与物理学热分散道理类似，泊松流生成模子则是遭到高维电磁理论的开导。AI for Chemistry科学冲破的新引擎再来看看本年摘获诺贝尔化学奖的AlphaFold2。在2018年发布的Al phaFold根本上，由DeepMind公司开辟的这款人工智能法式在2020年的卵白质布局猜测年夜赛（CASP）中获得了冲破性进展，以接近尝试程度的精度猜测卵白质的三维布局，该成绩被认为是人类在21世纪获得的最主要的科学冲破之一。这一功效不但鞭策了生命科学的成长，还加快了针对癌症、病毒的抗生素、靶向药物和新效力的卵白酶的研发。AlphaFold2的成功展现了AI在根本科学研究上的庞大潜力。同获诺奖的贝克的Rosetta软件的开源性质，使得全球科研人员都可以或许操纵这一东西进行研究。染指诺奖，其实早在科学家的料想当中。AlphaFold2的焦点是利用年夜量的卵白质序列数据练习出的一个深度进修模子，该模子可以或许理解氨基酸序列与卵白质布局之间的复杂关系。它起首搜刮同源序列和模板，然后经由过程多序列比对和成对特点结合嵌入来构建卵白质布局的猜测。AlphaFold2采取了一种新的输出暗示和相干损掉函数，实现了切确的端到端布局猜测。另外，它还利用了一种新的等变留意系统布局，经由过程中心损掉实现猜测的迭代细化，并与布局结合练习。虽然AlphaFold2获得了庞大成功，但它依然存在猜测方面的局限性。本年5月问世的AlphaFold3连系了图神经收集和变分揣度方式，并引入了多种生物物理学常识，构成了壮大的布局猜测同一框架，涵盖了史无前例的广度和切确度。AlphaFold系列实证了AI作为科学发现新引擎的壮大气力。Science for AI和AI for Science界说一个全新的科学研究范式在AI与科学研究的交汇点上，“Science for AI”和“AI for Science”组成了驱动科学前进的“双螺旋引擎”。这两个概念不但代表了科学与手艺之间的彼此感化，也界说了一个全新的科学研究范式。Science for AI指的是操纵物理学等根本科学的道理和方式来开导和改良AI手艺。如前文所述，物理学中的热分散道理开导了AI中的Diffusion model。在机械进修范畴，良多要害算法都遭到了物理学思惟的开导，好比操纵能量函数、玻尔兹曼散布等概念来构建模子。另外，符号计较也是Science for AI的一个主要方面，它触及到利用计较机代数系统来履行数学符号的计较和推理。AI for Science则是将人工智能手艺利用在科学研究，以解决科学问题，包罗指导科学假定的生成，主动尝试和验证，并推动科学发现。总之，不管是数字世界仍是物理世界，要实现发现复杂世界的未知纪律这一科学最终方针，需要Science for AI和AI for Science的“双螺旋驱动”，就近似DNA和RNA的双螺旋布局。在Science for AI和AI for Science的共振中，数据驱动和第一性道理的融会是要害。深度进修是数据的拟合，第一性道理和常识则可之外插到贫乏或没稀有据的处所，表现更好的扩大性。当法则、常识和要害数据矛盾，可以调剂常识法则，就像爱因斯坦把有限的物理数据、他本身脑筋尝试的合成数据（好比坐着光会看到甚么样的宇宙）和黎曼几何连系起来，把牛顿力学扩大到了描绘宏不雅宇宙的相对论。在这个意义上，打造AI爱因斯坦是科学智能（AI+Science）的最终方针，也是AGI的最终方针——发现未知纪律，鞭策科学和人类的前进。在这个冲动人心的科学摸索和缔造将来的路程中，让我们一路同业。（作者系复旦年夜学浩清传授、上海科学智能研究院院长）

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