科技日報記者 劉霞
2024年諾貝爾獎的三大科學獎項已經(jīng)依次揭曉。人工智能(AI)成為今年開獎期間最熱門的詞匯。其中,美國物理學家約翰·霍普菲爾德和英裔加拿大計算機科學家杰弗里·辛頓出人意料地獲得了諾貝爾物理學獎,而辛頓更為人所知的身份是“AI先驅(qū)”。諾貝爾化學獎也頒給了開發(fā)出AI模型“阿爾法折疊2”的美國科學家德米斯·哈薩比斯和約翰·喬普。
隨著AI浪潮的不斷涌現(xiàn),能夠自主開展科學研究的機器人,即所謂的AI“科學家”接踵而至。研究和開發(fā)AI的科學家頻頻問鼎諾貝爾獎,那么,AI“科學家”的研究成果能否摘取科學殿堂里這一誘人的獎項呢?
AI“科學家”紛至沓來
瑞典查爾姆斯大學機器智能教授羅斯·金指出,目前全球已有大約100名AI“科學家”。它們的“身影”活躍于多個科研領(lǐng)域。
早在2009年,金與來自英國劍橋大學等機構(gòu)的科學家,在《科學》雜志上發(fā)表論文,介紹了一位名叫“亞當”的機器人科學家。他們稱,這是世界上首臺能夠獨立開展科研活動的機器。
金等人在論文中闡述道,“亞當”能自主提出假設(shè),然后設(shè)計實驗測試這些假設(shè)。它甚至還能對實驗室里的其他機器人進行編程,讓它們學習并開展實驗。“亞當”的任務(wù)是深入探究酵母的內(nèi)部運作機制。在此過程中,它發(fā)現(xiàn)了生物體內(nèi)全新的基因功能。
2015年2月,“亞當”科研團隊在英國皇家學會期刊《界面》上撰文,宣布了第二位AI“科學家”——“夏娃”的誕生?!跋耐蕖北挥糜谘芯恐委煰懠埠推渌麩釒Ъ膊〉暮蜻x藥物。它可以加速新藥研發(fā)進程,并降低研發(fā)成本。
據(jù)中國科學技術(shù)大學官網(wǎng)報道,2021年,全球首個數(shù)據(jù)智能驅(qū)動的機器化學家誕生在中國,目前已成為該校機器化學家實驗室的重要成員。該實驗室負責人江俊稱,從數(shù)百萬材料的可能組合中找到最優(yōu)解,這項工作很多科研人員一生都做不完。而有了機器化學家,可能只需要一兩周時間即可完成。
今年9月,《自然》網(wǎng)站報道稱,日本Sakana AI公司和加拿大、英國科學家攜手,創(chuàng)建了一款基于大語言模型的自動化科學研究和開放式發(fā)現(xiàn)綜合AI系統(tǒng),并取名為“AI科學家”。從閱讀文獻到提出新假設(shè),再到嘗試各種解決方案并撰寫論文,整個研究周期,它能一氣呵成。
任勞任怨優(yōu)勢多多
與人類科學家相比,AI“科學家”具有多重優(yōu)勢:開展科研的成本更低,能全天候不間斷工作,還能勤奮地記錄過程的每一個細節(jié)。
江俊表示,機器化學家通過機器人精準的自動化操作能力,可不知疲倦地執(zhí)行任務(wù)。與此同時,“化學大腦”同步進行量子化學仿真模擬,再整合廣泛的理論數(shù)據(jù)與精確的實驗結(jié)果,進而開發(fā)出具備前瞻預(yù)測功能的AI模型,而該模型能用算法預(yù)見并確認最優(yōu)實驗方案。
江俊強調(diào),這種理論與實踐交融的研究范式,能從數(shù)百萬種可能的配方中迅速識別最佳組合,極大地加速了新物質(zhì)的發(fā)現(xiàn)過程。
《自然》報道也指出,AI“科學家”通過自動化實驗設(shè)計、數(shù)據(jù)分析、論文寫作等功能,顯著提高了研究效率,減少了科研成本,并加速了科學發(fā)現(xiàn)的進程。
缺乏直覺和理解力
金坦誠地表示,AI“科學家”的科研能力目前還未達到諾貝爾獎獲得者的水平。若想讓AI“科學家”在科研領(lǐng)域“折桂”,它們還需要變得“更聰明”。
挪威科技大學副教授英加·斯特拉穆克也認為,短期內(nèi),AI尚無法取代科學家。不過,AI正在并將繼續(xù)對科研方式產(chǎn)生深遠影響,這一點毋庸置疑。
她同時指出,“阿爾法折疊2”能基于蛋白質(zhì)的氨基酸序列,準確預(yù)測其三維結(jié)構(gòu),“做了人類無法做到的事情”,其計算能力也讓人類望塵莫及。同時,“阿爾法折疊2”也揭示了當前AI模型的一個弱點:盡管它們非常擅長處理大量信息并得出答案,但在解釋這個答案是否正確時,顯得有些力不從心。因此,盡管“阿爾法折疊”預(yù)測的2億多個蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)“非常有用”,但它們“未直接揭示新的生物學原理或機制”。
對斯特拉穆克而言,科學研究的真正意義在于設(shè)法理解宇宙,而不僅僅只是“做出正確的猜測”。
金也表達了類似的觀點。他認為,AI雖然能夠獲取信息,但還無法像人類那樣敏銳地感知世界。因為AI通過處理數(shù)據(jù)來構(gòu)建知識,缺乏對這些知識的真正“理解”。
澳大利亞人工智能研究所一位科學家也指出,諾貝爾獎獎勵的是科研領(lǐng)域的突破,是對人類認知宇宙和世界“改變范式的表達”,而非簡單的發(fā)明。金對此表示贊同,他認為,今天的科學發(fā)現(xiàn)大部分歸功于人類的直覺,但目前的AI還不具備這種直覺。