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AI4S科學(xué)研究的超能力時代是否已成必然

奇普樂芯片技術(shù) ? 來源:奇普樂芯片技術(shù) ? 2025-01-20 09:10 ? 次閱讀
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人類科研范式的巨變或?qū)⑹锹菪缴仙倪^程,它充滿了探索、挑戰(zhàn)與革新。

世界上第一臺受專利保護(hù)的計(jì)算機(jī)

人類歷史上得到普遍認(rèn)可的較早期的機(jī)械式計(jì)算機(jī)之一,是1642年法國哲學(xué)家兼數(shù)學(xué)家布累斯·帕斯卡發(fā)明的加法器(Pascaline)。

帕斯卡發(fā)明它的目的,是幫助父親減少稅務(wù)計(jì)算上的勞作。而此后,二進(jìn)制和微積分的發(fā)明者萊布尼茨在加法器的基礎(chǔ)上,發(fā)明了人類第一臺可進(jìn)行四則運(yùn)算的機(jī)械計(jì)算機(jī)。

最早的計(jì)算機(jī)的誕生是讓數(shù)學(xué)家從繁冗、人力所不能及的數(shù)學(xué)計(jì)算中解脫,但因摩爾定律加持之下,人類計(jì)算能力得以快速增加,這是它被用于科研進(jìn)而邁進(jìn)公眾生活的一個前提。

然而,科研歷程中的一個關(guān)鍵性里程碑,便是成功攻克了“四色問題”。

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數(shù)學(xué)界有名的四色問題

四色問題的起源將追溯到1852年,由英國數(shù)學(xué)家弗朗西斯·古德里(Francis Guthrie)提出。他在為英國地圖著色時,發(fā)現(xiàn)只需四種顏色就可確保相鄰區(qū)域顏色不同,隨后他向弗雷德里克·古德里(Frederick Guthrie)提出此問題。

其真正引起廣泛關(guān)注是在1878年,當(dāng)時英國數(shù)學(xué)家阿瑟·凱萊(Arthur Cayley)在倫敦數(shù)學(xué)學(xué)會上公開提出了這個問題,并將其列為未解決的數(shù)學(xué)難題之一。

在19世紀(jì)末和20世紀(jì)初,許多數(shù)學(xué)家嘗試證明四色問題,但都未能成功。例如,阿爾弗雷德·肯普(Alfred Kempe)在1879年提出了一種證明方法,并一度被認(rèn)為解決了問題。因此,11年后,珀西·約翰·希伍德(Percy John Heawood)發(fā)現(xiàn)肯普證明中的錯誤,表明四色問題仍未解決,這事件進(jìn)一步加深了數(shù)學(xué)界對四色問題的質(zhì)疑,甚至有人認(rèn)為它可能是一個無法被證明的假說。

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四色猜想的推理證法

直到1976年,肯尼斯·阿佩爾(Kenneth Appel)和沃爾夫?qū)す希╓olfgang Haken)利用計(jì)算機(jī)輔助證明,才首次給出了四色問題的完整證明。其次,他們的證明方法也引發(fā)了爭議,因其依賴于計(jì)算機(jī)對大量具體案例的枚舉和驗(yàn)證,而非傳統(tǒng)的純數(shù)學(xué)推導(dǎo)。

與此同時,這種非傳統(tǒng)的證明方式使得部分?jǐn)?shù)學(xué)家對四色問題的“真正解決”持保留態(tài)度,甚至質(zhì)疑其是否能被視為嚴(yán)格的數(shù)學(xué)證明。

另外,比四色問題的解決更具有標(biāo)志性意義的,是現(xiàn)代計(jì)算機(jī)科學(xué)的最前沿:人工智能技術(shù)與科學(xué)的結(jié)合,而其代表事件則是2024年諾貝爾化學(xué)獎的頒發(fā)。

這次由三人分享的化學(xué)獎中,來自谷歌的英國科學(xué)家哈薩比斯和江珀,他們開發(fā)了一種名為AlphaFold2的人工智能模型,這種模型解決了一個已有50年歷史的難題,能夠預(yù)測大約兩億種已知蛋白質(zhì)的復(fù)雜結(jié)構(gòu),并且已被全球200多萬人使用。(往期文章提到過)

物理學(xué)獎頒給AI科學(xué)家,諾貝爾獎不走“尋常路”?

但由于AlphaFold的出現(xiàn)改變許多,其Fold指“折疊”——2018年,AlphaFold采用深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)上的FM預(yù)測策略,通過三個系統(tǒng)支撐(建模、預(yù)測、優(yōu)化),出道就拿下當(dāng)年蛋白質(zhì)預(yù)測大獎;在2020年改進(jìn)后的模型AlphaFold2在第14屆CASP競賽上讓人“眼前一亮”,在給定預(yù)測蛋白質(zhì)中GDT平均得分92.4,遠(yuǎn)超競爭對手。

至此,深度學(xué)習(xí)支撐下的蛋白質(zhì)預(yù)測取得歷史性進(jìn)展,也開始消融TFM和FM之間的間隔,人類對于蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測乃至設(shè)計(jì)的能力得到極大增強(qiáng)。

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AlphaFold1的預(yù)測過程

簡而言之,AI for Science,AI4S已成為常態(tài),而去年的諾貝爾獎更像是一個明確的信號,無疑使得人類再一次站到了科研范式的轉(zhuǎn)折點(diǎn)上;被簡化為“AI4S”的AI for Science(AI用于科研)理念也受到了國內(nèi)外科學(xué)家們的重點(diǎn)關(guān)注。

科學(xué)智能(AI for Science,AI4S),是指人工智能技術(shù)驅(qū)動的科學(xué)研究,主應(yīng)用于探索未知的科學(xué)領(lǐng)域。AI4S概念由中國科學(xué)院院士、北京大學(xué)教授鄂維南于2018年首次提出。

此外,AI4S開啟了一種利用人工智能學(xué)習(xí)深奧的科學(xué)原理來創(chuàng)造科學(xué)模型,以解決那些曾被認(rèn)為無解的實(shí)際問題的科研新范式。2021年,隨著英國“深度思維”(DeepMind)公司發(fā)布阿爾法折疊(AlphaFold),AI4S成為全球關(guān)注的焦點(diǎn)。

值得注意的是,AI4S的核心源于數(shù)據(jù)驅(qū)動、模型智能和跨域融合,它能夠處理傳統(tǒng)方法難以應(yīng)對的高維、非線性問題,在海量數(shù)據(jù)中識別人類難以察覺的模式和關(guān)聯(lián)。

數(shù)據(jù)處理維度:深度學(xué)習(xí)算法能夠從海量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中提取特征,發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法無法識別的模式。

模型構(gòu)建維度:物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PINN)等新型建模方法,將物理定律與數(shù)據(jù)驅(qū)動相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)了更精確的模型預(yù)測。

實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)維度:強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法能夠自主設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)方案,優(yōu)化實(shí)驗(yàn)參數(shù),大幅度提高實(shí)驗(yàn)效率。

當(dāng)前,AI4S的顯著特點(diǎn)是使用人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和推理技術(shù)來處理和分析大數(shù)據(jù),有效揭示數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)系,并幫助科學(xué)家解決“維數(shù)詛咒”問題,從而更快、更準(zhǔn)確地理解復(fù)雜現(xiàn)象,其核心也是“知識自動化”,與“工業(yè)5.0”的目標(biāo)相契合。

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圖源:Google

首先,這三類技術(shù)的融合,與卡爾·波普爾的三個世界——物理世界、精神世界和人工世界相呼應(yīng),這相比于大語言模型和大視覺模型(LVMs)代表了更廣闊的世界模型(World Model)視角。

其中,大模型技術(shù)表明,改造工業(yè)和科學(xué)研究最直接、最自然的方法是通過真實(shí)系統(tǒng)和人工系統(tǒng)的平行化,這包括從自然科學(xué)到人工科學(xué)的轉(zhuǎn)變,從物質(zhì)生產(chǎn)到人工制造的轉(zhuǎn)型等協(xié)同與合作。

其次,科學(xué)研究正從“大問題,大模型”轉(zhuǎn)向“小問題,大模型”,并在特定領(lǐng)域進(jìn)行垂直分割。這一趨勢,伴隨大型模型的持續(xù)進(jìn)步和智能代理(agent)技術(shù)的成熟,催生了新型“數(shù)字人科學(xué)家”的出現(xiàn),他們專注于科學(xué)研究中的“小問題,大模型”。

或許,AI4S范式轉(zhuǎn)換期必然伴隨著更多的困難與挑戰(zhàn)。

科學(xué)哲學(xué)家托馬斯·庫恩的經(jīng)典著作《科學(xué)革命的結(jié)構(gòu)》被奉為圭臬,他也被公認(rèn)為20世紀(jì)最具影響力的科學(xué)哲學(xué)家之一。

庫恩的核心思想圍繞“范式理論”展開,這一理論為理解時代進(jìn)步提供了全新的視角。這意味著,庫恩認(rèn)為,在特定時代或領(lǐng)域中,只存在一個主導(dǎo)性的“主范式”,只有與之契合才能站在歷史發(fā)展的正確方向。

因此,范式本身具有強(qiáng)大的慣性,每一次新范式的轉(zhuǎn)換都需付出努力并承受相應(yīng)的代價。

由于篇幅受限,本次的AI4S就先介紹這么多......

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原文標(biāo)題:AI4S科學(xué)研究的“超能力”時代,是否已成必然?

文章出處:【微信號:奇普樂芯片技術(shù),微信公眾號:奇普樂芯片技術(shù)】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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