共享人工智能会取代科学家吗?看看科学家是怎么说的。
现在,随着观测和实验的进步,许多学科都面临着数据爆炸的局面,而人工智能可以帮助科学家分析他们得到的海量数据。
在欧洲核子研究中心,粒子物理学家正求助于人工智能,来分析大型强子对撞机(LHC)的实践结果。在LHC中,两束高能质子流正面对撞,通常每秒都会发生4000万次质子撞击,而每次对撞都会产生数千个新粒子。这些粒子四散飞出,进入像洋葱一样层层包裹在撞击点周围的探测器,从而被记录下来。这样下来,每秒钟都要得到数百万Gb的数据,即便在压缩后,LHC在1小时内获取的数据量仍相当于Facebook在一年间收集的数据。
利用深度学习,粒子物理学家可以更快地处理这些多得惊人的数据,重建出对撞生成的粒子的轨道,研究它们的性质,甚至可能找到此前未知的新粒子。
除了用来分析数据,AI甚至可以自己完成整个研究工作。美国的一家培养工业用微生物的生物技术公司,正在用人工智能和机器人来查看文献、设计和运行实验,并分析实验结果,找出生产效率最高的细菌,让整套研究流程都变得自动化。
顶级科学家力荐人工智能
未来,人工智能还将怎样影响科学研究?会让研究者的工作方式发生怎样的变化?会不会像取代其他职业一样,取代科学家?这也是许多科学家正在思考的问题。
默克公司邀请了来自科学及科技界的顶尖人物,询问他们对于科学及科技的未来有怎样的疑问,这些科学家不约而同地提到了人工智能。
邵阳:走高风险道路
麻省理工学院的W.M. Keck能源教授、因电化学能量转换及储存方面的研究而享誉国际的华人科学家邵阳的问题是:“机器学习改变了我们培养研究生的方式,我们进行基础研究和应用研究的方式,我们会如何定义研究和创造力呢?”
对于这个问题,另外三位科学家表达了自己的见解。
斯托达特:我们的生活方式面临一个巨大威胁
因分子纳米技术在2016年获得诺贝尔化学奖的英国化学家弗雷泽·斯托达特(Fraser Stoddart)说:“我深信,任何新的、与人工智能相关的科技冒险将对于我们采取行动和解决问题的方式造成相当大的影响,而这些是我们展现创造力的方式。早年我曾在一座农场度过我生命的头25年。我在那里学到的是,跟上时代是非常重要的一件事。幸运的是,我父亲能够接受新理念,而且购买了当时农业领域的所有新装置,并且予以实际应用。我不认为这对我父亲造成任何障碍,其他家人也在经营农事上十分有创意。所以我将这个经验推导至自己的研究,并且认为通过机器学习或任何其他人工智能出现的任何事物都只会用来帮助和支持源于人类思维的创造力。”
博伊特勒:不要因为一个领域火就加入
美国免疫学家和遗传学家,2011年诺贝尔生理学和医学奖得主布鲁斯·博伊特勒(Bruce Beutler)说:“今天起,我们必须关注AI,以及所有人类用来推进研究的技巧和工具。我开始从事生物学工作时,那时没有我们今天认为理所当然的简单工具。例如,没有蛋白质序列的资料库,有次听罗斯·杜利特尔(Ross Doolittle)的演讲,他是一位著名的进化生物学家。他告诉我们,在他的个人电脑上,他正通过Edman法定序并储存蛋白质序列,花上一段时间他也可以找到其他同源的蛋白质序列。但也仅仅如此,你无法像现在一样去比对一组序列。比对工具Blast的出现是个巨大的进步,它运作如此之快,你提交一组序列,1秒钟内你就可以得到该序列的所有同源结果。这在今天就没什么新鲜的了,我们依赖电脑完成几乎所有工作,在遗传学中查找突变,过滤掉人为误。我们还依赖它们来评估某个突变有害的可能性,辨识基因是否不可或缺,在一定程度上预测蛋白质结构。熟悉所有工具的人士会拥有更大的优势,他们实际上必须了解哪些可用,比起其他生物学中的东西,这些工具的变化快得多。”
马里·莱恩:科学天生就存在
法国化学家、1987年诺贝尔化学奖得主让-马里·莱恩(Jean-Marie Lehn)说:“关于AI,首先我要说的是,我们拥有的天然智能要更好,大脑仍然是功能最强大的实体。“AI”这个字眼现在随处可见,我感觉这个词被过度使用了。我认为电脑表现杰出,但我坚信大脑仍然最重要。而且未来我们可能会有一个更优秀、更庞大、更复杂的大脑。AI以给定的方式运作,极有效率,但仍然是给定的方式。AI是我们的智能产物,我认为我们必须使用所有这些工具。好吧,就像你不会飞,所以要搭飞机去远方一样,AI是一种增强你能力的方式,比起你使用其他方式,你可以走得更远,我把它和飞机分在同一个类别。”
对于这个问题,你怎么看呢?
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(内容来源:中译语通GTCOM综编/图片来源:网络)
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