下一个诺奖,会颁给机器人吗?

*本文为《半月谈内部版》2024年第11期内容

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又到一年一度的“诺奖时间”。就在2024年诺贝尔物理学奖颁给人工智能两大开拓者的次日,诺贝尔化学奖再就“蛋白质设计与结构预测”中的贡献为AI加冕。

一时间,“物理学不存在了”,这句《三体》里的“预言”广为传播;全球的化学家努力了半个多世纪试图攻克的宏大命题——解析2亿种蛋白质的结构被AI快速攻克的“神话”进入大众视野。

就在“诺奖属于人类还是人工智能”的讨论沸沸扬扬之时,特斯拉举行的全球发布会又掀起新的波澜——人工智能指引下的智能座驾已拿掉脚踏板和方向盘,AI在生物学、医学、信息科学方面推动的进步正压缩时空的概念……人们不禁开始期待,一个被AI改变的未来。
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人类的诺奖,也是人工智能的诺奖

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近期的诺奖揭晓现场,AI接连跨界两次。10月8日的瑞典斯德哥尔摩,2024年诺贝尔物理学奖公布现场,蓝色大屏跳出“人工智能教父”杰弗里·辛顿、机器学习奠基者约翰·霍普菲尔德的名字。

奖项揭晓后,诺贝尔奖官方推特被许多物理学者的声音包围:“AI不是物理!”“本届诺奖颠覆了从业者的认知。”一名物理学背景的投资人告诉半月谈记者,但也许这也说明了一点:物理学的边界正在扩张。

当前,蛋白质工程学正从“Discovery(发现)”迈向“Design(设计)”的阶段。AI的登场,替代了X射线衍射、核磁共振光谱、冷冻电镜,快速揭开蛋白质结构的难解之谜,被认为“解决了生物学50年内的最大挑战”。

这项研究还相当“新鲜”,其诞生距离获奖仅有3年。AI驱动的蛋白结构预测也将带来更高质量的生物学假设,进一步激发基础科学、药物研发、合成生物学设计方面的迅猛发展。

本届诺奖的两次“跨界”,无论是略微偏离物理学的传统,还是从偏向实验科学走向计算生物领域,都暗示着算力、算法、智能体等关键词将更频繁地出现在未来的诺奖授奖辞中。

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AI跨界的意义当然不止于此。诺奖之外,AI在机器人、制造、能源等领域的应用,不断提升物理世界的智能水平;AI在生物技术领域的应用,如mRNA疫苗和CAR-T细胞疗法,同样展现了巨大的回报潜力,折射着精准医疗的未来。

何必质疑是“人类的诺奖”还是“人工智能的诺奖”?将诺贝尔奖颁给人工智能的成就,并不意味着人类科学家的地位遭到动摇。相反,这恰恰反映了人类智慧的新高度,不仅是对技术突破的肯定,也是对人类智慧的礼赞。每一个迭代的技术、革新的成果,都是人类创新的结晶,都标志着人类对未知的探索更深了一层、更进了一步。

AI成为科研的“利刃”图片

今年诺奖的揭晓,让我们震撼的同时,也揭示了AI的新角色:成为科研的“利刃”。

翻开最新的国际顶刊的目录,不难发现这一不可阻挡的趋势:从人工智能驱动的蛋白质功能机理探索和理性设计,到基于人工智能的药物发现和药物优化、酶改造与生物基化学品的生成,再到科学育种与气象预测——不论是微观世界的多尺度探索,还是宏观、微观尺度科学成果的应用,人工智能求解高维函数、解决复杂问题的优势正在持续释放。

不回溯一个世纪的科学史,似乎难以说清AI驱动下的科学研究如何呈现出前所未有的潜力。

过去很长时间以来,“维数灾难”一直是笼罩在各国科学家头顶上的乌云:1957年,贝尔曼写下控制论方程,为最优控制提出基本原理与方法,却因变量太多不知如何有效求解;1964年,哈特马尼与斯特恩斯在面对计算机“原则上可计算、实际上难计算”的一大类问题时,急于探索“计算复杂性理论”。

或许,许多科学家曾找到过打开某扇发现之门的钥匙。然而,遗憾的是,锁舌已开,他们却没有“力气”推开这扇门。这个“力气”,就是人类处理多尺度问题(多变量函数)的能力。这一局限,制约了科学发现的深度、精度和速度。

“而AI正是跨越维数灾难、解决高维问题的高手。”中国科学院院士鄂维南说。

AI诞生以来的半个多世纪,已帮助科学家把复杂的科学问题转化为算法问题,进行粗粒度建模,并开展了大量实验验证。

可以说,从探索生命体的基本组成到研究世界工业的基本要素,AI不仅是解决具体问题的有力工具,更为重新定义科学问题提供了系统性思路。“人工智能提供了一套新思路来理解高维对象:高维的函数逼近、高维概率分布的处理、高维的动力系统、高维的微分方程等。从科学应用的角度说,在化学、材料、工程等领域,只要涉及理论,或者在实验中涉及数据和模型,就有人工智能一展身手之处。”鄂维南说。

不仅提供了全新思路,AI的作用还体现在对科研范式的颠覆、对科研效率的提升上面。

比如,AI在数据处理、预测模拟等方面潜力强大,具有传统技术手段所没有的“想象力”。它能高效、精准地理解复杂物理系统,解决大量传统计算方法无法解决的问题,还能够高效地处理海量数据,帮助科研者从纷繁的信息中快速提取关键线索、给出新的假设方向,加速科学发现的步伐。

“人机合作”还将带来新的研究范式、跨学科的合作模式。例如,在医疗健康领域,AI结合生物医学知识可更精准地识别疾病早期迹象;在环境保护方面,AI能通过分析气候变化趋势辅助制定更有效的应对策略……

当肩负原始创新使命的科学突破成为新的瞩望,AI有了更宏大的愿景——将科学发现推上新台阶。

AI为科学开疆拓土图片

正改写科学、工程、我们日常生活的AI,不愧为时代科技命题大写的关键词。

“AI太百搭了,它的应用广泛且复杂,为各领域带来前所未有的活力。”中国科学技术大学机器人实验室主任陈小平说。

一方面,AI高浓度渗透各个学科、各个领域的论坛和会议,不论是出场率还是影响力,都超越学科范畴,进一步为各领域拓宽边界。

今天,再用一门技术来定义人工智能,就把它说小了。它已超越一门学科、一种技术的范畴,而是一种思维,一本越读越厚的书。

另一方面,诺奖“跨界”的新趋势,也在试图打破又一边界,让技术无涯,让科学无止境。

技术发明与科学发现是两类独立的创新实践。科学一直被视为技术的基础和先导。“在人工智能发展的新阶段,科学或许依然是技术的基础,但已不是所有技术发明的先导。”陈小平说,近年来引发巨大关注的人工智能训练法,包括获得本年度诺贝尔化学奖和物理学奖的人工智能成果,都面临着可解释性挑战。这里的“解释”主要指的是对技术内在原理的科学把握,这种把握从根本上超越技术范畴,回归科学研究。

在科学界,学科之间的壁垒正在被打破。单一领域的成就已经被前人摘得差不多了,随着人类当前与未来面临的问题越来越复杂,科学和技术想要实现进步,迫切需要AI这一法宝。如果说智能是一片无尽的疆域,而人工智能这个现代方法,正是开疆拓土的动力之源。

AI的应用清单越拉越长。以计算机为载体的人工智能,正在揭开机器智能大幕的一角。无处不在的机器人、超越想象的汽车设计、更快更强的生产工具……未来,开发更强大的机器、实现更强大的智能,将为科学研究、技术研发、日常生活带来无尽想象。

正如女科学家李飞飞所言:“AI的深远影响才刚刚开始。”

半月谈记者:张漫子