国漫手机壁纸

索尼AI CEO:我们要让AI在30年内拿到诺贝尔奖

“到2050年,要让AI凭自己的科研成果拿下诺贝尔奖!”索尼计算机科学实验室首席执行官北野弘明博士,为了开发匹敌顶尖科学家头脑的AI,提出了诺贝尔图灵挑战计划。这是一次人工智能与自然科学领域的梦幻联动。人类的力量太有限了,那就创造出AI来替人类实现无限可能。“当AI强大到能

NetSmell 出品

  “到 2050 年,要让 AI 凭自己的科研成果拿下诺贝尔奖!”

  索尼计算机科学实验室首席执行官北野弘明博士,为了开发匹敌顶尖科学家头脑的 AI,提出了诺贝尔图灵挑战计划。

  这是一次人工智能与自然科学领域的梦幻联动。

  人类的力量太有限了,那就创造出 AI 来替人类实现无限可能。

  “当 AI 强大到能处理复杂现象时,就有机会探索人类科学家当下无法理解的事物。”

  他们计划,将 AI 的算力优势应用于无穷的科学发现中,利用强大的信息处理能力,帮助人类进行科学发现,找到新的研究突破。

  AI 的优势在哪?

  和人类相比,人工智能拥有的算力,可以实现对多领域、庞大信息量的快速处理,这远远超出人类对信息的处理能力。

  而人类科学家常常会局限在个体的知识范围内,所以在科学探索中,存在一定的劣势。

  科学探索就是不断试错的过程,一些突破性的重大发现,往往来源于“失误”。

  比如导电聚合物聚乙炔薄膜,它诞生于一次实验失误,合成过程中错误地使用了比正常浓度高一千倍的催化剂。

  人类科学家不会去做这种超出常理的实验,而这样的设计却可能被 AI 实现。

  看似关系不大的领域,背后的联系却可以借助 AI 来抽丝剥茧,扩展更丰富的科学假设。

  对这些假设的验证筛选,同样离不开机器学习训练。

  基于 AI 科学家的已有发现不断探索假设空间,生成详细的证明或论据,以评估新生成假设的有效性和重要性。在这样的假设验证过程中,AI 不断进行着自我强化学习。

  比如已经被成功应用到实际场景中的 AI 工具 Adam-Eve,就在酵母基因组学和药物开发领域发挥了重要作用。

  Adam 成功预测了酵母菌新功能,找到了芽殖酵母中的孤儿酶;Eve 则发现了三氯生成分可以靶向抑制 DHFR 酶来治疗疟疾。

  科学家 AI 的发展

  当然,现在 AI 科学家最受质疑的,就是其本身的“黑盒”特性。

  为了让科学 AI 系统建立并维持可信度,就要避免黑盒效应,消除数据偏见。

  “要让 AI 做出的科学发现被科学界接受,就必须拥有令人信服的证据,和背后逻辑清晰的推理。”

  类似 Adam-Eve 这类闭环实验室自动化系统,AI 能够在人类具体的指令中,完成复杂的实验,以高效的机器处理取代人类低效的实验步骤。

  例如,借助 AlphaFold 预测蛋白质结构,仅仅一周时间就预测出了 98.5% 的人类蛋白质。大大加速了蛋白质组学的研究进程。

  而利物浦大学的“移动化学家”,则具备了自主发现高活性催化剂的能力。

  北野弘明对 AI 科学家未来的发展方向做出大胆假设。随着系统自主性的提高,人类的指令将变得抽象,AI 科学家对要测试的假设以及要执行实验的优先级独立决策。

  理想中的 AI 科学系统,是一个结合了软件工具、数据访问和嵌入闭环实验体系的多重多智能体系统,具有高度交互性、互用性和可扩展性。

  构成它的多个 AI 系统专注于各自领域,能够更广泛地探索假设空间,将独立领域互相结合起来。

  关于 AI 科学家,另一个引起社会关注的话题,就是伦理问题。

  整个发展阶段中,AI 可以一直作为工具被人类应用。但是随着 AI 自治程度的不断提高,人类更多地充当起监督者的角色,以防止系统被滥用。当然也可以允许 AI 高度自治,以产生更有突破性的科学假设。

  AI 参与到科学研究领域中,对于科研成果的归属界定,同样也是需要严肃对待的社会问题。

  DABUS“人工神经系统”的开发者曾为其申请专利权,欧英美专利机构均以“不是自然人”为由驳回申请。然而近期澳大利亚法院开创先例,做出裁决,承认了 DABUS 系统的专利发明人身份。

  随着人工智能的不断发展,相应的社会规则也应当逐步完善,为 AI 科学家提供适宜的社会环境。不过,在对人类做出极大贡献的科学研究面前,发明者是人类或是 AI,似乎都不是十分重要的事了。

  参考链接:

  [1] https://www.engadget.com/sonys-head-of-ai-research-wants-to-build-robots-that-can-win-a-nobel-prize-180059012.html?guccounter=1

  [2] https://www.nobelprize.org/prizes/chemistry/2000/shirakawa/biographical/

  [3] https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2017APS..MARX49001K/abstract

  [4] https://hdsr.mitpress.mit.edu/pub/f9kuryi8/release/6

  [5] https://www.abc.net.au/news/2021-08-01/historic-decision-allows-ai-to-be-recognised-as-an-inventor/100339264

  参考文献:

  [1] https://www.nature.com/articles/s41540-021-00189-3

  [2] https://www.nature.com/articles/s41586-021-03828-1

  [3] https://www.nature.com/articles/s41586-020-2442-2

显示余下内容
相关文章:
  1. 信用卡 PIN 码很容易猜测
  2. 神经元簇发能模拟 AI 学习策略
  3. 蜘蛛丝可能根本不具有抗菌性质
  4. 佳能因禁止无墨水打印机扫描被起诉
  5. DeepMind盈利后开始「买买买」!收购机器人模拟平台MuJoCo,全面开源
  6. 分析师:新MacBook Pro搭载自家芯片,苹果利润率更高了
  7. 格芯提交上市申请IPO,筹资约26亿美元
  8. 美股周二:中概股普涨 阿里涨超6% 高途涨逾12%
  9. 搭配自研处理器与安卓12,谷歌新机Pixel 6起价599美元
  10. 摩根士丹利:马斯克有望凭SpaceX成首位万亿美元富豪
  11. 《鱿鱼游戏》助奈飞三季度新增用户翻倍,股价近新高
  12. DOTA 2又上热搜了 为什么这次大家到处刷“猛犸”?
  13. 多位游戏巨头联合希望美国政府监管盗版和作弊网站
  14. Google Play Data Safety开始接受开发者申请:2022年将强制执行
  15. 价格欺诈投诉引发公益诉讼 京东“划线价”格式条款须整改
 

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。