AI斩获诺奖双料冠军,预示科研范式重大变革
AI斩获诺奖双料冠军,预示科研范式重大变革
2024年诺贝尔物理学奖和化学奖的揭晓,引发了全球对人工智能(AI)在科学研究中重要作用的广泛关注。美国科学家约翰·J·霍普菲尔德和杰弗里·E·辛顿因在人工神经网络领域的开创性贡献荣获物理学奖,而David Baker、Demis Hassabis和John M. Jumper则因在计算蛋白质设计和结构预测方面的突破获得化学奖。这些奖项的颁发,不仅彰显了AI在科研领域的巨大潜力,也预示着AI for Science理念的蓬勃发展。
AI改变科研范式
AI for Science的核心理念是利用AI解决科学研究中的高维函数逼近问题,从而克服维度灾难。深度学习在图像分类、图像生成等高维问题上的成功,提示其可能成为解决科学计算中高维函数逼近的有效工具。AlphaFold2算法在蛋白质结构预测上的突破,展示了AI for Science的巨大潜力。
AlphaFold2算法是AI for Science的标志性成果。蛋白质结构是生物学最基本的问题之一。研究蛋白质结构的基本方法是首先最小化整个蛋白质—溶剂系统的总势能。但2个主要的困难限制了这种方法的成功:获得精度足够高的势能函数,以及该函数景观的复杂性。科学家也曾尝试过数据驱动的方法,但其成功仅限于预测二级结构,如α-螺旋和β-折叠。通过充分利用蛋白质序列数据集及最先进的深度学习模型,DeepMind公司开发了AlphaFold2算法,它以非常优雅的方式基本解决了蛋白质结构问题。这项研究震惊了世界。
具身智能的突破
具身智能是新一波AI浪潮的核心方向,作为具身智能领域最具代表性实体的人形机器人,2024年加速产业化落地。人形机器人是具身智能最理想的载体。在大模型催化下,机器人运动控制系统和机电系统设计等硬件取得显著进步,软件方面,强化学习、模仿学习等算法的应用,提升了机器人在未知环境中的学习和适应能力。算力、传感器等技术也日趋成熟,使整个具身智能底层系统得到完善,加速落地。
人形机器人的外观和行为与人高度相似,其标志就是灵活的双手、四肢以及靠双足行走的运动方式。最重要的是,它能够适应人类的生存环境、使用人类的生产工具,形态更易令人产生共鸣。人形机器人领域在2024年取得“技惊四座”的进展:优必选人形机器人Walker聚焦汽车、3C等制造业重点领域,已进入多家车厂实训;宇树科技机器人实现了完全仿人的自然行走;波士顿动力的新版Atlas机器人可在工厂里不同储物柜之间丝滑搬动零件;特斯拉人形机器人擎天柱(Optimus)计划在2025年量产……
AI与人类未来
AI技术的快速发展正在深刻改变未来的科研范式。AI不仅能够加速科学发现,还能解决传统方法难以应对的复杂问题。在AI的助力下,科学研究正从传统的“作坊模式”转向“平台模式”,这为科研效率的提升提供了新的可能。
然而,AI并不是万能的。它需要与人类智慧相结合,才能发挥最大的价值。AI可以处理海量数据、发现隐藏的规律,但人类的直觉、创造力和批判性思维仍然是不可或缺的。未来,AI与人类的协作将变得更加紧密,共同推动科学进步和技术创新。
展望未来,AI技术将继续在科研和产业中发挥重要作用。随着AI for Science理念的深入发展,我们有望看到更多突破性的科学发现。同时,具身智能的不断进步将为工业制造、家庭服务等领域带来革命性的变化。中国在AI for Science领域已经打下良好基础,应把握机遇,争取引领科技创新,为人类的科技发展作出贡献。