李国杰院士解析：AI“大力出奇迹”的科学真相
李国杰院士解析：AI“大力出奇迹”的科学真相
2024年诺贝尔物理学和化学奖双双授予人工智能相关研究，这一“跨界”之举引发科学界热议。中国工程院院士李国杰在《科技导报》发文指出，这不仅体现了人工智能的快速发展，更预示着一场科研范式的重大变革。
“大力出奇迹”的科学原理
这一现象背后，源于人工智能领域一个重要的理论发现——规模法则（Scaling Law）。要理解这一法则，我们需要追溯到加拿大计算机科学家理查德·萨顿的一篇经典文章《苦涩的教训》。这篇文章被OpenAI工程师列为必读材料，其中提出了一个颠覆传统AI研究思路的重要观点：
在过去70年的人工智能研究中，最大的教训是：那些能够发挥计算力的通用方法终将大获成功。其背后的根本原因是摩尔定律，即计算单位成本持续指数型下降这一现象的普遍规律。
萨顿认为，AI研究中的关键错误在于过分依赖人类的直觉和经验，试图通过精心设计的规则和算法来模拟智能。然而，这种方法的局限性在于人类知识的有限性和特定领域的偏见。相反，通过大规模算力和数据，学习算法可以自主发现解决问题的方法，而且不受人类先入为主观念的限制。
AI与基础科学的深度融合
李国杰院士指出，诺贝尔奖委员会将物理学奖授予研究人工神经网络的学者，是因为“人工神经网络是用物理学工具训练的”。机器学习模型基于物理原理实现，物理学成为人工智能的源头。这种融合趋势不仅体现在物理学领域，化学、生物等基础科学也正在被AI深刻改变。
以2024年诺贝尔化学奖为例，获奖者在计算蛋白质设计和用机器学习方法预测蛋白质结构方面的贡献，展示了AI在化学领域的巨大潜力。这种跨学科的融合，正如李国杰院士所说：“现在人工智能，特别是机器学习，已成为物理、化学、生物等基础研究的重要工具，‘AI for Science’正在引起一场科研范式的大变革。”
发展挑战与未来方向
尽管AI展现出巨大的潜力，但其发展也面临诸多挑战。李国杰院士提醒我们，对人工智能的看法应该一分为二：
- 既要看到其应用层面的重大突破
- 也要认识到它在科学上尚未成熟，需要深入的基础研究
2025年，随着AI技术的进一步普及，媒体行业将迎来新的机遇和挑战。国际期刊协会（FIPP）的调查显示，AI不仅将接管许多常规工作，还将为战略决策提供指导。然而，如何在提高效率的同时保持内容质量，如何在数字化浪潮中保持媒体的公信力，都是亟待解决的问题。
结语：AI发展的科学真相
AI“大力出奇迹”的背后，是规模法则的体现，也是跨学科融合的必然结果。正如李国杰院士所言，这次诺贝尔奖的“跨界”不是物理学界和化学界的“悲哀”，而是在科学史上翻开新一页的重要时刻。人工智能确实是当今最活跃的领域，诺贝尔物理学奖、化学奖颁给人工智能学者，寄托了广大科技工作者对人工智能推动人类社会跨越式发展的期望。
然而，我们也必须清醒地认识到，AI的发展仍处于初级阶段。正如一位学者所说：“物理过程本质上可能不是离散的，而是连续的，用离散的图灵机计算模型不能解释全部客观世界，需要发明和构建更通用的计算模型和物理模型。”这种深层次的理论绝不是靠某个科学家灵机一动的思想火花就可以建立起来，而是需要做长期艰苦的努力。