具有 “幻觉” 特性的人工智能如何助力科学实现重大突破
具有 “幻觉” 特性的人工智能如何助力科学实现重大突破
人工智能常因会编造看似真实却实则虚假的信息（也就是所谓的“幻觉”现象）而遭人诟病。这种现象不仅扰乱了聊天机器人的正常交互，还引发了诸多麻烦，像导致公司市值大幅缩水、影响医疗记录准确性等。然而在科学界，情况却有所不同，人工智能的“幻觉”特性正发挥着意想不到的积极作用。
1. 人工智能“幻觉”现象及在科学界的不同影响
人工智能常因会编造看似真实却实则虚假的信息（也就是所谓的“幻觉”现象）而遭人诟病。这种现象不仅扰乱了聊天机器人的正常交互，还引发了诸多麻烦，像导致公司市值大幅缩水、影响医疗记录准确性等。
然而在科学界，情况却有所不同，人工智能的“幻觉”特性正发挥着意想不到的积极作用。智能机器创造出的那些看似虚幻的内容，为科学家们在追踪癌症、研发药物、发明医疗设备、探索天气现象等诸多科研领域，甚至是冲击诺贝尔奖方面，都提供了有力的帮助。
对此，负责联邦人工智能研究所的计算机科学家艾米·麦戈文指出，公众普遍觉得人工智能的“幻觉”全是坏事，但实际上它能启发科学家产生新想法，让他们有机会去探索以往未曾想到的思路。
科学研究往往给大众一种严谨分析的印象，可实际上在探索发现的初期阶段，充满了各种直觉猜测和大胆设想。如今，人工智能的“幻觉”就像给传统科学方法注入了新能量，大大加快了科学家构思、验证新想法的速度，以往需要数年的科研过程，现在可能短至几天、几小时甚至几分钟就能完成，还助力科学家开拓了不少新的科研领域。例如麻省理工学院的詹姆斯·J·柯林斯教授，就称赞“幻觉”加快了他对新型抗生素的研究，他们借助模型去创造全新的分子进行探索。
2. 人工智能“幻觉”产生机制及相关争议
人工智能的“幻觉”是在科学家向生成式计算机模型输入特定主题知识，再让其重新处理这些信息时产生的。其生成的结果五花八门，有的错误细微，有的则十分荒诞，但有时候也能催生出重大科研发现。
不过，对于“幻觉”这个词，科学界存在不同看法。部分科学家觉得它有误导性，认为生成式人工智能模型产生的内容并非毫无根据的虚幻之物，而是具有一定前瞻性，有可能在未来成为现实，这和科学研究早期提出的推测性质类似，所以他们不认可“幻觉”这个说法，在自己的研究中也避免使用该词。而且，“幻觉”一词容易让人联想到因药物致幻的不良过往，使得很多科学家对其比较排斥。此外，人工智能生成的科研、医学相关内容也像聊天机器人回复一样，容易掺杂虚假信息，这也是该词不受待见的一个原因。像白宫发布的相关报告，就着重在讲如何减少“幻觉”现象，诺贝尔委员会在评价相关科研成果时，也对“幻觉”避而不谈，更多是从成果本身去称赞。
3. 科学领域中人工智能“幻觉”的优势与应用案例
尽管存在争议，但与聊天机器人等产生的“幻觉”相比，用于科研的人工智能“幻觉”有着明显优势。它是基于自然和科学的可靠事实产生的，不像聊天内容那样受人类语言模糊性以及互联网虚假、偏见信息的影响。
不少科学家和科研团队都在利用人工智能“幻觉”助力科研并取得成果。比如加州理工学院的阿妮玛·阿南德库马尔教授团队，利用其设计出了一种能大幅降低细菌污染的新型导管，该导管内壁有特殊的锯齿状尖刺结构，可防止细菌感染膀胱。团队先是通过人工智能模型构思出数千种导管几何形状，再选出最优的一种，目前正在商讨该导管的商业化事宜，不过阿南德库马尔教授也不喜欢“幻觉”这个词，在相关论文中避开了它。
还有纽约市纪念斯隆·凯特琳癌症中心的哈里尼·韦拉拉加万团队，在利用人工智能锐化模糊医学图像的研究中使用了“幻觉”一词；得克萨斯大学奥斯汀分校的研究人员在改进机器人导航的论文里也用到了该词；谷歌旗下深度思维公司的普什米特·科利也肯定了“幻觉”对科研发现的推动作用，举例提到2016年他们的计算机在围棋比赛中靠独特的落子（起初被认为是失误，后来证明是神来之笔）战胜世界冠军，展现出人工智能能产生新颖见解的能力。
另外，俄克拉荷马大学的艾米·麦戈文教授从气象学角度出发，认为可以把人工智能“幻觉”看作是“概率分布”，气象研究人员利用它能创建大量细微的预报变化，发现引发极端天气的因素，是很有价值的科研工具。
4. 以大卫·贝克为例看人工智能“幻觉”在蛋白质研究中的应用与发展
大卫·贝克因在蛋白质研究方面的开创性工作获得了诺贝尔化学奖。他的团队致力于从零开始制造自然界中原本不存在的全新蛋白质，在2003年就成功制造出了名为Top7的全新蛋白质，这一成果意义重大，因为蛋白质结构极为复杂。
随着人工智能发展，贝克尝试借助其加快蛋白质的全新设计。2021年他在《自然》杂志发表的论文提到受谷歌深度梦境模型启发，想让人工智能对氨基酸组合（蛋白质基本组成单位）施加类似“空想性错视”的效应，即将模糊信息转化为有意义内容的能力，结果成功创造出数千种虚拟蛋白质，这些人工蛋白质结构与自然结构相似但又不同。之后团队通过一系列操作，利用微生物基于相关信息制造出了129种全新的蛋白质，这一成果被贝克称为人工智能加速蛋白质从头设计的“首次演示”，后续他在2022年、2023年的相关论文标题中也继续使用“幻觉”一词。
贝克还提到，后来实验室采用了名为扩散的人工智能方法继续推进研究，这种方法在构思新颖蛋白质设计方面比之前的方式更具优势，速度更快且成功率更高。
5. 人工智能“幻觉”对科学发展前景的影响
近年来，有人担心科学发展呈现衰落趋势，重大突破和发现的数量在减少。但人工智能的支持者认为，人工智能凭借其创造性正改变这一局面。像贝克团队就展望未来会出现众多蛋白质催化剂，它们有望利用太阳能，助力老旧工厂节能改造，推动打造可持续发展的新世界。总之，很多人都期待人工智能继续解锁生命奥秘，为人类健康、疾病治疗等方面奠定更好的基础，创造更多神奇的成果。