AI技术的飞速发展,让我们看到了科技的无限可能。但你有没有想过,AI有一天会冲击诺贝尔奖?2024年的诺贝尔化学奖和物理学奖,就因为AI的贡献,颁给了几位杰出的科学家。这也让很多人开始思考,AI是否有一天会取代科学家?
AI获诺奖:AlphaFold引领生物科技革命首先,我们来看看刚刚获得2024年诺贝尔化学奖的谷歌DeepMind团队。丹米斯·哈萨比斯和约翰·乔普凭借他们的AlphaFold2模型,以超过90%的准确率,预测了超过2亿种蛋白质的结构。这可不是一个简单的数字游戏,而是为生命科学带来了翻天覆地的变化。
你可能不知道,蛋白质结构的研究一直是生物学领域的一大难题。过去,科学家为了破解某个蛋白质的结构,可能需要几年甚至几十年的时间。而AlphaFold只需要几秒钟就能完成。这样看来,诺奖颁给AlphaFold,真的是意料之中的事。
物理学奖同样青睐AI:神经网络的基础奠定者无独有偶,2024年的诺贝尔物理学奖也颁给了两位AI领域的先驱——美国普林斯顿大学的约翰·霍普菲尔德教授和加拿大多伦多大学的杰弗里·辛顿教授。为什么他们的研究与物理学相关呢?因为他们在人工神经网络方面的突破性发现,直接推动了AI的进化。
人工神经网络已经成为当今AI的核心技术,它的灵感其实来源于人类大脑神经元之间的联系。霍普菲尔德和辛顿的研究,奠定了深度学习的基础。今天我们常用的语音助手、自动驾驶、图像识别技术,都依赖于这些神经网络模型。
哈佛大学的理论物理学家马特·斯特拉斯勒表示,霍普菲尔德和辛顿的工作属于跨学科研究,结合了物理学、数学、计算机科学和神经科学,这也说明了AI与这些基础学科的深厚联系。
AI能取代科学家吗?还没那么快!看到这里,你可能会问,AI这么强大,未来会不会取代科学家?其实答案并没有那么简单。北电数智首席科学家窦德景教授就表示,AI在很多领域有着巨大的潜力,尤其是像AlphaFold这样的模型,已经改变了生物科学的研究方式。
不过,他也指出,AI对于物理学的贡献还不够明显。虽然AI可以帮助我们处理庞大的数据,比如2017年人类首张黑洞照片的计算处理就用了计算机视觉技术,但在推动物理学基本原理的发现上,AI的作用还不够突出。也就是说,AI更多的是帮助科学家,而不是完全取代他们。
AI的泡沫?实际应用还有多远?尽管AI在科学界的表现很亮眼,但很多人仍然对AI产业的未来充满疑虑。AI会不会只是一阵风,昙花一现?其实,Gartner的技术周期报告早已提醒,AI已经度过了过度预期的高峰,未来会进入幻灭的低谷。简单来说,很多AI项目可能会因为高成本、数据质量差等原因而失败。
举个例子,实施一个生成式AI项目的成本高达几百万美元,每年还需持续投入,少则几千,多则上万美元的预算。这对很多企业来说,实在难以为继。北电数智的窦德景教授也指出,现在AI的盈利模式还不清晰,很多大模型项目需要巨额的硬件投入,回本周期非常长。
然而,值得期待的是,AI正在加速落地应用。像OpenAI的ChatGPT、谷歌的AI工具、微软的ai助手等,已经在行业内产生了一些初步的商业成果。窦教授表示,未来随着AI技术的成熟,可能会出现类似搜索引擎依靠广告变现的商业模式,只是现在还没完全显现。
AI未来的巨大潜力:不仅仅是工具AI的商业价值仍在探索中,但在科学领域的潜力已经不容小觑。英矽智能的创始人Alex Zhavoronkov表示,AI不仅改变了科研的速度,还让小型企业有机会与大公司竞争。例如,Insilico公司利用AI提名了19个临床前候选药物,并成功推进了9个项目到临床阶段。这样的成果,即使是大型制药公司也难以轻易实现。
未来,AI还将与更多行业融合,从医药到房地产,再到工业制造,AI的应用场景几乎是无穷无尽的。Alex认为,AI的成功不仅在于技术本身,还要依赖于人才和创新能力,尤其在中国,AI正以惊人的速度发展,预计将引领全球的下一波生产力浪潮。
AI与科学家的合作才刚刚开始AI虽然已经在一些领域取得了重大进展,但短期内,完全取代科学家的说法还为时过早。我们更应该看到的是,AI与科学家之间的合作,会带来更多惊人的发现和发明。未来,AI将成为科学家手中最强大的工具,让我们能够更快地解开宇宙的秘密,推动各个领域的飞跃式发展。
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