來(lái)源：科研圈
2016年3月15日，在全世界的注視下，一場(chǎng)圍棋人機大戰落下了帷幕。最終李世石與AlphaGo總比分定格在1比4，機器完勝人類(lèi)。這是人工智能首次在圍棋比賽中戰勝頂級職業(yè)棋手，在這個(gè)很難靠計算速度暴力取勝的智力競技中，人工智能終于成功超越了人類(lèi)。這場(chǎng)人機大戰，成功地讓整個(gè)社會(huì )注意到了人工智能近年來(lái)的巨大進(jìn)展。
而在這個(gè)舉世矚目的事件背后，人工智能技術(shù)正實(shí)實(shí)在在地給各行各業(yè)帶來(lái)革命性地變化。語(yǔ)音識別、翻譯、圖像處理、自動(dòng)駕駛……諸多技術(shù)的進(jìn)步背后都離不開(kāi)人工智能。在科研領(lǐng)域，人工智能同樣在發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。
現在，隨著(zhù)觀(guān)測和實(shí)驗的進(jìn)步，許多學(xué)科都面臨著(zhù)數據爆炸的局面，而人工智能可以幫助科學(xué)家分析他們得到的海量數據。在歐洲核子研究中心,粒子物理學(xué)家正求助于人工智能，來(lái)分析大型強子對撞機（LHC）的實(shí)踐結果。在LHC中，兩束高能質(zhì)子流正面對撞，通常每秒都會(huì )發(fā)生4000萬(wàn)次質(zhì)子撞擊，而每次對撞都會(huì )產(chǎn)生數千個(gè)新粒子。這些粒子四散飛出，進(jìn)入像洋蔥一樣層層包裹在撞擊點(diǎn)周?chē)奶綔y器，從而被記錄下來(lái)。這樣下來(lái)，每秒鐘都要得到數百萬(wàn)Gb的數據，即便在壓縮后，LHC在1小時(shí)內獲取的數據量仍相當于Facebook在一年間收集的數據。利用深度學(xué)習，粒子物理學(xué)家可以更快地處理這些多得驚人的數據，重建出對撞生成的粒子的軌道，研究它們的性質(zhì)，甚至可能找到此前未知的新粒子。
除了用來(lái)分析數據，AI甚至可以自己完成整個(gè)研究工作。美國的一家培養工業(yè)用微生物的生物技術(shù)公司，正在用人工智能和機器人來(lái)查看文獻、設計和運行實(shí)驗，并分析實(shí)驗結果，找出生產(chǎn)效率最高的細菌，讓整套研究流程都變得自動(dòng)化。
頂級科學(xué)家力薦人工智能
未來(lái)，人工智能還將怎樣影響科學(xué)研究？會(huì )讓研究者的工作方式發(fā)生怎樣的變化？會(huì )不會(huì )像取代其他職業(yè)一樣，取代科學(xué)家？這也是許多科學(xué)家正在思考的問(wèn)題。默克公司在慶祝創(chuàng )立350周年并召開(kāi) Curious2018 未來(lái)洞察大會(huì )之際，邀請了四名來(lái)自科學(xué)及科技界的頂尖人物，詢(xún)問(wèn)他們對于科學(xué)及科技的未來(lái)有怎樣的疑問(wèn)，又會(huì )給出怎樣的答案。這些科學(xué)家不約而同地提到了人工智能。
麻省理工學(xué)院的 W.M. Keck 能源教授、因電化學(xué)能量轉換及儲存方面的研究而享譽(yù)國際的華人科學(xué)家邵陽(yáng)的問(wèn)題是：“機器學(xué)習改變了我們培養研究生的方式，我們進(jìn)行基礎研究和應用研究的方式，我們會(huì )如何定義研究和創(chuàng )造力呢？”
#alwayscurious 邵陽(yáng)：走高風(fēng)險道路
對于這個(gè)問(wèn)題，另外三位科學(xué)家表達了自己的見(jiàn)解。因分子納米技術(shù)在2016年獲得諾貝爾化學(xué)獎的英國化學(xué)家弗雷澤·斯托達特（Fraser Stoddart）說(shuō)：“那么問(wèn)題是，我們如何根據機器學(xué)習的出現來(lái)定義創(chuàng )造力。我深信，任何新的、與人工智能相關(guān)的科技冒險將對于我們采取行動(dòng)和解決問(wèn)題的方式造成相當大的影響，而這些是我們展現創(chuàng )造力的方式。早年我曾在一座農場(chǎng)度過(guò)我生命的頭25年。我在那里學(xué)到的是，跟上時(shí)代是非常重要的一件事。幸運的是，我父親能夠接受新理念，而且購買(mǎi)了當時(shí)農業(yè)領(lǐng)域的所有新裝置，并且予以實(shí)際應用。我不認為這對我父親造成任何障礙，其他家人也在經(jīng)營(yíng)農事上十分有創(chuàng )意。所以我將這個(gè)經(jīng)驗推導至自己的研究，并且認為通過(guò)機器學(xué)習或任何其他人工智能出現的任何事物都只會(huì )用來(lái)幫助和支持源于人類(lèi)思維的創(chuàng )造力�！�
#alwayscurious 斯托達特：我們的生活方式面臨一個(gè)巨大威脅
美國免疫學(xué)家和遺傳學(xué)家，2011年諾貝爾生理學(xué)和醫學(xué)獎得主布魯斯·博伊特勒（Bruce Beutler）說(shuō)：“今天起，我們必須關(guān)注AI，以及所有人類(lèi)用來(lái)推進(jìn)研究的技巧和工具。我開(kāi)始從事生物學(xué)工作時(shí)，也許是35年，或甚至40年以前，那時(shí)沒(méi)有我們今天認為理所當然的簡(jiǎn)單工具。例如，沒(méi)有蛋白質(zhì)序列的資料庫、我記得有次聽(tīng)羅斯·杜利特爾（Ross Doolittle）的演講，他是一位著(zhù)名的進(jìn)化生物學(xué)家。他告訴我們，在他的個(gè)人電腦上，他正通過(guò)Edman法定序并儲存蛋白質(zhì)序列，花上一段時(shí)間他也可以找到其他同源的蛋白質(zhì)序列。但也僅僅如此，你無(wú)法像現在一樣去比對一組序列。比對工具Blast的出現是個(gè)巨大的進(jìn)步，它運作如此之快，你提交一組序列，1秒鐘內你就可以得到該序列的所有同源結果。這在今天就沒(méi)什么新鮮的了，我們依賴(lài)電腦完成幾乎所有工作，在遺傳學(xué)中查找突變，過(guò)濾掉人為誤。我們還依賴(lài)它們來(lái)評估某個(gè)突變有害的可能性，辨識基因是否不可或缺，在一定程度上預測蛋白質(zhì)結構。熟悉所有工具的人士會(huì )擁有更大的優(yōu)勢，他們實(shí)際上必須了解哪些可用，比起其他生物學(xué)中的東西，這些工具的變化快得多�！�
#alwayscurious 博伊特勒：不要因為一個(gè)領(lǐng)域火就加入
法國化學(xué)家、1987年諾貝爾化學(xué)獎得主讓-馬里·萊恩（Jean-Marie Lehn）說(shuō)：“關(guān)于A(yíng)I，首先我要說(shuō)的是，我們擁有的天然智能要更好，大腦仍然是功能最強大的實(shí)體�！癆I”這個(gè)字眼現在隨處可見(jiàn)，我感覺(jué)這個(gè)詞被過(guò)度使用了。我認為電腦表現杰出，但我堅信大腦仍然最重要。而且未來(lái)我們可能會(huì )有一個(gè)更優(yōu)秀、更龐大、更復雜的大腦。AI以給定的方式運作，極有效率，但仍然是給定的方式。AI是我們的智能產(chǎn)物，我認為我們必須使用所有這些工具。好吧，就像你不會(huì )飛，所以要搭飛機去遠方一樣，AI是一種增強你能力的方式，比起你使用其他方式，你可以走得更遠，我把它和飛機分在同一個(gè)類(lèi)別�！�
#alwayscurious 馬里·萊恩：科學(xué)天生就存在
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