10月10日消息，人工智能研究領(lǐng)域本周迎來(lái)了引人注目的重大事件：谷歌DeepMind首席執(zhí)行官德米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）和被譽(yù)為“人工智能教父”的杰弗里·辛頓（Geoffrey Hinton）分別榮獲諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)和物理學(xué)獎(jiǎng)。這一突破性成就是否會(huì)對(duì)更廣泛的科學(xué)激勵(lì)機(jī)制帶來(lái)深遠(yuǎn)變革？值得我們深入思考。
以下為翻譯全文：
哈薩比斯并不知道自己獲得了瑞典皇家科學(xué)院頒發(fā)的諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)，直到他的妻子在Skype上頻繁接到一個(gè)來(lái)自瑞典號(hào)碼的電話“轟炸”。
在慶祝獲獎(jiǎng)的新聞發(fā)布會(huì)上，哈薩比斯說(shuō)道：“她接了幾次電話又掛掉，但鈴聲依然持續(xù)。后來(lái)我想她可能意識(shí)到這是瑞典的號(hào)碼，于是她告訴了他們我的電話號(hào)碼。”此次新聞發(fā)布會(huì)，哈薩比斯與谷歌DeepMind的同事約翰·朱姆珀（John Jumper）共同出席。
哈薩比斯獲得諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)其實(shí)并不令人意外：就在前一天，常被譽(yù)為“人工智能教父”的辛頓（Geoffrey Hinton）與普林斯頓大學(xué)教授約翰·霍普菲爾德（John Hopfield）因在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的貢獻(xiàn)而榮獲諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)。
顯然，我們已經(jīng)進(jìn)入了人工智能的時(shí)代?，F(xiàn)在，通過(guò)研究它并為其他領(lǐng)域做出貢獻(xiàn)，完全有可能獲得諾貝爾獎(jiǎng)，就像辛頓和霍普菲爾德所在的物理學(xué)領(lǐng)域，還有哈薩比斯與朱姆珀（他們與華盛頓大學(xué)的基因組科學(xué)家大衛(wèi)·貝克（David Baker）一同獲獎(jiǎng)）聚焦的化學(xué)領(lǐng)域。
劍橋大學(xué)Leverhulme未來(lái)智能中心的高級(jí)研究員埃莉諾·德拉格（Eleanor Drage）指出：“這無(wú)疑是‘科學(xué)領(lǐng)域的人工智能’時(shí)刻。目睹杰出的計(jì)算機(jī)科學(xué)家榮獲諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)和物理學(xué)獎(jiǎng)，我們都開(kāi)始預(yù)測(cè)誰(shuí)將摘得和平獎(jiǎng)的桂冠。”她辦公室的同僚們還打趣說(shuō)，xAI創(chuàng)始人埃隆·馬斯克（Elon Musk）已成為和平獎(jiǎng)的熱門人選。
德拉格認(rèn)為，向人工智能領(lǐng)域的研究者頒發(fā)物理和化學(xué)獎(jiǎng)項(xiàng)“引發(fā)了一場(chǎng)激烈的討論，不僅在這些學(xué)科內(nèi)部，而且在外部也引起了廣泛關(guān)注?！彼硎荆@些獎(jiǎng)項(xiàng)的頒發(fā)可能基于兩個(gè)原因：一是人工智能在學(xué)術(shù)研究中無(wú)孔不入，極大地改變了學(xué)科之間的界限；二是“我們對(duì)計(jì)算機(jī)科學(xué)家如此推崇，以至于愿意將他們歸入任何領(lǐng)域?！?/p>
盡管德拉格對(duì)于諾獎(jiǎng)組委會(huì)本周的決定所蘊(yùn)含的意義持保留態(tài)度，但她和其他人都堅(jiān)信，這一決定將對(duì)未來(lái)的研究產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。
英國(guó)科研誠(chéng)信辦公室前研究誠(chéng)信經(jīng)理馬特·霍奇金森（Matt Hodgkinson）評(píng)論道：“利用人工智能獲得諾貝爾獎(jiǎng)的趨勢(shì)可能已初露端倪，這可能會(huì)影響研究方向?！比欢?，問(wèn)題在于，這種變革是否會(huì)朝著正確的方向發(fā)展？
作為本年度諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)的得主之一，貝克長(zhǎng)期以來(lái)一直是利用人工智能預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)領(lǐng)域的領(lǐng)軍人物。他數(shù)十年來(lái)始終致力于攻克這一難題，并逐漸取得了進(jìn)展。貝克意識(shí)到，明確界定的問(wèn)題以及蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的規(guī)范性，使其成為人工智能算法的一個(gè)理想試驗(yàn)平臺(tái)。他的成功并非偶然，貝克在其職業(yè)生涯中發(fā)表了超過(guò)600篇學(xué)術(shù)論文。同樣，谷歌DeepMind的AlphaFold2項(xiàng)目也證明了這一點(diǎn)。
然而，霍奇金森擔(dān)憂的是，該領(lǐng)域的研究人員在試圖剖析今年三位諾貝爾獎(jiǎng)得主的成功原因時(shí)，可能會(huì)過(guò)分關(guān)注技術(shù)層面，而忽視了科學(xué)本質(zhì)。他強(qiáng)調(diào)：“我希望這不會(huì)誤導(dǎo)研究人員，讓他們誤以為所有的人工智能工具都具備同等價(jià)值，從而濫用聊天機(jī)器人等工具?！?/p>
這種擔(dān)憂源于人們對(duì)其他所謂“顛覆性技術(shù)”的濃厚興趣所帶來(lái)的影響?；羝娼鹕赋觯骸俺醋髦芷诳偸谴嬖?，最近的一個(gè)例子就是區(qū)塊鏈和石墨烯?！?/p>
谷歌學(xué)術(shù)論文搜索工具Google Scholar的數(shù)據(jù)顯示，自2004年石墨烯被發(fā)現(xiàn)后，2005年至2009年間，提及該材料的學(xué)術(shù)論文數(shù)量為4.5萬(wàn)篇。然而，在安德烈·海姆（Andre Geim）和康斯坦丁·諾沃謝洛夫（Konstantin Novoselov）因發(fā)現(xiàn)石墨烯而榮獲諾貝爾獎(jiǎng)后，相關(guān)論文的發(fā)表數(shù)量急劇增加，2010年至2014年間達(dá)到45.4萬(wàn)篇，2015年至2020年間更是突破了100萬(wàn)篇。但迄今為止，這種研究熱潮對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的影響仍然有限。
霍奇金森認(rèn)為，多名研究人員因其在人工智能領(lǐng)域的工作而得到諾貝爾獎(jiǎng)組委會(huì)的認(rèn)可，這種鼓舞人心的力量可能會(huì)吸引更多人涌入這個(gè)領(lǐng)域，而這可能會(huì)帶來(lái)科學(xué)質(zhì)量上的變化。他補(bǔ)充道：“人工智能的提議和應(yīng)用是否具有實(shí)質(zhì)性內(nèi)容是另一個(gè)需要考量的問(wèn)題?！?/p>
我們已經(jīng)目睹了媒體和公眾對(duì)人工智能的關(guān)注對(duì)學(xué)術(shù)界產(chǎn)生的深遠(yuǎn)影響。斯坦福大學(xué)的研究揭示，從2010年至2022年，圍繞人工智能發(fā)表的論文數(shù)量增加了兩倍，僅在2022年就發(fā)表了近25萬(wàn)篇論文，相當(dāng)于每天有超過(guò)660篇新論文問(wèn)世。而且，這一數(shù)據(jù)是在2022年11月ChatGPT引領(lǐng)生成式人工智能革命之前的。
紐約大學(xué)坦頓工程學(xué)院從事人工智能研究的計(jì)算機(jī)科學(xué)副教授朱利安·托格里厄斯（Julian Togelius），對(duì)于學(xué)者們會(huì)在多大程度上受到媒體關(guān)注、金錢誘惑和諾貝爾獎(jiǎng)委員會(huì)贊譽(yù)的影響感到擔(dān)憂。他指出：“通常情況下，科學(xué)家們會(huì)選擇阻力最小、回報(bào)最大的路徑?！?/p>
考慮到學(xué)術(shù)界的競(jìng)爭(zhēng)本質(zhì)，資金日益稀缺，并且直接與研究人員的職業(yè)發(fā)展前景相關(guān)聯(lián)，似乎有可能將一個(gè)熱門話題（如本周這樣有可能為高成就者贏得諾貝爾獎(jiǎng)的領(lǐng)域）與獲取資源相結(jié)合，這樣的誘惑可能難以抗拒。
風(fēng)險(xiǎn)在于，這種趨勢(shì)可能會(huì)抑制創(chuàng)新思維的發(fā)展。托格里厄斯指出：“從自然界中獲取更多基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，并提出人類能夠理解的新理論，是一項(xiàng)極具挑戰(zhàn)性的任務(wù)。” 這需要深入的思考和探索。對(duì)于研究人員而言，利用人工智能進(jìn)行模擬，支持現(xiàn)有理論，并處理現(xiàn)有數(shù)據(jù)，雖然在理解上只能實(shí)現(xiàn)小幅度的提升，而非巨大的飛躍，但這樣的做法效率卻要高得多。托格里厄斯預(yù)測(cè)，新一代科學(xué)家最終可能會(huì)選擇這樣的道路，因?yàn)檫@樣做更為簡(jiǎn)便。
此外，還存在另一種風(fēng)險(xiǎn)，即那些過(guò)于自信的計(jì)算機(jī)科學(xué)家，在推動(dòng)人工智能領(lǐng)域發(fā)展的同時(shí)，開(kāi)始看到人工智能在不相關(guān)的科學(xué)領(lǐng)域（如物理和化學(xué)）獲得諾貝爾獎(jiǎng)，并決定效仿他們的做法，侵占其他領(lǐng)域的研究空間。
托格里厄斯警告說(shuō)：“計(jì)算機(jī)科學(xué)家往往在涉足他們不了解的領(lǐng)域時(shí)，不假思索地應(yīng)用一些算法，然后稱之為進(jìn)步。無(wú)論這種做法是好是壞，他們都認(rèn)為這是理所當(dāng)然的?！?他承認(rèn)，由于自己對(duì)物理學(xué)、生物學(xué)或地質(zhì)學(xué)等領(lǐng)域了解有限，他也曾有過(guò)將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于其他科學(xué)領(lǐng)域，并在深入思考之前就急于“推進(jìn)”的想法。
哈薩比斯是利用人工智能推動(dòng)科學(xué)發(fā)展的一個(gè)杰出范例。他是一名具備神經(jīng)科學(xué)背景的博士，于2009年獲得該領(lǐng)域的博士學(xué)位，并憑借這一專業(yè)背景，在谷歌DeepMind為人工智能的發(fā)展做出了重要貢獻(xiàn)。然而，就連他也承認(rèn)，該行業(yè)提高效率的方式已經(jīng)發(fā)生了轉(zhuǎn)變。在諾貝爾獎(jiǎng)新聞發(fā)布會(huì)上，他提到：“如今，人工智能更傾向于工程化。我們掌握了許多技術(shù)，現(xiàn)在主要是在算法上進(jìn)行改進(jìn)，而不再直接參考大腦的工作原理?！?/p>
這一變化對(duì)研究的類型、研究對(duì)象、研究人員對(duì)領(lǐng)域的了解程度以及他們進(jìn)入該領(lǐng)域的動(dòng)機(jī)都產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。我們可能會(huì)看到更多的計(jì)算機(jī)科學(xué)家參與研究，而不再是那些將一生奉獻(xiàn)給某一專業(yè)領(lǐng)域，他們脫離了他們所研究的現(xiàn)實(shí)。
然而，這并沒(méi)有削弱哈薩比斯、朱姆珀及其同事們對(duì)獲得諾貝爾獎(jiǎng)的喜悅。哈薩比斯早些時(shí)候表示：“我們已接近完成AlphaFold3的代碼清理，并計(jì)劃向?qū)W術(shù)界免費(fèi)開(kāi)放。接下來(lái)我們會(huì)繼續(xù)推進(jìn)?！保ㄐ⌒。?/p>
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