又到一年一度的“諾獎(jiǎng)時(shí)間”。就在2024年諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)?lì)C給人工智能兩大開(kāi)拓者的次日，諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)再就“蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)與結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)”中的貢獻(xiàn)為AI加冕。

一時(shí)間，“物理學(xué)不存在了”，這句《三體》里的“預(yù)言”廣為傳播;全球的化學(xué)家努力了半個(gè)多世紀(jì)試圖攻克的宏大命題——解析2億種蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)被AI快速攻克的“神話(huà)”進(jìn)入大眾視野。

就在“諾獎(jiǎng)屬于人類(lèi)還是人工智能”的討論沸沸揚(yáng)揚(yáng)之時(shí)，特斯拉舉行的全球發(fā)布會(huì)又掀起新的波瀾——人工智能指引下的智能座駕已拿掉腳踏板和方向盤(pán)，AI在生物學(xué)、醫(yī)學(xué)、信息科學(xué)方面推動(dòng)的進(jìn)步正壓縮時(shí)空的概念……人們不禁開(kāi)始期待，一個(gè)被AI改變的未來(lái)。

人類(lèi)的諾獎(jiǎng)，也是人工智能的諾獎(jiǎng)

近期的諾獎(jiǎng)揭曉現(xiàn)場(chǎng)，AI接連跨界兩次。10月8日的瑞典斯德哥爾摩，2024年諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)公布現(xiàn)場(chǎng)，藍(lán)色大屏跳出“人工智能教父”杰弗里·辛頓、機(jī)器學(xué)習(xí)奠基者約翰·霍普菲爾德的名字。

獎(jiǎng)項(xiàng)揭曉后，諾貝爾獎(jiǎng)官方推特被許多物理學(xué)者的聲音包圍：“AI不是物理!”“本屆諾獎(jiǎng)?lì)嵏擦藦臉I(yè)者的認(rèn)知?！币幻锢韺W(xué)背景的投資人告訴半月談?dòng)浾?，但也許這也說(shuō)明了一點(diǎn)：物理學(xué)的邊界正在擴(kuò)張。

當(dāng)前，蛋白質(zhì)工程學(xué)正從“Discovery(發(fā)現(xiàn))”邁向“Design(設(shè)計(jì))”的階段。AI的登場(chǎng)，替代了X射線(xiàn)衍射、核磁共振光譜、冷凍電鏡，快速揭開(kāi)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的難解之謎，被認(rèn)為“解決了生物學(xué)50年內(nèi)的最大挑戰(zhàn)”。

這項(xiàng)研究還相當(dāng)“新鮮”，其誕生距離獲獎(jiǎng)僅有3年。AI驅(qū)動(dòng)的蛋白結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)也將帶來(lái)更高質(zhì)量的生物學(xué)假設(shè)，進(jìn)一步激發(fā)基礎(chǔ)科學(xué)、藥物研發(fā)、合成生物學(xué)設(shè)計(jì)方面的迅猛發(fā)展。

本屆諾獎(jiǎng)的兩次“跨界”，無(wú)論是略微偏離物理學(xué)的傳統(tǒng)，還是從偏向?qū)嶒?yàn)科學(xué)走向計(jì)算生物領(lǐng)域，都暗示著算力、算法、智能體等關(guān)鍵詞將更頻繁地出現(xiàn)在未來(lái)的諾獎(jiǎng)授獎(jiǎng)辭中。

AI跨界的意義當(dāng)然不止于此。諾獎(jiǎng)之外，AI在機(jī)器人、制造、能源等領(lǐng)域的應(yīng)用，不斷提升物理世界的智能水平;AI在生物技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用，如mRNA疫苗和CAR-T細(xì)胞療法，同樣展現(xiàn)了巨大的回報(bào)潛力，折射著精準(zhǔn)醫(yī)療的未來(lái)。

何必質(zhì)疑是“人類(lèi)的諾獎(jiǎng)”還是“人工智能的諾獎(jiǎng)”?將諾貝爾獎(jiǎng)?lì)C給人工智能的成就，并不意味著人類(lèi)科學(xué)家的地位遭到動(dòng)搖。相反，這恰恰反映了人類(lèi)智慧的新高度，不僅是對(duì)技術(shù)突破的肯定，也是對(duì)人類(lèi)智慧的禮贊。每一個(gè)迭代的技術(shù)、革新的成果，都是人類(lèi)創(chuàng)新的結(jié)晶，都標(biāo)志著人類(lèi)對(duì)未知的探索更深了一層、更進(jìn)了一步。

AI成為科研的“利刃”

今年諾獎(jiǎng)的揭曉，讓我們震撼的同時(shí)，也揭示了AI的新角色：成為科研的“利刃”。

翻開(kāi)最新的國(guó)際頂刊的目錄，不難發(fā)現(xiàn)這一不可阻擋的趨勢(shì)：從人工智能驅(qū)動(dòng)的蛋白質(zhì)功能機(jī)理探索和理性設(shè)計(jì)，到基于人工智能的藥物發(fā)現(xiàn)和藥物優(yōu)化、酶改造與生物基化學(xué)品的生成，再到科學(xué)育種與氣象預(yù)測(cè)——不論是微觀(guān)世界的多尺度探索，還是宏觀(guān)、微觀(guān)尺度科學(xué)成果的應(yīng)用，人工智能求解高維函數(shù)、解決復(fù)雜問(wèn)題的優(yōu)勢(shì)正在持續(xù)釋放。

不回溯一個(gè)世紀(jì)的科學(xué)史，似乎難以說(shuō)清AI驅(qū)動(dòng)下的科學(xué)研究如何呈現(xiàn)出前所未有的潛力。

過(guò)去很長(zhǎng)時(shí)間以來(lái)，“維數(shù)災(zāi)難”一直是籠罩在各國(guó)科學(xué)家頭頂上的烏云：1957年，貝爾曼寫(xiě)下控制論方程，為最優(yōu)控制提出基本原理與方法，卻因變量太多不知如何有效求解;1964年，哈特馬尼與斯特恩斯在面對(duì)計(jì)算機(jī)“原則上可計(jì)算、實(shí)際上難計(jì)算”的一大類(lèi)問(wèn)題時(shí)，急于探索“計(jì)算復(fù)雜性理論”。

或許，許多科學(xué)家曾找到過(guò)打開(kāi)某扇發(fā)現(xiàn)之門(mén)的鑰匙。然而，遺憾的是，鎖舌已開(kāi)，他們卻沒(méi)有“力氣”推開(kāi)這扇門(mén)。這個(gè)“力氣”，就是人類(lèi)處理多尺度問(wèn)題(多變量函數(shù))的能力。這一局限，制約了科學(xué)發(fā)現(xiàn)的深度、精度和速度。

“而AI正是跨越維數(shù)災(zāi)難、解決高維問(wèn)題的高手?！敝袊?guó)科學(xué)院院士鄂維南說(shuō)。

AI誕生以來(lái)的半個(gè)多世紀(jì)，已幫助科學(xué)家把復(fù)雜的科學(xué)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為算法問(wèn)題，進(jìn)行粗粒度建模，并開(kāi)展了大量實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

可以說(shuō)，從探索生命體的基本組成到研究世界工業(yè)的基本要素，AI不僅是解決具體問(wèn)題的有力工具，更為重新定義科學(xué)問(wèn)題提供了系統(tǒng)性思路?！叭斯ぶ悄芴峁┝艘惶仔滤悸穪?lái)理解高維對(duì)象：高維的函數(shù)逼近、高維概率分布的處理、高維的動(dòng)力系統(tǒng)、高維的微分方程等。從科學(xué)應(yīng)用的角度說(shuō)，在化學(xué)、材料、工程等領(lǐng)域，只要涉及理論，或者在實(shí)驗(yàn)中涉及數(shù)據(jù)和模型，就有人工智能一展身手之處?！倍蹙S南說(shuō)。

不僅提供了全新思路，AI的作用還體現(xiàn)在對(duì)科研范式的顛覆、對(duì)科研效率的提升上面。

比如，AI在數(shù)據(jù)處理、預(yù)測(cè)模擬等方面潛力強(qiáng)大，具有傳統(tǒng)技術(shù)手段所沒(méi)有的“想象力”。它能高效、精準(zhǔn)地理解復(fù)雜物理系統(tǒng)，解決大量傳統(tǒng)計(jì)算方法無(wú)法解決的問(wèn)題，還能夠高效地處理海量數(shù)據(jù)，幫助科研者從紛繁的信息中快速提取關(guān)鍵線(xiàn)索、給出新的假設(shè)方向，加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)的步伐。

“人機(jī)合作”還將帶來(lái)新的研究范式、跨學(xué)科的合作模式。例如，在醫(yī)療健康領(lǐng)域，AI結(jié)合生物醫(yī)學(xué)知識(shí)可更精準(zhǔn)地識(shí)別疾病早期跡象;在環(huán)境保護(hù)方面，AI能通過(guò)分析氣候變化趨勢(shì)輔助制定更有效的應(yīng)對(duì)策略……

當(dāng)肩負(fù)原始創(chuàng)新使命的科學(xué)突破成為新的矚望，AI有了更宏大的愿景——將科學(xué)發(fā)現(xiàn)推上新臺(tái)階。

AI為科學(xué)開(kāi)疆拓土

正改寫(xiě)科學(xué)、工程、我們?nèi)粘Ｉ畹腁I，不愧為時(shí)代科技命題大寫(xiě)的關(guān)鍵詞。

“AI太百搭了，它的應(yīng)用廣泛且復(fù)雜，為各領(lǐng)域帶來(lái)前所未有的活力?！敝袊?guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室主任陳小平說(shuō)。

一方面，AI高濃度滲透各個(gè)學(xué)科、各個(gè)領(lǐng)域的論壇和會(huì)議，不論是出場(chǎng)率還是影響力，都超越學(xué)科范疇，進(jìn)一步為各領(lǐng)域拓寬邊界。

今天，再用一門(mén)技術(shù)來(lái)定義人工智能，就把它說(shuō)小了。它已超越一門(mén)學(xué)科、一種技術(shù)的范疇，而是一種思維，一本越讀越厚的書(shū)。

另一方面，諾獎(jiǎng)“跨界”的新趨勢(shì)，也在試圖打破又一邊界，讓技術(shù)無(wú)涯，讓科學(xué)無(wú)止境。

技術(shù)發(fā)明與科學(xué)發(fā)現(xiàn)是兩類(lèi)獨(dú)立的創(chuàng)新實(shí)踐?？茖W(xué)一直被視為技術(shù)的基礎(chǔ)和先導(dǎo)?！霸谌斯ぶ悄馨l(fā)展的新階段，科學(xué)或許依然是技術(shù)的基礎(chǔ)，但已不是所有技術(shù)發(fā)明的先導(dǎo)。”陳小平說(shuō)，近年來(lái)引發(fā)巨大關(guān)注的人工智能訓(xùn)練法，包括獲得本年度諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)和物理學(xué)獎(jiǎng)的人工智能成果，都面臨著可解釋性挑戰(zhàn)。這里的“解釋”主要指的是對(duì)技術(shù)內(nèi)在原理的科學(xué)把握，這種把握從根本上超越技術(shù)范疇，回歸科學(xué)研究。

在科學(xué)界，學(xué)科之間的壁壘正在被打破。單一領(lǐng)域的成就已經(jīng)被前人摘得差不多了，隨著人類(lèi)當(dāng)前與未來(lái)面臨的問(wèn)題越來(lái)越復(fù)雜，科學(xué)和技術(shù)想要實(shí)現(xiàn)進(jìn)步，迫切需要AI這一法寶。如果說(shuō)智能是一片無(wú)盡的疆域，而人工智能這個(gè)現(xiàn)代方法，正是開(kāi)疆拓土的動(dòng)力之源。

AI的應(yīng)用清單越拉越長(zhǎng)。以計(jì)算機(jī)為載體的人工智能，正在揭開(kāi)機(jī)器智能大幕的一角。無(wú)處不在的機(jī)器人、超越想象的汽車(chē)設(shè)計(jì)、更快更強(qiáng)的生產(chǎn)工具……未來(lái)，開(kāi)發(fā)更強(qiáng)大的機(jī)器、實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)大的智能，將為科學(xué)研究、技術(shù)研發(fā)、日常生活帶來(lái)無(wú)盡想象。

正如女科學(xué)家李飛飛所言：“AI的深遠(yuǎn)影響才剛剛開(kāi)始?！?/p>

專(zhuān)欄撰稿：張漫子

編輯：張曦