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專家解讀諾獎(jiǎng):AI目前還仍未真正影響到物理學(xué),短期看AI是一種“泡沫”|鈦媒體AGI
來(lái)源:互聯(lián)網(wǎng)   發(fā)布日期:2024-10-17 09:39:05   瀏覽:1322次  

導(dǎo)讀:劃重點(diǎn) 012024年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)和物理學(xué)獎(jiǎng)分別授予谷歌DeepMind公司的丹米斯哈薩比斯和約翰霍普菲爾德,以及美國(guó)普林斯頓大學(xué)教授約翰霍普菲爾德和加拿大多倫多大學(xué)教授杰弗里辛頓,表彰他們?cè)贏I領(lǐng)域的貢獻(xiàn)。 02專家認(rèn)為,AI對(duì)科學(xué)研究、物理研究有非常大的作...

劃重點(diǎn)

012024年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)和物理學(xué)獎(jiǎng)分別授予谷歌DeepMind公司的丹米斯哈薩比斯和約翰霍普菲爾德,以及美國(guó)普林斯頓大學(xué)教授約翰霍普菲爾德和加拿大多倫多大學(xué)教授杰弗里辛頓,表彰他們?cè)贏I領(lǐng)域的貢獻(xiàn)。

02專家認(rèn)為,AI對(duì)科學(xué)研究、物理研究有非常大的作用,但目前尚未真正影響到物理學(xué)的基本原理。

03然而,短期來(lái)看,AI被認(rèn)為是一種泡沫,許多低質(zhì)量的公司獲得了資金,現(xiàn)在正在努力創(chuàng)造產(chǎn)品或收入。

04除此之外,AI在藥物研發(fā)等方面取得了顯著成果,如Insilico成功提名了19個(gè)臨床前候選藥物,將9個(gè)項(xiàng)目推向臨床。

05專家預(yù)測(cè),未來(lái)AI領(lǐng)域的最大生產(chǎn)力浪潮將在中國(guó)。

以上內(nèi)容由騰訊混元大模型生成,僅供參考

專家解讀諾獎(jiǎng):AI目前還仍未真正影響到物理學(xué),短期看AI是一種“泡沫”|鈦媒體AGI

北京時(shí)間10月9日下午,瑞典皇家科學(xué)院決定將2024年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)授予三位科學(xué)家。其中,丹米斯哈薩比斯(Demis Hassabis)和約翰喬普(John M. Jumper)兩位諾獎(jiǎng)得主來(lái)自谷歌DeepMind公司,利用 AI 模型AlphaFold2,以超過(guò)90%的正確率通過(guò)氨基酸序列預(yù)測(cè)人類所知的2億種蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。

無(wú)獨(dú)有偶。早前一天8日,2024年諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)也頒給了 AI 領(lǐng)域的兩位科學(xué)家:美國(guó)普林斯頓大學(xué)教授約翰霍普菲爾德 (John J. Hopfield)和加拿大多倫多大學(xué)教授杰弗里辛頓(Geoffrey E. Hinton),表彰他們通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)性發(fā)現(xiàn)和發(fā)明。

很顯然,今年成為諾貝爾獎(jiǎng)的“AI 年”,物理學(xué)獎(jiǎng)與化學(xué)獎(jiǎng)都頒給了AI相關(guān)的工作。那么,這是否意味著,AI已經(jīng)能夠取代科學(xué)家的工作?本屆得主為何獲得化學(xué)獎(jiǎng)而非生理學(xué)或醫(yī)學(xué)獎(jiǎng)?對(duì)于AI泡沫,尤其是 AI 軟件的產(chǎn)業(yè)回報(bào)低于預(yù)期,AI 從技術(shù)到應(yīng)用并產(chǎn)生正向利潤(rùn)的距離還有多遠(yuǎn)?

對(duì)此,鈦媒體App與英矽智能(InSilico Medicine)創(chuàng)始人、CEO Alex Zhavoronkov,北電數(shù)智首席科學(xué)家竇德景教授等多位學(xué)者進(jìn)行獨(dú)家對(duì)話交流。

AlphaFold獲諾獎(jiǎng)是意料之中,但AI還仍未真正影響到物理學(xué)

如何解讀今年諾貝爾獎(jiǎng)的“AI 年”?對(duì)此,北京智源人工智能研究院創(chuàng)始理事長(zhǎng)、美國(guó)工程院外籍院士張宏江在向鈦媒體App展示的一段視頻中表示,AI對(duì)于科學(xué)研究、物理研究其實(shí)有非常大的作用,此次兩位獲獎(jiǎng)實(shí)至名歸。“我認(rèn)為這是對(duì)于AI它未來(lái)潛力的一個(gè)非常好的認(rèn)可。我相信未來(lái)物理也和 AI 密不可分。”

“Hinton 2006 年利用 RBM 做 DNN 自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練,成功訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可以說(shuō)是這輪 AI 革命的先聲,Hopfield 網(wǎng)絡(luò)為 RBM 奠定了基矗”張宏江稱,兩個(gè)人其實(shí)跟物理有非常緊密的聯(lián)系。另外,非常重要的是,諾獎(jiǎng)給到網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,實(shí)際上是對(duì)于以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的 AI 或者機(jī)器學(xué)習(xí)的重要性的一個(gè)認(rèn)可和期待。

哈佛大學(xué)理論物理學(xué)家馬特斯特拉斯勒表示,“Hopfield和Hinton的研究是跨學(xué)科的,融合了物理學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和神經(jīng)科學(xué)。從這個(gè)意義上說(shuō),它屬于所有這些領(lǐng)域。”

北電數(shù)智首席科學(xué)家竇德景教授對(duì)鈦媒體App表示,首先,今年化學(xué)諾獎(jiǎng)?lì)C發(fā)給DeepMind 哈薩比斯和喬普,他們“在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)方面的貢獻(xiàn)”確實(shí)功不可沒(méi),用AlphaFold高準(zhǔn)確度,低成本地預(yù)測(cè)了以前生物科學(xué)家長(zhǎng)期以來(lái)費(fèi)時(shí)費(fèi)力才能得到的蛋白質(zhì)復(fù)雜結(jié)構(gòu),推動(dòng)了生物科學(xué)研究模式的變革;而物理諾獎(jiǎng)?lì)C給 AI 領(lǐng)域,代表了整個(gè)科學(xué)界對(duì) AI 貢獻(xiàn)的認(rèn)可。從ChatGPT誕生后,AI飛速發(fā)展了兩年,并且一直在提速。雖然還沒(méi)有實(shí)現(xiàn)很大的商業(yè)變現(xiàn),但對(duì)各行各業(yè)已經(jīng)產(chǎn)生了很多影響,尤其對(duì)科學(xué)界的影響力也不校這次的物理學(xué)獎(jiǎng)?lì)C給Hopfield和Hinton,表彰他們推動(dòng)利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)性發(fā)現(xiàn)和發(fā)明,其核心主要是把物理學(xué)的基本原理應(yīng)用到了 AI 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域。

不過(guò),竇德景認(rèn)為,“AI對(duì)物理學(xué)本身的貢獻(xiàn)還不足夠明顯。”

他介紹,過(guò)往AI對(duì)物理學(xué)界產(chǎn)生一個(gè)貢獻(xiàn)是在2017年,天文學(xué)家用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)幫助處理得到人類首張黑洞照片。 雖然近兩年火熱的大模型技術(shù)的進(jìn)步也依賴于數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、信息學(xué)和物理學(xué)等基礎(chǔ)學(xué)科,當(dāng)諾獎(jiǎng)物理學(xué)獎(jiǎng)?lì)C發(fā)給Hinton時(shí)他本人也很吃驚,沒(méi)想到會(huì)發(fā)生。

竇德景對(duì)鈦媒體App強(qiáng)調(diào),“總結(jié)來(lái)說(shuō),數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、物理學(xué)、信息學(xué)都是計(jì)算機(jī)科學(xué)基礎(chǔ),這些基礎(chǔ)理論幫助了計(jì)算機(jī)科學(xué)和AI的發(fā)展,也是AI的基礎(chǔ),但反過(guò)來(lái),AI目前還仍未真正影響到物理學(xué)的基本原理、并幫到物理學(xué)的發(fā)展。以后,隨著不斷發(fā)現(xiàn)的新的物質(zhì)和理論,我們預(yù)計(jì)AI和物理學(xué)以及其他基礎(chǔ)學(xué)科的互動(dòng)會(huì)更加頻繁。除了物理學(xué)和化學(xué)以外,生物醫(yī)學(xué)等的諾貝爾獎(jiǎng)也可能表彰AI學(xué)者的貢獻(xiàn)。”

英矽智能創(chuàng)始人、CEO Alex Zhavoronkov對(duì)鈦媒體App表示,AI對(duì)科學(xué)技術(shù)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響,并將改變?nèi)祟惿畹姆椒矫婷妗?/p>

“我認(rèn)為諾貝爾委員會(huì)認(rèn)識(shí)到了這一點(diǎn),并且必須突破界限才能認(rèn)識(shí)到這一深刻的變化。”Alex表示,今年的獎(jiǎng)項(xiàng)有很多不尋常的事實(shí)。首先,AI 主要是數(shù)學(xué)。約翰麥卡錫(John McCarthy)、艾倫圖靈(Alan Turing)、馬文明斯基(Marvin Minsky)、艾倫紐厄爾(Allen Newell)、赫伯特西蒙(Herbert A. Simon)、納撒尼爾羅切斯特(Nathaniel Rochester)、克勞德香農(nóng)(Claude Shannon)大多是數(shù)學(xué)家和工程師。當(dāng)諾貝爾獎(jiǎng)首次推出時(shí),還沒(méi)有計(jì)算機(jī)科學(xué)或人工智能作為一門獨(dú)立的學(xué)科。因此對(duì)于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),他們不得不將 AI 歸類為物理學(xué),而AlphaFold 獲得諾貝爾獎(jiǎng)是意料之中的事。

在Alex看來(lái),諾貝爾獎(jiǎng)將激勵(lì)更多的人,而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)行業(yè)的價(jià)值是巨大的。

“許多非常簡(jiǎn)單的任務(wù)已經(jīng)被 AI 接管。即使在 Insilico,我們也用 AI 取代了許多注釋、寫(xiě)作甚至編碼工作,并且不得不重新培訓(xùn)和提高許多準(zhǔn)備數(shù)據(jù)的員工的技能。經(jīng)濟(jì)效益尚未顯現(xiàn),但確實(shí)存在。而且,沒(méi)有什么比藥物發(fā)現(xiàn)的影響更深遠(yuǎn)的了。自2019年籌集第一輪大規(guī)模融資以來(lái),僅Insilico一家就成功提名了 19 個(gè)臨床前候選藥物,將 9 個(gè)項(xiàng)目推向臨床,并通過(guò)了一項(xiàng) II 期試驗(yàn)。通常,大型制藥公司每年會(huì)提名 5-7 個(gè)臨床前候選藥物,并且擁有更多的資源。想想看有了 AI,一家公司在藥物發(fā)現(xiàn)方面的能力就比世界上大多數(shù)發(fā)達(dá)國(guó)家都要強(qiáng)。很少有人發(fā)現(xiàn)過(guò)新藥。大多數(shù)國(guó)家從未提名過(guò) PCC。但多虧了 AI 和中國(guó)的力量,無(wú)需花費(fèi)幾十年時(shí)間培訓(xùn)當(dāng)?shù)乜茖W(xué)家,你可以真正感受到 AI 對(duì)這個(gè)行業(yè)的影響。但就像互聯(lián)網(wǎng)或社交網(wǎng)絡(luò)一樣贏家很少,也許是 2-3 家。”Alex表示。

上海交通大學(xué)化學(xué)化工學(xué)院長(zhǎng)聘教軌副教授沈琦對(duì)外表示,隨著AI的出現(xiàn),蛋白質(zhì)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率和效率都得到了前所未有的提高,解決了困擾化學(xué)家多年的重大科學(xué)難題,并成為廣大科研人員手中的得力工具,獲獎(jiǎng)實(shí)至名歸。

實(shí)際上,自1901年首次頒發(fā)諾獎(jiǎng)以來(lái),諾貝爾獎(jiǎng)經(jīng)常強(qiáng)調(diào)研究對(duì)社會(huì)的影響,并獎(jiǎng)勵(lì)實(shí)用發(fā)明,而不僅僅是純科學(xué)。在這方面,今年的獎(jiǎng)項(xiàng)并不罕見(jiàn),比如有時(shí),它們會(huì)頒發(fā)給非常出色的工程項(xiàng)目。其中包括激光和PCR領(lǐng)域。

據(jù)了解,2024年諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)、化學(xué)獎(jiǎng)將均分單獎(jiǎng)總額1100萬(wàn)瑞典克朗(約合人民幣744.46萬(wàn)元)的獎(jiǎng)金。

“短期看 AI 是一種泡沫”

盡管今年諾獎(jiǎng)已經(jīng)公布完畢,但對(duì)于“生成式 AI 熱潮是否已經(jīng)形成泡沫”這個(gè)話題一直存在爭(zhēng)議。

據(jù)Gartner技術(shù)周期顯示,AI 已經(jīng)度過(guò)了過(guò)度預(yù)期的高峰,將進(jìn)入幻滅的低谷。報(bào)告預(yù)測(cè),到2025年,30%的當(dāng)前 AI 項(xiàng)目將在概念驗(yàn)證后被放棄,同時(shí),許多 AI 項(xiàng)目將由于數(shù)據(jù)質(zhì)量差、風(fēng)險(xiǎn)控制不足、商業(yè)價(jià)值不明確或成本不斷上升而失敗。

Gartner指出,實(shí)施生成式 AI 項(xiàng)目可能耗資數(shù)百萬(wàn)美元,并產(chǎn)生巨大的持續(xù)成本。例如,推出新一代 AI 虛擬助手的成本可能為500萬(wàn)-650萬(wàn)美元,每位用戶每年的經(jīng)常性預(yù)算支出為8000至11000美元。

對(duì)此,Alex告訴鈦媒體App,從短期來(lái)看,AI 就像許多其他科技泡沫一樣,它(生成式 AI)是一個(gè)泡沫。許多低質(zhì)量的公司獲得了資金,甚至一些較低級(jí)別的大學(xué)教授也獲得了新創(chuàng)業(yè)公司的資金,現(xiàn)在正在努力創(chuàng)造產(chǎn)品或收入。

竇德景對(duì)鈦媒體App表示,“我們認(rèn)為,現(xiàn)在的AI還沒(méi)能夠幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)盈利,雖然現(xiàn)在一些軟件公司用copilot來(lái)自動(dòng)編程,能夠節(jié)省程序員的時(shí)間和一些成本,但是還做不到,用AI完全替代程序員。另外,AI現(xiàn)在回報(bào)低于預(yù)期,也因?yàn)榇竽P托袠I(yè)的運(yùn)行成本太高,訓(xùn)練一個(gè)模型需要花幾個(gè)月的時(shí)間,以及幾千上萬(wàn)張卡,就算有盈利模式,成本分?jǐn)傁聛?lái)也需要非常長(zhǎng)的回本時(shí)間。”

在竇德景看來(lái),就像當(dāng)年搜索引擎的出現(xiàn),給大家更好獲得信息的渠道,但當(dāng)時(shí)也在思索變現(xiàn)回報(bào)模式,后來(lái)是依靠廣告才開(kāi)啟了盈利模式。目前,還沒(méi)有在 AI 領(lǐng)域看到類似廣告這樣的盈利模式。未來(lái)是不是OpenAI能在自己平臺(tái)上打廣告實(shí)現(xiàn)盈利,目前來(lái)看不明確,畢竟大模型公司的用戶日活量遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于谷歌等搜索引擎,還需要有一個(gè)像廣告這樣的盈利模式。

不過(guò),從資本到企業(yè)自身,市場(chǎng)正在轉(zhuǎn)變,大模型領(lǐng)域的企業(yè)們正加速應(yīng)用落地,努力獲得收入。

據(jù)竇德景介紹,作為一家 AI 原生的國(guó)有企業(yè),北電數(shù)智在當(dāng)前算力資源的競(jìng)爭(zhēng)格局下,解決如何有效利用現(xiàn)有多元算力資源,提升AI產(chǎn)業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力的同時(shí),降低企業(yè)使用AI算力的門檻并助力AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

具體來(lái)說(shuō),北電數(shù)智正在通過(guò)以混元適配的核心技術(shù),更高效地利用國(guó)產(chǎn)芯片處理不同類型的數(shù)據(jù),同時(shí)確保數(shù)據(jù)的安全性和模型的性能,推動(dòng)國(guó)產(chǎn)芯片實(shí)現(xiàn)從“可用”到“好用”轉(zhuǎn)變。同時(shí),AI的廣泛應(yīng)用,不僅技術(shù)本身需要?jiǎng)?chuàng)新,流程、系統(tǒng)和組織也需要?jiǎng)?chuàng)新;另外,北電數(shù)智正在構(gòu)筑 AI 時(shí)代的生產(chǎn)線,推動(dòng)基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展,除了算力層協(xié)同國(guó)產(chǎn)芯片協(xié)同作戰(zhàn),模型層對(duì)主流的基座模型和開(kāi)源模型提供普適性支持,數(shù)據(jù)層打造可信數(shù)據(jù)空間,同時(shí)打造敏感行業(yè)的垂類模型矩陣;其次,每個(gè)星火智算也都配以展覽展示、路演空間、實(shí)驗(yàn)室,及開(kāi)閉門研討會(huì)等,加速產(chǎn)業(yè)發(fā)展,讓AI可用的同時(shí)加速AI時(shí)代到來(lái)。

Alex表示,目前在 AI 領(lǐng)域,只有少數(shù)初創(chuàng)公司能夠?qū)崿F(xiàn)規(guī)模和工業(yè)能力OpenAI 在推理方面做得很好,Insilico在藥物發(fā)現(xiàn)方面做得很好,但像谷歌、微軟、亞馬遜、Meta這樣的大公司掌握著主流工業(yè)應(yīng)用的所有鑰匙。從非常積極的一面來(lái)看,在藥物研發(fā)方面,我們看到Insilico推動(dòng)一種完全由 AI 生成的藥物的首個(gè) II 期臨床研究已經(jīng)完成,“我很自豪這是在中國(guó)完成的,如果我們幸運(yùn)的話,它可能是世界上第一種獲批的 AI 藥物”。

根據(jù)英矽智能今年6月向港交所提交的財(cái)報(bào)信息顯示,英矽智能2021年、2022年收入分別為471.3萬(wàn)美元和3014.7萬(wàn)美元,主要來(lái)自醫(yī)藥研發(fā)的服務(wù)。未來(lái),Insilico將會(huì)擴(kuò)展 AI、房地產(chǎn)和醫(yī)療保健的結(jié)合,Alex指出公司正在與一些領(lǐng)先的房地產(chǎn)公司合作。

據(jù)行業(yè)研究數(shù)據(jù)顯示,2017-2021年,全球醫(yī)藥研發(fā)支出由1652億美元增至2179億美元,期間復(fù)合增長(zhǎng)率為7.9%。預(yù)計(jì)到2022年-2026年,支出規(guī)模將從2421億美元增至3130億美元,期間復(fù)合增長(zhǎng)率為6.9%。

“我認(rèn)為成功的50%歸功于非常強(qiáng)大的生成式 AI,50%歸功于中國(guó)高質(zhì)量的人才、能力和職業(yè)道德。我認(rèn)為,我們將在 AI 領(lǐng)域看到的下一波最大的生產(chǎn)力浪潮將在中國(guó)。”Alex表示。

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