本文为立异工场执行董事,前沿科技基金总经理任博冰于「驱动未来的AI技术」系列主题,「AI for Science」专场的分享内容节选。点击进入「机器之心Pro」,查看更多优质内容。
From ScienceAI to Programable World
任博冰表示,其实在上世纪80年代通过机器学习对蛋白质结构预测就开始做了,所以,ScienceAI自身不是一个新主题,最近几年科研和产业没有较大变化。
任博冰谈道,吉姆·格雷是1998年图灵奖得主,著名的计算机迷信家。2007年1月11日,他在加州山景城召开发表了他的著名报告:迷信方法的一次革命。在这篇报告中,吉姆·格雷将迷信研究的范式分为四类——除了之前的试验范式、理论范式、仿真范式之外,新的信息技术已经促使新的范式出现——数据密集型迷信发觉(Data-Intensive ScientificDiscovery)。而第一、二、三范式分别是以试验、理论研究和模拟仿真为基础。
任博冰表示,第一二三范式暂时还没有结束,第四范式虽然是说数据密集型,但事实上还是以试验理论包括仿真模拟为一体,加之数据自身智能带来的一些机会,所以第四范式其实是第一二三加四的总和。暂时看来,大部分还在第三到第四个中间的过渡,而且第四范式未来可能还会有第五范式自身的一些迭代。
围绕“AI对迷信能带来什么?”的问题。任博冰表示,AI暂时带来的东西主要是复杂性比较高,变量因子比较多、在找纪律方面胜过人脑等领域。但是事实上,在找纪律方面,AI可能只是纪律的一部分,或者说AI找到了规则,但人们无法明白。
对于上述问题,任博冰总结为两点:一是从明白到发觉,另一个是从明白到设想。从明白到发觉,迷信能否自动化,如何自动化,哪些东西至少现在可以自动化?暂时迷信的核心是观察和逻辑,也就是第四范式。通过观察生成数据,然后我们可以从中使用逻辑来识别纪律性,并用数学语言来表述它们,并对其公式化,但是数学公式不仅仅是对数据的描述,它也使我们预测并发觉以前未知的关系。
任博冰谈道,暂时算法成就暂未达到人类理想预期,但从明白到设想上已经有很好的突破。
任博冰表示,我们在逐步接近一个可编程的原子天下(Programable World)。因为暂时快速演进的各类深度科技,其实已经从鉴于比特的数字立异,转向了鉴于比特和原子的数字物理立异,并且不断交叉成为一类新技术。我们把原子天下的明白写入比特天下,就能用比特去操控原子,甚至设想和制造一个新的原子天下。
长期来看,有两个趋势不可避免:
1.人类将有能力使生命体和非生命体将有目标地自编程和自制造。
2.会有一部分包括人类的生命体和一部分非生命体生活在比特天下里。
可以看到ScienceAI 打开了一个新的空间。人工智能在过去还停留在物理天下数字化层。加之 Science之后,这个物理天下数字化变得更鉴于物理天下自身的一些原理,超脱了我们之前对物理天下的明白,包括所有学科的交叉,加之 AI 的能力之后,在迷信上和商业上有可能打开了一个新的增量市场所。而立异工场也在ScienceAI领域有突破,孵化出一系列公司,如电芯的电子电流场、转座子家族、合金晶体结构、酶结构等。
原创文章,作者:机器之心Pro发布,如若转载,请注明出处:https://www.iaiol.com/news/ke-yan-chan-ye-ji-jiang-ying-lai-ai-fu-neng-guai-dian/