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      李國杰院士:諾貝爾物理學和化學獎為何偏愛人工智能?

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      作者簡介:


      李國杰,計算機專家,中國工程院院士、發展中國家科學院(TWAS)院士,中國科學院計算技術研究所首席科學家。研究方向為計算機體系結構、并行算法、人工智能、計算機網絡、信息技術發展戰略等。

      2024年,諾貝爾物理學和化學獎授予做人工智能相關研究的學者,引起科學界的熱議和爭論。這次諾獎的“出圈”不是物理學界和化學界的“悲哀”,而是寄托了廣大科技工作者對人工智能推動人類社會跨越式發展的期望,喚醒人們對人工智能超預期發展和廣泛滲透性的重視。復雜性挑戰逼迫人工智能和所有的傳統科學走到一起,我們應更加重視跨學科研究。這次頒獎可能會在科技發展史留下痕跡,我們的后代會記住這些為人類邁進智能時代做出重大貢獻的偉大科學家。


      2024年諾貝爾物理學、化學獎都授予了做人工智能相關研究的學者,其中物理學獎授予約翰·霍普菲爾德(John Hopfield)和杰弗里·辛頓(Geoffrey Hinton)以表彰他們“使用人工神經網絡進行機器學習的基礎性發現和發明”。這引起科學界的熱議和爭論。為什么將諾貝爾物理學獎授予研究人工神經網絡的學者?諾貝爾獎委員會解釋,是因為人工神經網絡是用物理學工具訓練的。也就是說,目前紅遍全世界的人工智能的原始基礎是物理學的發現和知識,機器學習模型是基于物理原理實現的,一言以蔽之:物理學是人工智能的源頭。


      現在人工智能,特別是機器學習,已成為物理、化學、生物等基礎研究的重要工具,“AI for Science”正在引起一場科研范式的大變革。這次諾貝爾獎的“出圈”不是物理學界和化學界的“悲哀”,可能在科學史上翻開新一頁。人工智能確實是當今最活躍的領域,諾貝爾物理學獎、化學獎頒給人工智能學者,寄托了廣大科技工作者對人工智能推動人類社會跨越式發展的期望。

      人工智能和物理學的融合


      杰弗里·辛頓(Geoffrey Hinton)

      近百年來,學科越分越細。辛頓教授在得獎后的采訪中說:“我覺得我是一個不知道自己在哪個研究領域的人,但想弄清楚大腦工作原理,然后在研究中協助發明了一項效果驚人的技術。”不經意的回答透露了獲得重大科學突破的奧秘:不要在自己頭上戴上哪個學科的“帽子”,要做不知道屬于哪個領域的交叉科學研究。這次“諾獎風波”后,許多學者對長期以來禁錮我們思維的學科和專業繭房,可能會有全新的思考,會更加重視跨學科的研究。


      非物理專業的科研人員理解這次諾貝爾獎擁抱人工智能,不是關注物理是人工智能的源頭,而是更重視人工智能對物理等基礎研究的推動。人工智能為什么能推動物理、化學、生物等基礎研究,涉及深層次的哲學問題。物理與計算都致力于描述自然界如何運作,都試圖建立通用的世界模型。多數學者認為,雖然計算可以模擬和理解物理過程,但并不意味著物理過程本身就是計算。物理過程本質上可能不是離散的,而是連續的,用離散的圖靈機計算模型不能解釋全部客觀世界,需要發明和構建更通用的計算模型和物理模型。這種深層次的理論絕不是靠某個科學家靈機一動的思想火花就可以建立起來,而是需要做長期艱苦的努力。不管人工智能和物理學實現深度融合還要經過多少年努力,但大家已經看到,“AI for Physics(Science)”和“Physics(Science)for AI”的道路都會越走越寬廣。


      物理圖靈機模型

      復雜性挑戰下科學觀互補

      人工智能和物理等基礎科學能走到一起,還有另一方面的原因。科學語言和科學方法適合處理精確問題,具有局限性和相對性,但簡單的物理學問題都已解決,現在留下的都是包含隨機性和不確定性的復雜問題,而人工智能適合處理這種難以精確描述的問題,這樣物理學就和人工智能走到一起了。以前只有一種“合法的”科學,即確定論的、還原論的科學觀,現在可以有第2種科學觀,即非確定的、進化的、基于數據和概率統計的科學觀,這兩種科學觀不是相互對立,而是相互補充,應彼此尊重對方。復雜性不是對傳統科學范式的“擴容”,不是更加復雜的還原論,而是對還原論假設系統的解構和挑戰,挑戰了還原論的“信仰”。從這個意義上講,是復雜性挑戰逼迫人工智能和所有的傳統科學形成了“統一戰線”。


      英國哲學家波普爾1964年出版的《客觀知識》一書中,區別兩種知識:“鐘”和“云”

      智能時代呼喚新的科研方法

      近幾年科研范式正在發生重大的變化,我把這種新的范式稱為智能化科研(AI for Research,AI4R),其主要動力來自駕馭復雜性。物理、化學、生物學研究都要靠人工智能來應對指數爆炸。目前應對維數災難只有兩條出路,一是機器學習,二是復雜性科學。中國這兩個領域的學者聯系不多,今后應加強溝通合作。

      人工智能的突飛猛進,預示人類已經處在進入智能時代的前夜。目前的技術離實現真正的通用人工智能還有一定距離,再經過10—20年的努力,大概率會出現基于重大科學突破的基礎發明,為人類進入智能時代打下堅實的基礎。諾貝爾物理學獎、化學獎頒給人工智能學者本身不是一件大事,但這次頒獎可能會在科技發展史留下痕跡,我們的后代會記住這些為人類邁進智能時代做出重大貢獻的偉大科學家。

      文章來源公眾號:科技導報

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