人工智能是当前科技领域最热门的话题之一,为科学研究带来了新的可能性。今年的诺贝尔奖人工智能(AI)成为"大赢家",三大科学奖项的物理学奖和化学奖,都与AI研究相关,但同时也掀起学术界激烈讨论和争议。有人质疑AI不属于传统物理学领域,也有人认为跨界学科正成为潮流,引发对未来AI可能颠覆科学研究的讨论。
诺贝尔物理学奖和化学奖,都与人工智能有关。物理学奖颁发给美国科学家霍普菲尔德和英裔加拿大科学家欣顿,表彰他们"通过人工神经网络,实现机器学习的基础性发现和发明"。化学奖的其中一半则共同授予谷歌旗下人工智能公司DeepMind的哈萨比斯和江珀,表彰他们所开发的AI系统,在蛋白质结构预测方面所作出的贡献。AI成为科学界最高荣誉的"大赢家",除了引发舆论关注,但也在学界掀起广泛争论。
改变传统方法 解决科研难题
在瑞典皇家科学院揭晓今年的物理奖得主几分钟后,社交媒体上一片沸腾,有人质疑,有人欢呼。有物理学家认为,人工神经网络其实并不是真正的物理学。德国慕尼黑数学哲学中心物理学家霍森费尔德(Sabine Hossenfelder)表示,霍普菲尔德和欣顿所做的研究,"属于电脑科学领域"。她表示,"一年一度的诺贝尔奖对于物理学来说是一个难得的机会,可以让他们成为镁光灯的焦点。在这一天,朋友和家人会想起他们认识一位物理学家,也许会去问他或她最近的诺贝尔奖是怎么一回事。但不是今年。"
英国伦敦帝国学院天体物理学家普里查德(Jonathan Pritchard)在社交平台X上写道,"我无语了。我和旁人一样喜欢机器学习和人工神经网络,但很难看出这是一项物理学发现","我猜诺贝尔是被AI炒作给砸了。"
也有物理学家对结果表示欢迎。哈佛大学理论物理学家斯特拉斯勒(Matt Strassler)表示:"霍普菲尔德和欣顿的研究是跨领域的,将物理、数学、电脑科学和神经科学结合在一起。从这个意义上说,它属于所有这些领域"。2021年摘得诺贝尔物理学奖的意大利物理学家帕里西说,"物理学正在变得越来越宽广,它包含了很多过去不存在的知识领域,或者不属于物理学的一部分。"
相比于物理学奖结果所引发的争议,学术界对于AI辅助解决科研难题,普遍给予肯定。哈萨比斯和江珀所研发的AlphaFold2模型,成功预测蛋白质结构,目前已被全球超过200万人使用。使用传统的实验方法往往需要花费数年时间,但得益于AlphaFold技术,研究人员能够跳过耗时的步骤,更深入地探究蛋白质的功能和动态。
专家:研究切忌一窝蜂
随着科学发展,不同学科之间的界限正在变得模糊,AI俘获诺贝尔委员会的"芳心",更反映出AI与多学科融合,推动科学研究突破边界重要的探索趋势。图灵奖委员会成员卡恩斯认为,两个科学奖"标志着跨学科研究的伟大胜利"。近年来,诺贝尔物理学奖越来越垂青跨学科交叉研究。2020年该奖项颁给了数学家彭罗斯,2021年则一半颁给了气象学家真锅淑郎和哈塞尔曼。
当前,人工智能驱动的科学研究(AI for Science)正成为全球人工智能领域新前沿,数学、物理学、化学、材料学、生物学等各个传统科研领域都能看到AI技术的身影。
不过,也有专家提醒,切忌一窝蜂地押宝AI。英国科研诚信办公室前研究诚信经理霍奇金森警告,今年诺贝尔奖得主的成功可能会误导科研人员,"让他们误以为所有的AI工具都具有相同的价值,从而进行滥用"。他还称石墨烯领域就是前车之鉴。2010年,盖姆和诺沃肖洛夫因发现石墨烯摘得诺贝尔物理学奖,其后相关论文研究井喷,但迄今对现实世界影响仍然相对有限。哈萨比斯也认为,人工智能技术只是一种辅助科研的方式,进行科学研究的还是人类。
物理学奖得主欣顿:AI安全是重中之重
《金融时报》评论称,人工智能(AI)获得诺贝尔物理学奖和化学奖青睐,恰好也体现了人工智能的前景和潜在隐患。摘得物理学奖的"AI教父"欣顿多次公开发出AI安全警告,提醒人们未来要更认真地对待AI安全问题,否则AI将对人类构成威胁。
今年76岁的欣顿去年离开了谷歌,他说自己不打算再做研究。相反,他打算倡导开展人工系统安全方面的工作。从去年开始,欣顿在不同场合多次公开表达对AI潜在风险的担忧。他在去年接受《纽约时报》采访时表示:"看看五年前的情况,再看看现在。对比一下前后差异,并请对外宣传。这太可怕了。"
欣顿曾与其他AI研究人员一起呼吁OpenAI、Meta和谷歌等公司在AI安全性上投入更多资源,但AI界一些人认为他夸大了AI的风险,反而会减缓AI技术进步。欣顿10月8日接受诺贝尔奖采访时重申,“我认为我们正处在历史的分岔点上,在未来几年里,我们需要弄清楚是否有办法应对这一(AI)威胁。”
10月9日,欣顿呼吁对人工智能安全进行更多的研究,“当我们得到比我们更聪明的东西时,没有人真正知道我们是否能够控制它们。”欣顿认为,OpenAI创办人兼CEO阿尔特曼对利润的关注超过了对安全的关注,这很不幸。他还说,自己学生苏茨克沃(Ilya Sutskever)去年在OpenAI管理层的“宫斗”大戏中把阿尔特曼炒掉,做得好。苏茨克沃曾担任OpenAI首席科学家,今年5月宣布离职,称未来专注于打造安全的“超级AI”。
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人工智能是当前科技领域最热门的话题之一,为科学研究带来了新的可能性。今年的诺贝尔奖人工智能(AI)成为"大赢家",三大科学奖项的物理学奖和化学奖,都与AI研究相关,但同时也掀起学术界激烈讨论和争议。有人质疑AI不属于传统物理学领域,也有人认为跨界学科正成为潮流,引发对未来AI可能颠覆科学研究的讨论。
诺贝尔物理学奖和化学奖,都与人工智能有关。物理学奖颁发给美国科学家霍普菲尔德和英裔加拿大科学家欣顿,表彰他们"通过人工神经网络,实现机器学习的基础性发现和发明"。化学奖的其中一半则共同授予谷歌旗下人工智能公司DeepMind的哈萨比斯和江珀,表彰他们所开发的AI系统,在蛋白质结构预测方面所作出的贡献。AI成为科学界最高荣誉的"大赢家",除了引发舆论关注,但也在学界掀起广泛争论。
改变传统方法 解决科研难题
在瑞典皇家科学院揭晓今年的物理奖得主几分钟后,社交媒体上一片沸腾,有人质疑,有人欢呼。有物理学家认为,人工神经网络其实并不是真正的物理学。德国慕尼黑数学哲学中心物理学家霍森费尔德(Sabine Hossenfelder)表示,霍普菲尔德和欣顿所做的研究,"属于电脑科学领域"。她表示,"一年一度的诺贝尔奖对于物理学来说是一个难得的机会,可以让他们成为镁光灯的焦点。在这一天,朋友和家人会想起他们认识一位物理学家,也许会去问他或她最近的诺贝尔奖是怎么一回事。但不是今年。"
英国伦敦帝国学院天体物理学家普里查德(Jonathan Pritchard)在社交平台X上写道,"我无语了。我和旁人一样喜欢机器学习和人工神经网络,但很难看出这是一项物理学发现","我猜诺贝尔是被AI炒作给砸了。"
也有物理学家对结果表示欢迎。哈佛大学理论物理学家斯特拉斯勒(Matt Strassler)表示:"霍普菲尔德和欣顿的研究是跨领域的,将物理、数学、电脑科学和神经科学结合在一起。从这个意义上说,它属于所有这些领域"。2021年摘得诺贝尔物理学奖的意大利物理学家帕里西说,"物理学正在变得越来越宽广,它包含了很多过去不存在的知识领域,或者不属于物理学的一部分。"
相比于物理学奖结果所引发的争议,学术界对于AI辅助解决科研难题,普遍给予肯定。哈萨比斯和江珀所研发的AlphaFold2模型,成功预测蛋白质结构,目前已被全球超过200万人使用。使用传统的实验方法往往需要花费数年时间,但得益于AlphaFold技术,研究人员能够跳过耗时的步骤,更深入地探究蛋白质的功能和动态。
专家:研究切忌一窝蜂
随着科学发展,不同学科之间的界限正在变得模糊,AI俘获诺贝尔委员会的"芳心",更反映出AI与多学科融合,推动科学研究突破边界重要的探索趋势。图灵奖委员会成员卡恩斯认为,两个科学奖"标志着跨学科研究的伟大胜利"。近年来,诺贝尔物理学奖越来越垂青跨学科交叉研究。2020年该奖项颁给了数学家彭罗斯,2021年则一半颁给了气象学家真锅淑郎和哈塞尔曼。
当前,人工智能驱动的科学研究(AI for Science)正成为全球人工智能领域新前沿,数学、物理学、化学、材料学、生物学等各个传统科研领域都能看到AI技术的身影。
不过,也有专家提醒,切忌一窝蜂地押宝AI。英国科研诚信办公室前研究诚信经理霍奇金森警告,今年诺贝尔奖得主的成功可能会误导科研人员,"让他们误以为所有的AI工具都具有相同的价值,从而进行滥用"。他还称石墨烯领域就是前车之鉴。2010年,盖姆和诺沃肖洛夫因发现石墨烯摘得诺贝尔物理学奖,其后相关论文研究井喷,但迄今对现实世界影响仍然相对有限。哈萨比斯也认为,人工智能技术只是一种辅助科研的方式,进行科学研究的还是人类。
物理学奖得主欣顿:AI安全是重中之重
《金融时报》评论称,人工智能(AI)获得诺贝尔物理学奖和化学奖青睐,恰好也体现了人工智能的前景和潜在隐患。摘得物理学奖的"AI教父"欣顿多次公开发出AI安全警告,提醒人们未来要更认真地对待AI安全问题,否则AI将对人类构成威胁。
今年76岁的欣顿去年离开了谷歌,他说自己不打算再做研究。相反,他打算倡导开展人工系统安全方面的工作。从去年开始,欣顿在不同场合多次公开表达对AI潜在风险的担忧。他在去年接受《纽约时报》采访时表示:"看看五年前的情况,再看看现在。对比一下前后差异,并请对外宣传。这太可怕了。"
欣顿曾与其他AI研究人员一起呼吁OpenAI、Meta和谷歌等公司在AI安全性上投入更多资源,但AI界一些人认为他夸大了AI的风险,反而会减缓AI技术进步。欣顿10月8日接受诺贝尔奖采访时重申,“我认为我们正处在历史的分岔点上,在未来几年里,我们需要弄清楚是否有办法应对这一(AI)威胁。”
10月9日,欣顿呼吁对人工智能安全进行更多的研究,“当我们得到比我们更聪明的东西时,没有人真正知道我们是否能够控制它们。”欣顿认为,OpenAI创办人兼CEO阿尔特曼对利润的关注超过了对安全的关注,这很不幸。他还说,自己学生苏茨克沃(Ilya Sutskever)去年在OpenAI管理层的“宫斗”大戏中把阿尔特曼炒掉,做得好。苏茨克沃曾担任OpenAI首席科学家,今年5月宣布离职,称未来专注于打造安全的“超级AI”。
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