本文來(lái)自鈦媒體（www.tmtpost.com），作者 | 學(xué)術(shù)頭條。
【編者按】近日，人工智能（AI）不斷霸屏各大社交媒體：AI成為諾貝爾兩大獎(jiǎng)項(xiàng)最后贏家、通用人工智能（AGI）最早可能在2026年出現(xiàn)、百年難題李雅普諾夫函數(shù)謎題被AI攻克、AI助力醫(yī)療取得突破進(jìn)展......相關(guān)新聞引起人們廣泛討論。
那么，AI在促進(jìn)科學(xué)方面究竟發(fā)揮了怎樣的作用？我們可以一起來(lái)聽(tīng)聽(tīng)新晉諾獎(jiǎng)得主、Google DeepMind首席執(zhí)行官Demis Hassabis的觀點(diǎn)。
日前，英國(guó)《金融時(shí)報(bào)》（FT）刊登了Hassabis接受科技記者M(jìn)adhumita Murgia的專訪。在訪談中，Hassabis深度探討了AI在生物學(xué)、材料設(shè)計(jì)、氣候建模等科學(xué)領(lǐng)域的突破性應(yīng)用及其發(fā)展方向，并強(qiáng)調(diào)了在推進(jìn)AGI過(guò)程中對(duì)系統(tǒng)理解、安全性及社會(huì)價(jià)值觀討論的重要性。
他說(shuō)道：“AI已經(jīng)到達(dá)一個(gè)分水嶺，人們認(rèn)識(shí)到它實(shí)際上已經(jīng)足夠成熟，可以幫助科學(xué)發(fā)現(xiàn)。”
部分核心觀點(diǎn)如下：
- 沒(méi)人知道[諾貝爾]委員會(huì)在想什么......這感覺(jué)像是AI的一個(gè)分水嶺，人們認(rèn)識(shí)到它實(shí)際上已經(jīng)足夠成熟，可以幫助科學(xué)發(fā)現(xiàn)。
- 希望10年后回顧AlphaFold，它將預(yù)示著所有這些不同領(lǐng)域的科學(xué)發(fā)現(xiàn)進(jìn)入一個(gè)新的黃金時(shí)代。
- 從某種意義上說(shuō)，預(yù)測(cè)是理解的一部分。如果能預(yù)測(cè)，就能理解。
- AI是一門(mén)工程科學(xué)。這意味著你必須先制造出AI，然后才能研究它。這與自然科學(xué)不同，在自然科學(xué)中，現(xiàn)象已經(jīng)存在。
- [實(shí)現(xiàn)AGI的]科學(xué)方法意味著要將更多的時(shí)間、精力和思想投入到理解和分析工具、基準(zhǔn)測(cè)試和評(píng)估上......AI安全機(jī)構(gòu)也需要投入10倍以上的精力。學(xué)術(shù)界和民間社會(huì)也是如此。
- 科學(xué)就是在一切發(fā)生之前你能理解的東西。
學(xué)術(shù)頭條在不改變?cè)拇笠獾那闆r下，對(duì)訪談內(nèi)容做了簡(jiǎn)單的編譯。內(nèi)容如下：
Madhumita Murgia：你獲得諾貝爾獎(jiǎng)已經(jīng)一天了，感覺(jué)如何？
Demis Hassabis：說(shuō)實(shí)話，昨天的一切都很模糊，我的腦子完全亂了，這種情況幾乎從未發(fā)生過(guò)。那是一次奇怪的經(jīng)歷，幾乎就像靈魂出竅一樣。今天仍然感覺(jué)很不真實(shí)。今天早上醒來(lái)時(shí)，我心想，這是真的嗎？說(shuō)實(shí)話，這仍然感覺(jué)像一場(chǎng)夢(mèng)。
MM：由于你在AlphaFold模型方面的工作，蛋白質(zhì)折疊問(wèn)題已基本得到解決。AlphaFold模型是一種可以預(yù)測(cè)所有已知蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的AI系統(tǒng)。你認(rèn)為AI要破解的下一個(gè)巨大挑戰(zhàn)是什么？
DH：有幾個(gè)。首先，在生物學(xué)方面——你可以看到我們?cè)贏lphaFold 3中的進(jìn)展——我們的想法是了解[生物]相互作用，并最終模擬整個(gè)路徑。然后，我可能想在某個(gè)時(shí)候構(gòu)建一個(gè)虛擬細(xì)胞。
借助Isomorphic（DeepMind的藥物開(kāi)發(fā)子公司），我們正嘗試拓展藥物研發(fā)領(lǐng)域——設(shè)計(jì)化學(xué)化合物，找出它們的結(jié)合位置，預(yù)測(cè)這些化合物的性質(zhì)、吸收、毒性等等。我們?cè)贓li Lilly和Novartis都有很好的合作伙伴……我們與他們合作開(kāi)展項(xiàng)目，進(jìn)展非常順利。我想解決一些疾病。我希望我們能幫助治愈一些疾病。
MM：你們有興趣解決什么特定的疾病嗎？
DH：我們有。我們正在開(kāi)展6個(gè)藥物項(xiàng)目。我不能說(shuō)是哪些領(lǐng)域，但它們都是健康的重要領(lǐng)域。我希望我們能在未來(lái)幾年內(nèi)將一些藥物投入臨床研究——非?？?。然后，顯然，我們必須經(jīng)歷整個(gè)臨床過(guò)程，但至少藥物研發(fā)的部分將大大縮減。
MM：生物學(xué)之外還有什么其他領(lǐng)域讓你感興趣嗎？
DH：我對(duì)我們的材料設(shè)計(jì)工作感到非常興奮：去年我們?cè)贜ature上發(fā)表了一篇關(guān)于一種名為GNoME的工具的論文（一種發(fā)現(xiàn)了220萬(wàn)個(gè)新晶體的AI工具）。這是AlphaFold-1級(jí)材料設(shè)計(jì)。我們需要達(dá)到AlphaFold-2級(jí)，我們正在努力實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)。
我們將在AI的幫助下解決一些重要的數(shù)學(xué)猜想。今年夏天我們獲得了奧林匹克競(jìng)賽銀牌。這是一場(chǎng)非常艱難的比賽。未來(lái)幾年里，我們將解決其中一個(gè)重要猜想。
然后，在能源/氣候方面，我們的Graphcast天氣建模贏得了MacRobert獎(jiǎng)，這是工程方面的一項(xiàng)巨大榮譽(yù)。我們正在研究是否可以使用這些技術(shù)來(lái)幫助氣候建模，使其更加精確，這對(duì)于幫助應(yīng)對(duì)氣候變化以及優(yōu)化電網(wǎng)等都很重要。
MM：看來(lái)你的重點(diǎn)更多地放在應(yīng)用方面——關(guān)注那些能轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)影響的工作，而不是純粹的基礎(chǔ)性工作。
DH：這么說(shuō)也許沒(méi)錯(cuò)。像蛋白質(zhì)折疊這樣的挑戰(zhàn)并不多。我過(guò)去稱它為生物學(xué)中的費(fèi)馬最后定理。沒(méi)有多少事情像蛋白質(zhì)折疊這樣重要且長(zhǎng)期存在。
顯然，我非常專注于利用基于智能體的系統(tǒng)推進(jìn)AGI。我們可能想談?wù)凙stra項(xiàng)目以及數(shù)字助理、通用數(shù)字助理的未來(lái)，我個(gè)人也在研究這些，我認(rèn)為這是通往AGI的道路。
MM：AI領(lǐng)域同時(shí)獲得諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)和諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)（今年的物理學(xué)獎(jiǎng)授予了Geoffrey Hinton和John Hopfield，以表彰他們?cè)诂F(xiàn)代AI系統(tǒng)的基礎(chǔ)技術(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的工作）如何看待這項(xiàng)技術(shù)在科學(xué)中的作用和影響？
DH：這很有趣。顯然，沒(méi)人知道[諾貝爾]委員會(huì)在想什么。但很難不認(rèn)為這只是委員會(huì)的一個(gè)聲明。這感覺(jué)像是AI的一個(gè)分水嶺，人們認(rèn)識(shí)到它實(shí)際上已經(jīng)足夠成熟，可以幫助科學(xué)發(fā)現(xiàn)。
AlphaFold就是最好的例子。而Geoff和Hopfield的獎(jiǎng)項(xiàng)則是為了更基礎(chǔ)、更底層的算法工作……有趣的是，他們決定將這些獎(jiǎng)項(xiàng)合并在一起，幾乎是雙重相關(guān)的獎(jiǎng)項(xiàng)。
對(duì)我來(lái)說(shuō)，我希望10年后回顧AlphaFold，它將預(yù)示著所有這些不同領(lǐng)域的科學(xué)發(fā)現(xiàn)進(jìn)入一個(gè)新的黃金時(shí)代。我希望我們將為這一成果錦上添花。我認(rèn)為，我們是世界上非常獨(dú)特的大型實(shí)驗(yàn)室之一，實(shí)際上我們不僅談?wù)搶⑵溆糜诳茖W(xué)研究，而且正在付諸實(shí)踐。
學(xué)術(shù)界也有很多很酷的事情發(fā)生。我曾和天體物理學(xué)領(lǐng)域的一位諾貝爾獎(jiǎng)獲得者聊過(guò)，他正在用它掃描天空，尋找大氣信號(hào)等等。這很完美。它正在歐洲核子研究中心使用。所以也許委員會(huì)想承認(rèn)這一時(shí)刻。我認(rèn)為他們這樣做很酷。
MM：你的AlphaFold研究將為我們帶來(lái)哪些新發(fā)現(xiàn)？你是否在其他實(shí)驗(yàn)室看到過(guò)讓你興奮的有趣突破？
DH：Nature上關(guān)于核孔復(fù)合體的特刊給我留下了深刻的印象，核孔復(fù)合體是人體最大的蛋白質(zhì)之一，它像大門(mén)一樣打開(kāi)和關(guān)閉，讓營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)進(jìn)出細(xì)胞核。四項(xiàng)研究同時(shí)發(fā)現(xiàn)了這種結(jié)構(gòu)。四篇論文中有三篇發(fā)現(xiàn)AlphaFold預(yù)測(cè)是他們能夠解決整體結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵部分。這是基本的生物學(xué)理解。這是讓我印象深刻的事情。
酶設(shè)計(jì)確實(shí)很有趣。像Francis Arnold（美國(guó)生物化學(xué)家、諾貝爾獎(jiǎng)獲得者）等人研究了將AI與定向[蛋白質(zhì)]進(jìn)化相結(jié)合。有很多有趣的組合。許多頂級(jí)實(shí)驗(yàn)室已經(jīng)將其用于植物，研究能否讓植物更好地抵抗氣候變化。小麥有數(shù)萬(wàn)種蛋白質(zhì)。沒(méi)有人研究過(guò)這一點(diǎn)，因?yàn)檫@樣做的實(shí)驗(yàn)成本太高。它對(duì)各個(gè)領(lǐng)域都有幫助，很高興看到這一點(diǎn)。
MM：我有一個(gè)關(guān)于科學(xué)事業(yè)的概念性問(wèn)題。我們?cè)菊J(rèn)為預(yù)測(cè)某件事就是最重要的，于是花費(fèi)了那么多時(shí)間和精力去預(yù)測(cè)，比如蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)。但現(xiàn)在我們可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)快速做到這一點(diǎn)，而無(wú)需理解“為什么”。這是否意味著作為科學(xué)家，我們應(yīng)該努力推動(dòng)自己去尋找更多的東西？這是否會(huì)改變我們學(xué)習(xí)科學(xué)概念的方式？
DH：這個(gè)問(wèn)題很有趣。從某種意義上說(shuō)，預(yù)測(cè)是理解的一部分。如果能預(yù)測(cè)，就能理解?，F(xiàn)在，有了這些新的[AI]系統(tǒng)，它們就成了世界上的新產(chǎn)物，它們不符合物體的常規(guī)分類。它們本身具有一些內(nèi)在能力，這使它們成為一類獨(dú)特的新工具。
我的觀點(diǎn)是，如果產(chǎn)出足夠重要，例如蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，那么它本身就是有價(jià)值的。如果生物學(xué)家正在研究利什曼病，那么他們從哪里獲得蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)并不重要，只要它們是正確的，他們就可以在此基礎(chǔ)上進(jìn)行科學(xué)研究。或者，如果你治愈了癌癥，你不會(huì)說(shuō)：別給我這個(gè)，因?yàn)槲覀儾涣私馑?。在沒(méi)有完全理解的情況下，這將是一件了不起的事情。
科學(xué)有很多抽象概念。整個(gè)化學(xué)都是這樣，對(duì)吧？它建立在物理學(xué)的基礎(chǔ)上，然后生物學(xué)從中衍生出來(lái)。但它可以在其自己的抽象層面上被理解，而不必理解其下面的所有物理學(xué)。你可以談?wù)撛?、化學(xué)物質(zhì)和化合物，而不必完全理解量子力學(xué)的一切——我們還沒(méi)有完全理解量子力學(xué)。這是一個(gè)抽象層。它已經(jīng)存在于科學(xué)中。
至于生物學(xué)，我們可以研究生命，但仍然不知道生命是如何進(jìn)化或出現(xiàn)的。我們甚至無(wú)法正確定義它。但這些都是龐大的領(lǐng)域：生物學(xué)、化學(xué)和物理學(xué)。所以從某種意義上說(shuō)，這并不罕見(jiàn)——AI就像一個(gè)抽象層。構(gòu)建程序和網(wǎng)絡(luò)的人在某種程度上理解這一點(diǎn)，但這種新興屬性就從中產(chǎn)生，在這種情況下就是預(yù)測(cè)。但你可以在科學(xué)層面上分析這些預(yù)測(cè)本身。
話雖如此，我認(rèn)為理解非常重要。尤其是當(dāng)我們?cè)絹?lái)越接近AGI時(shí)。我認(rèn)為它會(huì)比現(xiàn)在好得多。AI是一門(mén)工程科學(xué)。這意味著你必須先制造出AI，然后才能研究它。這與自然科學(xué)不同，在自然科學(xué)中，現(xiàn)象已經(jīng)存在。
而且，AI是一種人造的、工程化的人工制品，這并不意味著它的復(fù)雜程度會(huì)低于我們想要研究的自然現(xiàn)象。所以你應(yīng)該預(yù)料到，理解、解構(gòu)和解構(gòu)一個(gè)像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這樣的人工制品同樣困難。這種情況現(xiàn)在正在發(fā)生，我們正在取得一些進(jìn)展。有一整個(gè)領(lǐng)域叫做“機(jī)理可解釋性”（mechanistic interpretation），就是使用神經(jīng)科學(xué)的工具和理念來(lái)分析這些虛擬大腦。我熱愛(ài)這個(gè)領(lǐng)域，并在DeepMind鼓勵(lì)這方面的工作。
MM：我查閱了你之前提到的一個(gè)關(guān)于利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)繪制果蠅連接組（大腦圖譜）的項(xiàng)目。AI有助于理解這一自然現(xiàn)象。
DH：沒(méi)錯(cuò)。這是一個(gè)完美的例子，說(shuō)明這些東西是如何結(jié)合起來(lái)的，然后我們慢慢地對(duì)這些系統(tǒng)有了越來(lái)越多的了解。所以，是的，這是一個(gè)很好的問(wèn)題，我非常樂(lè)觀地認(rèn)為，在未來(lái)幾年里，我們將在理解AI系統(tǒng)方面取得很大進(jìn)展。當(dāng)然，也許它們也可以自我解釋。想象一下將AlphaFold與語(yǔ)言能力系統(tǒng)結(jié)合起來(lái)，也許它可以解釋一下它在做什么。
MM：AI領(lǐng)域的技術(shù)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)已經(jīng)變得更加激烈。你認(rèn)為這會(huì)如何影響和塑造這一領(lǐng)域的進(jìn)步？你是否擔(dān)心創(chuàng)意會(huì)越來(lái)越少，人們會(huì)更加關(guān)注基于Transformer的大語(yǔ)言模型？
DH：我認(rèn)為，實(shí)際上許多領(lǐng)先的實(shí)驗(yàn)室正在縮小他們的研究范圍，專注于擴(kuò)展transformer。顯然，它們非常棒，將成為終極AGI系統(tǒng)的關(guān)鍵組成部分。但我們一直堅(jiān)信探索和創(chuàng)新研究。我們一直保持著這樣做的能力——在發(fā)明下一代transformer方面，我們擁有迄今為止最廣泛和最深入的研究平臺(tái)，如果需要的話。這是我們科學(xué)傳統(tǒng)的一部分，不僅在DeepMind，在Google Brain也是如此。我們正在加倍努力，同時(shí)在工程和規(guī)?；矫媾c其他人保持同步。
我們必須這樣做——部分原因是為了看看這能走多遠(yuǎn)，這樣你就知道你需要探索什么。我一直相信，在探索新想法的同時(shí)，也要將令人興奮的想法發(fā)揮到極致。除非你知道當(dāng)前想法的絕對(duì)極限，否則你不知道你需要什么突破。
在長(zhǎng)上下文窗口（衡量LLM一次可以處理多少文本的指標(biāo)）中看到了這一點(diǎn)。這是一項(xiàng)很酷的創(chuàng)新，沒(méi)有人能夠復(fù)制它。這只是其中一件事——我們的主流工作中還將出現(xiàn)更多突破。
MM：你和其他人都說(shuō)過(guò)AGI距離實(shí)現(xiàn)還有5到20年的時(shí)間：實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的科學(xué)方法是什么樣子的？當(dāng)我們實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)時(shí)會(huì)發(fā)生什么？
DH：科學(xué)方法意味著要將更多的時(shí)間、精力和思想投入到理解和分析工具、基準(zhǔn)測(cè)試和評(píng)估上。不僅是公司，AI安全機(jī)構(gòu)也需要投入10倍以上的精力。我認(rèn)為學(xué)術(shù)界和民間社會(huì)也是如此。
我認(rèn)為我們需要了解系統(tǒng)在做什么、這些系統(tǒng)的局限性以及如何控制和保護(hù)這些系統(tǒng)。理解是科學(xué)方法的重要組成部分。我認(rèn)為純工程學(xué)缺少這一點(diǎn)。工程學(xué)只是觀察——它是否有效？如果不行，就再試一次。這都是反復(fù)試驗(yàn)的過(guò)程。
科學(xué)就是在一切發(fā)生之前你能理解的東西。理想情況下，這種理解意味著你會(huì)犯更少的錯(cuò)誤。這對(duì)AGI和AI很重要，因?yàn)樗且豁?xiàng)非常強(qiáng)大的技術(shù)，你希望盡可能少犯錯(cuò)誤。
當(dāng)然，你希望能夠做到完美，但它太新了，發(fā)展太快了。但我們肯定可以做得比過(guò)去的技術(shù)更好。我認(rèn)為我們需要用AI做到這一點(diǎn)。這就是我所提倡的。
當(dāng)我們距離AGI更近時(shí)，也許還需要幾年時(shí)間，就會(huì)出現(xiàn)一個(gè)社會(huì)問(wèn)題，而這個(gè)問(wèn)題也可以通過(guò)科學(xué)方法來(lái)解答。我們希望這些系統(tǒng)擁有什么價(jià)值觀？我們希望為它們?cè)O(shè)定什么目標(biāo)？
因此，這兩個(gè)問(wèn)題是分開(kāi)的。技術(shù)上的問(wèn)題是，如何讓事情朝著你設(shè)定的目標(biāo)前進(jìn)？但這并不能幫助你決定這個(gè)目標(biāo)應(yīng)該是什么，對(duì)吧？但你需要這兩件事都正確才能建立一個(gè)安全的AGI系統(tǒng)。
我認(rèn)為第二個(gè)問(wèn)題可能更難回答，比如，目標(biāo)是什么、價(jià)值觀是什么等等。我認(rèn)為我們需要就此展開(kāi)廣泛討論，與政府、民間社會(huì)、學(xué)術(shù)界、社會(huì)各界——甚至包括社會(huì)科學(xué)和哲學(xué)界展開(kāi)討論。
我嘗試與所有這些類型的人交流，但在這方面我有點(diǎn)與眾不同。我試圖鼓勵(lì)更多的人這樣做，或者至少充當(dāng)榜樣，充當(dāng)將這些聲音帶到談判桌上的渠道。
我認(rèn)為我們應(yīng)該現(xiàn)在就開(kāi)始，因?yàn)榧词笰GI還需要10年時(shí)間才能實(shí)現(xiàn)，而且有些人認(rèn)為它可能會(huì)更快，時(shí)間也不多了。
