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10月，DeepMind聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO Demis Hassabis憑借AlphaFold成為了諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)的三位共同獲獎(jiǎng)?wù)咧弧?/span>

作為一種人工智能軟件，AlphaFold解決了一個(gè)生物學(xué)界50年前提出的問題：預(yù)測(cè)每種已知蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)。

事實(shí)上，AlphaFold這個(gè)極具開創(chuàng)性的模型，也僅僅是DeepMind成果的一部分。成立15年來，DeepMind已經(jīng)躋身為全球最重要的AI實(shí)驗(yàn)室之一。

盡管被谷歌收購、與Google Brain合并后加入了一些商業(yè)考量，但他們目前仍然專注于科學(xué)和工程中最復(fù)雜和基本的問題，最終設(shè)計(jì)出能夠模仿，甚至取代人類認(rèn)知能力的強(qiáng)大AI。

獲得諾獎(jiǎng)后不到24小時(shí)，Demis Hassabis就接受了《金融時(shí)報(bào)》記者M(jìn)adhumita Murgia的采訪，討論了DeepMind下一步將要解決的重大難題、AI對(duì)科學(xué)進(jìn)步的作用，以及他本人對(duì)AGI之路的前景預(yù)測(cè)。

Demis Hassabis在谷歌DeepMind倫敦總部

AI4Science的下一個(gè)挑戰(zhàn)

AlphaFold 3的相關(guān)進(jìn)展，就一定程度上彰顯了DeepMind在生物學(xué)領(lǐng)域下一步的前進(jìn)方向——理解生物體內(nèi)的相互作用，最終對(duì)整個(gè)通路進(jìn)行建模，甚至可以構(gòu)建出一個(gè)虛擬細(xì)胞。

此外，通過DeepMind子公司Isomorphic的努力，他們也在進(jìn)軍藥物發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域——設(shè)計(jì)全新的化合物、找到結(jié)合位置，并預(yù)測(cè)出這些物質(zhì)的特性、吸收性、毒性等等。

目前，Isomorphic還與禮來、諾華等公司合作開展了6個(gè)藥物研發(fā)計(jì)劃，有望未來幾年內(nèi)在臨床上有所進(jìn)展，希望能大幅縮減藥物發(fā)現(xiàn)所需時(shí)間，從而幫助治愈一些疾病。

除了生物學(xué)領(lǐng)域，Hassabis也表示對(duì)材料設(shè)計(jì)領(lǐng)域的工作感到十分興奮。

去年，他們?cè)贜ature上發(fā)表的一篇論文提出了名為GNoME的AI工具，實(shí)現(xiàn)了AlphaFold 1級(jí)別的材料設(shè)計(jì)，共發(fā)現(xiàn)了220萬個(gè)新晶體；下一步，就需要努力達(dá)到AlphaFold 2級(jí)別。

論文地址： https://www.nature.com/articles/s41586-023-06735-9

數(shù)學(xué)方面，AlphaProof和AlphaGeometry已經(jīng)在今年達(dá)到了IMO銀牌的水準(zhǔn)，接下來的幾年，DeepMind將嘗試借助AI的力量真正解決一個(gè)重要的數(shù)學(xué)猜想。

對(duì)于能源和氣候領(lǐng)域，去年在Science上發(fā)表的Graphcast模型能在1分鐘內(nèi)以前所未有的精度預(yù)測(cè)未來10天的天氣。

論文地址：https://www.science.org/stoken/author-tokens/ST-1550/full

這其中的技術(shù)，或許可以幫助進(jìn)行氣候建模，這對(duì)于應(yīng)對(duì)氣候變化、優(yōu)化電網(wǎng)等領(lǐng)域都非常重要。

可以看出，DeepMind的未來藍(lán)圖中，重點(diǎn)更多地放在應(yīng)用和工程實(shí)踐層面，旨在將技術(shù)進(jìn)一步轉(zhuǎn)化為能夠影響現(xiàn)實(shí)世界的工作，而非純粹的基礎(chǔ)研究。

對(duì)此，Hassabis表示，「蛋白質(zhì)折疊」是一個(gè)「可遇不可求」的「挑戰(zhàn)」，不能要求每個(gè)問題都有如此含金量。

「蛋白質(zhì)折疊」這個(gè)問題如此核心且重要，相當(dāng)于生物學(xué)領(lǐng)域的費(fèi)馬大定理，但可惜的是，沒有多少問題足夠重要、探索時(shí)間足夠長(zhǎng)，能夠被稱之為「挑戰(zhàn)」。

諾獎(jiǎng)將成為AI的分水嶺

今年的諾貝爾物理和化學(xué)獎(jiǎng)項(xiàng)接連頒給AI學(xué)者，這很有趣，但誰也說不清評(píng)獎(jiǎng)委員會(huì)為什么會(huì)做出這樣的決定。

對(duì)此，Hassabis如何理解？

他表示，這很像是委員會(huì)特意發(fā)表的一種「聲明」，也將成為AI的分水嶺時(shí)刻，標(biāo)志著它的技術(shù)成熟度得到了足夠的認(rèn)可，能夠協(xié)助科學(xué)發(fā)現(xiàn)。

AlphaFold就是最好的例子，而Hinton和Hopfield的獎(jiǎng)項(xiàng)則是針對(duì)更基礎(chǔ)、更底層的算法工作。

Hassabis表示，希望10年后回顧當(dāng)下時(shí)，AlphaFold將預(yù)示著所有這些不同領(lǐng)域的科學(xué)發(fā)現(xiàn)的新黃金時(shí)代。

這也帶來了一個(gè)有趣的問題：有了AlphaFold這樣的工具，科學(xué)家們不再需要花費(fèi)過多的時(shí)間和精力來進(jìn)行預(yù)測(cè)，這是否意味著我們應(yīng)當(dāng)去開拓新的領(lǐng)域？甚至改變學(xué)習(xí)科學(xué)概念的方式？

需要注意的是，AI系統(tǒng)是一類獨(dú)特的新工具，它們具有一些內(nèi)在的功能，因而不適用于傳統(tǒng)意義上對(duì)工具的分類。

雖然AlphaFold等工具目前只能做到預(yù)測(cè)，但從某種意義上說，預(yù)測(cè)也是「理解」的一部分。如果你能預(yù)測(cè)，那就可以帶來理解。

甚至，如果預(yù)測(cè)的輸出足夠重要，比如蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)，那么它本身就是有價(jià)值的。

從更宏大的視角來看，科學(xué)中包含了很多層次的「抽象」。

比如，整個(gè)化學(xué)領(lǐng)域就是建立在物理學(xué)的基礎(chǔ)上。你不需要理解量子力學(xué)等全部的物理原理，也可以談?wù)撛踊衔铮诨瘜W(xué)自身的抽象層去理解它。

對(duì)生物學(xué)領(lǐng)域而言，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，甚至無法正確定義「生命」這個(gè)概念。

類似的，人工智能也像一個(gè)抽象層，構(gòu)建程序和網(wǎng)絡(luò)的人們?cè)谝欢ǖ奈锢韺用嫔侠斫膺@一點(diǎn)，但隨后產(chǎn)生的預(yù)測(cè)結(jié)果就像一種突然涌現(xiàn)的屬性，我們可以在科學(xué)的層面上自行分析這些預(yù)測(cè)。

AGI迫近，理解很重要

無論是自然科學(xué)，還是人工智能系統(tǒng)，「理解」都很重要。

人工智能是一門工程學(xué)科，這意味著你必須先建造出一個(gè)系統(tǒng)，之后才能研究、理解這個(gè)對(duì)象；而自然科學(xué)中的現(xiàn)象不需要制造，是天然存在的。

雖然AI系統(tǒng)是工程化的人造物，但這并不意味著比自然現(xiàn)象更容易研究，甚至可以預(yù)期到的是，它會(huì)像生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一樣難以理解、分拆和解構(gòu)。

現(xiàn)在這種情況正在發(fā)生，但我們已經(jīng)取得了一些進(jìn)展，比如有一個(gè)專門的領(lǐng)域叫做「機(jī)械解釋」（mechanistic interpretation），就是使用神經(jīng)科學(xué)的觀念和工具來分析AI系統(tǒng)這個(gè)「虛擬大腦 」。

對(duì)于AI的可解釋性，Hassabis非常樂觀，認(rèn)為未來幾年就會(huì)在理解AI系統(tǒng)這方面取得很大進(jìn)展。

當(dāng)然，AI也可以學(xué)著解釋自己。想象一下將AlphaFold與語言能力系統(tǒng)結(jié)合起來，它就可以一邊預(yù)測(cè)，一邊解釋自己在做什么。

目前，很多領(lǐng)先的實(shí)驗(yàn)室正在縮小他們的探索范圍，專注于對(duì)Transformers進(jìn)行擴(kuò)展。不可否認(rèn)，這是一個(gè)很好的方向，也將成為最終AGI系統(tǒng)的關(guān)鍵組成部分，但DeepMind會(huì)繼續(xù)堅(jiān)持探索和創(chuàng)新研究。

事實(shí)上，對(duì)于發(fā)明下一代Transformer而言，DeepMind擁有迄今為止最廣泛、最深入的研究平臺(tái)，這是他們科學(xué)遺產(chǎn)的一部分。

這些探索都是必要的，一部分原因是為了看看我們能走多遠(yuǎn)，這樣就知道需要探索什么。

探索新想法，以及將令人興奮的想法發(fā)揮到極致，這兩條路都很重要。如果你不了解當(dāng)前想法的絕對(duì)局限，也不會(huì)知道需要哪些突破。

LLM的長(zhǎng)上下文窗口就是一個(gè)很好的例子。谷歌Gemini 1.5 Pro做出的2M token上下文就是一個(gè)很酷的創(chuàng)新，目前沒有其他人能夠復(fù)制。

谷歌DeepMind倫敦辦公室

理解AI，才會(huì)有安全的AGI

Hassabis和很多科技領(lǐng)袖都曾預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)AGI還需要5～20年的時(shí)間。

如果要用科學(xué)方法實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，就意味著更多的時(shí)間、精力和思考，集中在AI的理解和分析工具、基準(zhǔn)測(cè)試和評(píng)估上，需要目前投入的10倍。

這些投入不僅來自科技公司，還應(yīng)包括AI安全機(jī)構(gòu)，也來自學(xué)術(shù)界和民間社會(huì)。我們需要了解AI系統(tǒng)正在做什么、它們的局限性，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，卻是純工程中所缺少的。工程只是旁觀——這個(gè)方法有效嗎？如果不起作用就再試一次，充滿了試驗(yàn)和誤差。

科學(xué)則是在一切發(fā)生之前就能理解的東西。理想情況下，這種理解意味著更少的錯(cuò)誤。這對(duì)于AI和AGI來說很重要，因?yàn)樵谶\(yùn)用一項(xiàng)如此強(qiáng)大的技術(shù)時(shí)，你希望盡可能少地犯錯(cuò)誤。

也許幾年后，當(dāng)我們接近AGI時(shí)，就會(huì)出現(xiàn)一個(gè)社會(huì)問題——我們希望這些系統(tǒng)具有什么價(jià)值？我們要為它們?cè)O(shè)定什么樣的目標(biāo)？

這與技術(shù)問題不同。技術(shù)層面關(guān)注的是如何讓系統(tǒng)走上正軌，朝著設(shè)定的目標(biāo)前進(jìn)，但并不能幫助我們決定目標(biāo)應(yīng)該是什么。

為了安全的AGI系統(tǒng)，技術(shù)問題和社會(huì)問題，這兩件事都需要正確，但Hassabis認(rèn)為，后者可能更難實(shí)現(xiàn)。

目標(biāo)和價(jià)值觀等一系列問題，會(huì)更多地涉及UN和地緣政治，甚至社會(huì)科學(xué)和哲學(xué)，需要與政府、學(xué)術(shù)界和民間社會(huì)各階層進(jìn)行廣泛的討論。

即使AGI還需要10年才能實(shí)現(xiàn)，我們解決這些問題的時(shí)間也并不是很多，因此這方面的討論應(yīng)該從現(xiàn)在開始，讓各種來源、各種觀點(diǎn)的聲音呈現(xiàn)在桌面上。

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