AI“统治”诺贝尔奖背后,知识的贬值已经开始了

AI“统治”诺贝尔奖背后,知识的贬值已经开始了
2024年10月12日 19:13 读懂财经

这两天,诺贝尔奖逐步公布,AI成了最大赢家。

10月8日,瑞典皇家科学院宣布,2024年诺贝尔物理学奖授予美国科学家约翰·霍普菲尔德(John J. Hopfield)和英裔加拿大科学家杰弗里·辛顿(Geoffrey E. Hinton),以表彰他们利用物理学工具,开发出了当今强大机器学习技术的基础方法。

一天之后,瑞典皇家科学院又宣布,将2024 年诺贝尔化学奖授予大卫·贝克(David Baker)、戴米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)和约翰·江珀(John M.Jumper),以表彰他们用AI在蛋白质设计和蛋白质结构预测领域作出的贡献。

你可以简单理解为,诺奖评委们把诺贝尔物理学奖颁给了机器学习,而诺贝尔化学奖颁给了AI预测蛋白质结构和蛋白质设计。

为什么AI突然能拿下两座诺贝尔大奖?AI站上诺贝尔奖舞台背后,到底隐藏着一个什么趋势?

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AI连下两座诺贝尔大奖

先说下诺贝尔物理学奖的获得者霍普菲尔德和辛顿。

霍普菲尔德在1982年创造出联想神经网络,现在通称为霍普菲尔德网络(Hopfield network),可以存储并重现图像和其他数据模式的关联记忆技术。

简单来说,霍普菲尔德网络解决的问题是:人是如何进行联想记忆的,也就是如何通过某一部分的记忆联想起整个记忆。比如,你听到一个人的名字,就能联系他的长相。

而作为深度学习领域的领军人物,辛顿的最大贡献在于,开发了一种新的神经网络:玻尔兹曼机。

在我们大脑中,神经元之间会相互作用,有些神经元的决策是可以影响另一部分的神经元。借用知乎上产品二姐的比方:

有些神经元的决策是可以表现出来的,比如某些人看了《长安三万里》这部动画片。但又有些神经元的表现是不可见的,比如某些人看《长安三万里》是因为喜欢唐诗,有些人看是因为喜欢追光动画,还有些人是因为陪喜欢的人一起看。

而玻尔兹曼机所要做的事,就是搞清楚这些可见和不可见神经元之间互相影响的关系。

玻尔兹曼机的出现,很大程度推动了机器学习的快速发展。特别是在深度学习发展早期,波尔兹曼机被用来预训练深层神经网络,帮助网络在进行更复杂学习任务之前,找到合适的权重初始状态。

说完物理学奖,再来说说诺贝尔化学奖。

其中,诺贝尔化学奖获奖者之一的大卫·贝克,率先开发了设计和预测蛋白质三维结构的方法,创造出了全新的蛋白质,基于创新的软件、算法解决医学难题。

而戴米斯·哈萨比斯和约翰·江珀,则参与创造的AI蛋白质结构分析工具AlphaFold,直接把蛋白质预测这事带到了一个新纪元。

如果将生命体比作一个拼好的乐高积木,那蛋白核酸等大分子就像一个个独立的乐高零件。在过去的五十年里,理解每一个乐高零件的形状就是结构生物学家的主要工作。

但这事并不容易,蛋白质是由20种不同的氨基酸按特定序列连接形成的多聚体,这些不同的氨基酸通常会折叠成某一个特定的形状。所以,想要真正地理解蛋白质如何发挥作用,科学家们就必须准确地掌握蛋白质的空间结构。

蛋白质结构从简单到复杂,总共分为4级。一级结构比较容易确定,简单的生物实验如质谱法即可,但涉及到二级以上结构如何折叠的,结构生物学家往往需要利用X射线、核磁共振、电游仪、冷冻电镜来检测。

这些方法耗时耗力、人工成本也极高,比如电泳仪只能间接进行测量,实验中还受较多因素干扰,因而会影响对蛋白质结构的分析与理解。而能高分辨率解析的冷冻电镜则极为昂贵,一台约1亿人民币左右。截至今年,我国的冷冻电镜也只有60多台。

AlphaFold厉害的地方在于,通过深度学习模型来预测蛋白质更高结构,不仅非常快,而且相当准确,大大提高了蛋白质研究的效率。

2021年,AlphaFold就预测了35万个蛋白质结构,这包括了98.5%的人类蛋白质,并将这些蛋白质结构放到了AlphaFold-EBI数据库中。到了2022年,这个数据库中的蛋白质数超过了2亿,几乎包含了地球上所有可能存在的蛋白质。

可以说,AlphaFold几乎一个人把预测蛋白质结构这事给做了,这对人类探索自身的生命密码尤其重要。

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知识的尽头是AI

虽然机器学习拿下诺贝尔物理学奖这事有很大争议,但另一个已成的事实是,AI已经几乎渗透到所有的学科,并产生了不可忽视的影响。

原因很简单,AI的学习效率比人强太多。在之前很长时间里,辛顿一直认为,人的智慧比AI更高。但这几年,辛顿看法开始转变,因为他发现,AI在知识传播效率、学习机制、能源效率方面都比人强。

就拿知识传播来说,当一个AI智能体掌握了某个知识,所有的AI智能体都能立刻学会这个知识。相反,人类只能通过观察和复制教师行为来学习,这个过程时间更长且效率更低。

再说学习机制,人类的大脑里有100万亿个连接,而GPT只有一万亿个,数量远远低于人类。但一个GPT用1700多亿的参数,居然就记住了人类所有的知识和文明,而且还可以进行抽象的思考。

这意味着,AI比人类更擅长将大量知识放在1万亿的连接中。换句话说,AI可能找到了比人类更好的学习方法。

在AI强大的学习能力之下,知识正在迅速贬值。OpenAI早期投资人Vinod Khosla曾预测,未来几乎所有的专业知识都将被AI免费化。

持有类似观点的还有牛津大学教授Nick Bostrom。他的观点更极端,本科和博士课程将加速贬值,传统20-30年以知识传递为核心的人力资本投资将看不到任何回报。

但与此同时,跨学科知识的重要性可能被进一步提升,即使用计算机工具,以及与其他学科的理论,去帮助其它学科(物理,化学,材料,生物,医药攻克学术难题。

也就是说,未来学好人工智能,很有可能会比拒绝人工智能的人,能更有效的工作,形成新的重要发现,甚至争夺各个方向的诺贝尔奖。

甚至有一天,一个拿GPT-X写文章的人,或许也能够获得诺贝尔文学奖。

文/林白

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