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[導(dǎo)讀] 很多人認(rèn)為人工智能和機(jī)器人技術(shù)是危機(jī),將對(duì)我們的隱私,對(duì)我們的工作造成威脅和挑戰(zhàn),因?yàn)槲覀兒芏嗟墓ぷ鞫紝⒈灰平唤o基于機(jī)器的大腦。但是,其實(shí)人工智能也正在改善我們的環(huán)境,保護(hù)人類,人工智能也將解決

很多人認(rèn)為人工智能和機(jī)器人技術(shù)是危機(jī),將對(duì)我們的隱私,對(duì)我們的工作造成威脅和挑戰(zhàn),因?yàn)槲覀兒芏嗟墓ぷ鞫紝⒈灰平唤o基于機(jī)器的大腦。但是,其實(shí)人工智能也正在改善我們的環(huán)境,保護(hù)人類,人工智能也將解決我們?nèi)祟愖约簾o(wú)法解決的很多艱難的事情。從治愈疾病到處理很多暴力的威脅,AI都將對(duì)我們做出很大的貢獻(xiàn)。

用人工智能設(shè)計(jì)新分子

想設(shè)計(jì)出一種新型太陽(yáng)能材料、新型抗癌藥、或者能幫助莊稼對(duì)抗病毒的新型化合物嗎?你首先要解決兩項(xiàng)挑戰(zhàn):一是弄清這種物質(zhì)的化學(xué)結(jié)構(gòu),二是弄清哪些化學(xué)反應(yīng)能把原子連接成所需的分子或分子組合。

傳統(tǒng)方法需進(jìn)行大量猜測(cè)和摸索,極為耗時(shí)耗力,往往歷經(jīng)多次失敗才能成功。例如,一套合成方案可能要經(jīng)歷成百上千步才能成型,其中很多步都會(huì)產(chǎn)生不理想的副反應(yīng),或是根本不可行。不過(guò),如今人工智能已經(jīng)開始提升分子設(shè)計(jì)和合成雙方面的效率,讓企業(yè)能夠更快、更容易、更低成本地進(jìn)行生產(chǎn),同時(shí)減少化學(xué)廢料。

運(yùn)用人工智能技術(shù),機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠?qū)^(guò)去所有試圖發(fā)現(xiàn)或合成新物質(zhì)的實(shí)驗(yàn)進(jìn)行分析。這些實(shí)驗(yàn)有的成功了,但失敗的實(shí)驗(yàn)其實(shí)更重要。根據(jù)從中發(fā)現(xiàn)的規(guī)律,機(jī)器學(xué)習(xí)算法會(huì)對(duì)可能有用的新分子的結(jié)構(gòu)、以及合成這些分子的方法進(jìn)行預(yù)測(cè)。當(dāng)然,這些可不是按下一個(gè)按鈕就能做到的事情,但在藥物分子和材料的實(shí)際設(shè)計(jì)領(lǐng)域,人工智能技術(shù)正處于飛速進(jìn)步之中。

例如,德國(guó)明斯特大學(xué)研發(fā)的一款人工智能工具能夠重復(fù)模擬1240萬(wàn)種已知的單步驟化學(xué)反應(yīng),最終確定一套多步驟合成方案,且速度足足比人類快30倍。

而在制藥領(lǐng)域,一項(xiàng)以人工智能為基礎(chǔ)的、名叫“生成機(jī)器學(xué)習(xí)”的技術(shù)也令人倍感激動(dòng)。大多數(shù)制藥公司都儲(chǔ)存著數(shù)百萬(wàn)種化合物,需對(duì)它們一一進(jìn)行篩查,看它們有沒(méi)有制造新藥的潛力。但即使借助機(jī)器人和實(shí)驗(yàn)室自動(dòng)化工具,這個(gè)篩查過(guò)程也十分緩慢,成功率也較低。此外,理論上可能存在的分子達(dá)1030種,制藥企業(yè)擁有的化合物只占其中的一小部分。但利用一個(gè)描述已知藥物(以及候選藥物)的化學(xué)結(jié)構(gòu)和性質(zhì)的數(shù)據(jù)庫(kù),機(jī)器學(xué)習(xí)工具就可以找到擁有類似性質(zhì)、但用處可能更大的新化合物。這種能力大大加速了新型藥物先導(dǎo)化合物的發(fā)現(xiàn)。

將近100家初創(chuàng)公司已經(jīng)在嘗試用人工智能技術(shù)進(jìn)行新藥研發(fā)了,包括Insilico Medicine、Kebotix和BenevolentAI等公司。其中BenevolentAI最近獲得了1.15億美元的融資,用于借人工智能技術(shù)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)神經(jīng)元疾病、帕金森綜合征和其它疑難雜癥藥物的研發(fā)。BenevolentAI將人工智能應(yīng)用到了藥物研發(fā)的全過(guò)程中,從發(fā)現(xiàn)新分子到藥物設(shè)計(jì),再到證明該藥物的安全性和有效性的臨床測(cè)試,都有人工智能的參與。

在材料領(lǐng)域,Citrine InformaTIcs等公司也運(yùn)用了和制藥公司相似的手段,并通過(guò)與巴斯夫、松下這樣的大公司合作來(lái)加速創(chuàng)新進(jìn)程。美國(guó)政府也對(duì)該領(lǐng)域研究表示了支持。自2011年來(lái),美國(guó)政府向材料基因組計(jì)劃的投資已超2.5億美元。

過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)告訴我們,新材料和新化學(xué)物質(zhì)可能會(huì)對(duì)健康與安全造成無(wú)法預(yù)見的風(fēng)險(xiǎn)。幸運(yùn)的是,人工智能應(yīng)當(dāng)能預(yù)測(cè)到這些風(fēng)險(xiǎn),從而減少負(fù)面結(jié)果。這項(xiàng)技術(shù)似乎正大大提高新分子和新材料上市的速度和效率,進(jìn)而改善醫(yī)療,幫扶農(nóng)業(yè),更好地保護(hù)資源,并促進(jìn)可再生能源的生產(chǎn)與存儲(chǔ)。

能夠辯論和發(fā)指令的人工智能

如今的數(shù)字助手有時(shí)會(huì)讓你懷疑它們就是人類,但更加全能的數(shù)字助手也即將問(wèn)世。在表象之下,Siri、Alexa和其它同類產(chǎn)品借助高級(jí)的語(yǔ)音識(shí)別軟件來(lái)了解你的需求,弄清如何滿足你的需求,然后用聽上去很自然的聲音讀出與你的問(wèn)題對(duì)應(yīng)的答案。這類系統(tǒng)首先要接受“訓(xùn)練”,接觸大量人類可能給出的要求,然后由人類編寫出合適的答案,再將答案編輯成高度結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)形式。

這項(xiàng)工作非常耗時(shí),訓(xùn)練出的數(shù)字助手能夠執(zhí)行的任務(wù)也很有限。這些系統(tǒng)也會(huì)“學(xué)習(xí)”,不斷加強(qiáng)問(wèn)題與答案的匹配度,但畢竟程度有限。但盡管如此,它們的能力也堪稱驚人。

目前正在研發(fā)的新技術(shù)能夠讓下一代人工智能系統(tǒng)具備吸收和組織非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(如原始文本、視頻、圖片、語(yǔ)音、電子郵件等等)的能力,然后針對(duì)某個(gè)從未接受過(guò)訓(xùn)練的話題,自動(dòng)生成可靠建議、或是給出反對(duì)意見。

有些網(wǎng)站使用的聊天機(jī)器人已經(jīng)展現(xiàn)出了這種能力,在它們受過(guò)訓(xùn)練的數(shù)據(jù)范圍之內(nèi),可以回答用自然語(yǔ)言提出的問(wèn)題。這些聊天機(jī)器人基本不需要接受針對(duì)特定問(wèn)題或要求的訓(xùn)練,只需借助一系列預(yù)先配置好的數(shù)據(jù)組合、以及即時(shí)讀取相關(guān)背景材料的能力,即可完成相應(yīng)任務(wù)。不過(guò),它們?nèi)孕杞邮找欢ㄓ迷~和意圖識(shí)別方面的訓(xùn)練,才能給出高度準(zhǔn)確的回答。

今年六月,IBM發(fā)布了一項(xiàng)更高級(jí)的技術(shù):一套未預(yù)先接受相關(guān)話題訓(xùn)練、就能與人類專家開展實(shí)時(shí)辯論的系統(tǒng)。該系統(tǒng)需利用非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(包括維基百科上的內(nèi)容,其中有些經(jīng)過(guò)了編輯),確定這些信息的相關(guān)度和準(zhǔn)確度,然后將信息組織成能夠重復(fù)利用的資源庫(kù),從中提取出能夠支持己方觀點(diǎn)的辯詞。它還要對(duì)人類對(duì)手的辯詞做出反應(yīng)。這套系統(tǒng)在展示中參加了兩場(chǎng)辯論。許多觀眾都認(rèn)為,它在其中一場(chǎng)辯論中的辯詞比人類對(duì)手更具說(shuō)服力。

這套技術(shù)使用的軟件不僅能理解自然語(yǔ)言,還能應(yīng)對(duì)判斷積極和消極情緒這樣的高階挑戰(zhàn)。其研發(fā)時(shí)間已超五年,且目前仍處于未完成階段。盡管如此,該系統(tǒng)仍在與人類專家的辯論中占了上風(fēng)。接下來(lái)的三至五年間,想必會(huì)出現(xiàn)無(wú)數(shù)與之相關(guān)的應(yīng)用。這些系統(tǒng)將發(fā)揮重要作用,如幫助醫(yī)生迅速找到與某個(gè)復(fù)雜病例相關(guān)的研究資料,然后據(jù)此分析某套治療方案的優(yōu)勢(shì)。

這類智能系統(tǒng)只能匯編已有知識(shí),無(wú)法像科學(xué)家或?qū)<夷菢觿?chuàng)造新的知識(shí)。但隨著機(jī)器變得越來(lái)越智能,人類失業(yè)的可能性也越來(lái)越大。因此社會(huì)需要為下一代人工智能提供必要的技能,讓他們解決需要人類智力才能解決的問(wèn)題。

對(duì)抗癌癥和視力喪失

全球每年有大約880萬(wàn)人死于癌癥,并且有近1400萬(wàn)人被診斷患有某種形式的癌癥。盡早發(fā)現(xiàn)癌癥,可以大大的提高患者的生存機(jī)會(huì),并且降低疾病復(fù)發(fā)的概率。AI技術(shù)可以通過(guò)圖片掃描技術(shù)來(lái)幫助醫(yī)生識(shí)別疾病,這套技術(shù)可以96%的準(zhǔn)確識(shí)別患者的腫瘤和癌癥,包括診斷乳腺癌,肺癌,直腸癌,子宮肌瘤,卵巢癌,胃癌,和前列腺癌癥等等。還可以幫助視力下降的患者提前預(yù)防早期跡象,提前接受治療,杜絕視力喪失。

保護(hù)環(huán)境

氣候變化,環(huán)境污染是人類最大的挑戰(zhàn)。通過(guò)云計(jì)算,大數(shù)據(jù),AI技術(shù),我們可以通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)實(shí)時(shí)監(jiān)控能源的生產(chǎn)和需求,通過(guò)蓄電池,把能量?jī)?chǔ)存起來(lái),循環(huán)利用,在人們需要的時(shí)候釋放出來(lái),這樣可以消除不可再生能源對(duì)我們環(huán)境造成的沖擊。還可以通過(guò)AI技術(shù)實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)我們對(duì)能源的需求,比如說(shuō)冰箱可以通過(guò)AI技術(shù)遠(yuǎn)程控制,因此只有在電網(wǎng)需求低的時(shí)候才能進(jìn)入冷卻循環(huán)。

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