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人民網(wǎng)

AI 科學家的崛起:主動式 AI 是否是研發(fā)的未來,?

來源:至頂網(wǎng)

研發(fā)領域正在經(jīng)歷一場巨大的變革。去年,,數(shù)學家們通過與 AI 的協(xié)作,成功解決了一個此前難以攻克的數(shù)學難題,。隨后,,賓夕法尼亞大學的研究人員利用人工智能發(fā)現(xiàn)了近百萬種新型抗生素。這些并非孤立事件,,而是科學發(fā)現(xiàn)方式發(fā)生根本性轉(zhuǎn)變的標志,。

“超級頓悟”的崛起

Arthur D. Little 發(fā)布的一份名為”超級頓悟”的報告準確地描述了這一轉(zhuǎn)變。該公司 BlueShift 部門主管 Albert Meige 博士解釋道:”AI 之于大腦就像類固醇之于肌肉,。我們認為 AI 不會取代研究人員,,但善用 AI 的研究人員必定會比不使用 AI 的研究人員更有效率。”

這種影響已經(jīng)可以量化,。一些公司在特定領域的生產(chǎn)力提升了十倍,。以蛋白質(zhì)折疊為例,這個過程曾經(jīng)需要耗費整個博士階段的時間,,并投入高達 10 萬美元的實驗成本,,現(xiàn)在使用 AlphaFold 等 AI 工具只需要幾小時甚至幾分鐘就能完成。

AI 革新研發(fā)的三種方式

這種轉(zhuǎn)變正在多個維度上發(fā)生,。據(jù) Meige 介紹,,AI 在研發(fā)領域的潛力體現(xiàn)在三個方面:”首先,AI 可以幫助研究人員解決更多問題,。研究人員和工程師有許多重復性工作,,比如文獻綜述或撰寫活動報告,。”其次,AI 能夠利用專門的模型解決以前無法解決的問題,。第三,,它正在革新創(chuàng)新戰(zhàn)略的決策過程,幫助組織更好地管理研究組合,。

實施的挑戰(zhàn)

盡管前景光明,,但組織在有效實施 AI 時仍面臨多個障礙。BlueShift 項目負責人 Zoe Huczok 強調(diào),,最大的風險并非人們想象的那樣:”首要風險是 AI 的次優(yōu)使用,。有一種風險是把 AI 當作萬能工具,但并非所有問題都適合用 AI 解決,。”

數(shù)據(jù)質(zhì)量和可訪問性仍然是關鍵挑戰(zhàn),。組織需要確保數(shù)據(jù)清晰、結(jié)構(gòu)合理,,并且能夠在沒有過多官僚障礙的情況下輕松獲取,。當內(nèi)部數(shù)據(jù)不足時,公司正在尋找創(chuàng)新解決方案,,包括與其他組織(有時甚至是競爭對手)合作以獲取必要的數(shù)據(jù)集,。

研究的未來:主動式 AI

展望未來,最令人興奮的發(fā)展之一是主動式 AI 的出現(xiàn),。這些系統(tǒng)能夠自主進行研究,,從生成想法到撰寫科學論文。像 Sakana 的 AI 科學家已經(jīng)在計算機科學研究中展示了這種潛力,。正如 Meige 博士所說:”當它發(fā)揮作用時,,效果令人震撼。這有點像看著一群研究人員絞盡腦汁,,嘗試一種解決方案,,發(fā)現(xiàn)不行后又嘗試另一種方式。”

主動式 AI 的真正潛力在于其在未知領域進行批判性思考和自主決策的能力,。正如 Huczok 解釋的:”最終目標和期望是讓 AI 能夠生成假設,,根據(jù)實驗結(jié)果調(diào)整方向,并在沒有人為提示的情況下探索特定問題,。”盡管這種進步引發(fā)了關于人類監(jiān)督和適當防護措施的重要問題,,但技術發(fā)展迅速。正如 Meige 指出,,我們正在接近”與 AI 相關的最有趣的哲學討論”,,特別是關于可能導致技術奇點的自我改進系統(tǒng)。現(xiàn)在的關鍵問題是,這些在計算機科學中表現(xiàn)出前景的系統(tǒng)是否能夠有效地適應其他科學領域——這種轉(zhuǎn)變可能徹底革新研發(fā)領域,,同時需要我們仔細考慮技術能力和倫理影響,。

研發(fā)領域 AI 的起步

對于希望在研發(fā)中開始 AI 之旅的組織,專家建議從小處著手但要有大局觀,。Huczok 說:”實驗 AI 不一定要花費很多?,F(xiàn)在有很多供應商和完整的生態(tài)系統(tǒng),可以讓你外包計算資源,。”

然而,,Meige 提醒要避免一個常見的陷阱:”人們經(jīng)常問我’應該使用什么工具?’這不是首要問題,。真正的首要問題是,,你的組織面臨什么問題…一切都應該從痛點出發(fā)。”

展望未來

AI 在研發(fā)領域的潛力遠不止于提高效率,。正如 Meige 指出,,AI 可能在應對氣候變化適應和突破性醫(yī)學發(fā)現(xiàn)等人類重大挑戰(zhàn)方面發(fā)揮關鍵作用。雖然關于適當防護措施和人類研究人員角色的問題仍然存在,,但有一點是明確的:研發(fā)領域的 AI 革命不是即將到來——它已經(jīng)在這里,,并正在改變我們創(chuàng)新的方式。

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