劃重點(diǎn)
012024年諾貝爾化學(xué)獎和物理學(xué)獎分別授予谷歌DeepMind公司的丹米斯哈薩比斯和約翰霍普菲爾德，以及美國普林斯頓大學(xué)教授約翰霍普菲爾德和加拿大多倫多大學(xué)教授杰弗里辛頓，表彰他們在AI領(lǐng)域的貢獻(xiàn)。
02專家認(rèn)為，AI對科學(xué)研究、物理研究有非常大的作用，但目前尚未真正影響到物理學(xué)的基本原理。
03然而，短期來看，AI被認(rèn)為是一種泡沫，許多低質(zhì)量的公司獲得了資金，現(xiàn)在正在努力創(chuàng)造產(chǎn)品或收入。
04除此之外，AI在藥物研發(fā)等方面取得了顯著成果，如Insilico成功提名了19個(gè)臨床前候選藥物，將9個(gè)項(xiàng)目推向臨床。
05專家預(yù)測，未來AI領(lǐng)域的最大生產(chǎn)力浪潮將在中國。
以上內(nèi)容由騰訊混元大模型生成，僅供參考
北京時(shí)間10月9日下午，瑞典皇家科學(xué)院決定將2024年諾貝爾化學(xué)獎授予三位科學(xué)家。其中，丹米斯哈薩比斯（Demis Hassabis）和約翰喬普（John M. Jumper）兩位諾獎得主來自谷歌DeepMind公司，利用 AI 模型AlphaFold2，以超過90%的正確率通過氨基酸序列預(yù)測人類所知的2億種蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。
無獨(dú)有偶。早前一天8日，2024年諾貝爾物理學(xué)獎也頒給了 AI 領(lǐng)域的兩位科學(xué)家：美國普林斯頓大學(xué)教授約翰霍普菲爾德 (John J. Hopfield)和加拿大多倫多大學(xué)教授杰弗里辛頓（Geoffrey E. Hinton），表彰他們通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)性發(fā)現(xiàn)和發(fā)明。
很顯然，今年成為諾貝爾獎的“AI 年”，物理學(xué)獎與化學(xué)獎都頒給了AI相關(guān)的工作。那么，這是否意味著，AI已經(jīng)能夠取代科學(xué)家的工作？本屆得主為何獲得化學(xué)獎而非生理學(xué)或醫(yī)學(xué)獎？對于AI泡沫，尤其是 AI 軟件的產(chǎn)業(yè)回報(bào)低于預(yù)期，AI 從技術(shù)到應(yīng)用并產(chǎn)生正向利潤的距離還有多遠(yuǎn)？
對此，鈦媒體App與英矽智能（InSilico Medicine）創(chuàng)始人、CEO Alex Zhavoronkov，北電數(shù)智首席科學(xué)家竇德景教授等多位學(xué)者進(jìn)行獨(dú)家對話交流。
AlphaFold獲諾獎是意料之中，但AI還仍未真正影響到物理學(xué)
如何解讀今年諾貝爾獎的“AI 年”？對此，北京智源人工智能研究院創(chuàng)始理事長、美國工程院外籍院士張宏江在向鈦媒體App展示的一段視頻中表示，AI對于科學(xué)研究、物理研究其實(shí)有非常大的作用，此次兩位獲獎實(shí)至名歸。“我認(rèn)為這是對于AI它未來潛力的一個(gè)非常好的認(rèn)可。我相信未來物理也和 AI 密不可分。”
“Hinton 2006 年利用 RBM 做 DNN 自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練，成功訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以說是這輪 AI 革命的先聲，Hopfield 網(wǎng)絡(luò)為 RBM 奠定了基矗”張宏江稱，兩個(gè)人其實(shí)跟物理有非常緊密的聯(lián)系。另外，非常重要的是，諾獎給到網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，實(shí)際上是對于以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的 AI 或者機(jī)器學(xué)習(xí)的重要性的一個(gè)認(rèn)可和期待。
哈佛大學(xué)理論物理學(xué)家馬特斯特拉斯勒表示，“Hopfield和Hinton的研究是跨學(xué)科的，融合了物理學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和神經(jīng)科學(xué)。從這個(gè)意義上說，它屬于所有這些領(lǐng)域。”
北電數(shù)智首席科學(xué)家竇德景教授對鈦媒體App表示，首先，今年化學(xué)諾獎頒發(fā)給DeepMind 哈薩比斯和喬普，他們“在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測方面的貢獻(xiàn)”確實(shí)功不可沒，用AlphaFold高準(zhǔn)確度，低成本地預(yù)測了以前生物科學(xué)家長期以來費(fèi)時(shí)費(fèi)力才能得到的蛋白質(zhì)復(fù)雜結(jié)構(gòu)，推動了生物科學(xué)研究模式的變革；而物理諾獎頒給 AI 領(lǐng)域，代表了整個(gè)科學(xué)界對 AI 貢獻(xiàn)的認(rèn)可。從ChatGPT誕生后，AI飛速發(fā)展了兩年，并且一直在提速。雖然還沒有實(shí)現(xiàn)很大的商業(yè)變現(xiàn)，但對各行各業(yè)已經(jīng)產(chǎn)生了很多影響，尤其對科學(xué)界的影響力也不校這次的物理學(xué)獎頒給Hopfield和Hinton，表彰他們推動利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)性發(fā)現(xiàn)和發(fā)明，其核心主要是把物理學(xué)的基本原理應(yīng)用到了 AI 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域。
不過，竇德景認(rèn)為，“AI對物理學(xué)本身的貢獻(xiàn)還不足夠明顯。”
他介紹，過往AI對物理學(xué)界產(chǎn)生一個(gè)貢獻(xiàn)是在2017年，天文學(xué)家用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)幫助處理得到人類首張黑洞照片。 雖然近兩年火熱的大模型技術(shù)的進(jìn)步也依賴于數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、信息學(xué)和物理學(xué)等基礎(chǔ)學(xué)科，當(dāng)諾獎物理學(xué)獎頒發(fā)給Hinton時(shí)他本人也很吃驚，沒想到會發(fā)生。
竇德景對鈦媒體App強(qiáng)調(diào)，“總結(jié)來說，數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、物理學(xué)、信息學(xué)都是計(jì)算機(jī)科學(xué)基礎(chǔ)，這些基礎(chǔ)理論幫助了計(jì)算機(jī)科學(xué)和AI的發(fā)展，也是AI的基礎(chǔ)，但反過來，AI目前還仍未真正影響到物理學(xué)的基本原理、并幫到物理學(xué)的發(fā)展。以后，隨著不斷發(fā)現(xiàn)的新的物質(zhì)和理論，我們預(yù)計(jì)AI和物理學(xué)以及其他基礎(chǔ)學(xué)科的互動會更加頻繁。除了物理學(xué)和化學(xué)以外，生物醫(yī)學(xué)等的諾貝爾獎也可能表彰AI學(xué)者的貢獻(xiàn)。”
英矽智能創(chuàng)始人、CEO Alex Zhavoronkov對鈦媒體App表示，AI對科學(xué)技術(shù)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響，并將改變?nèi)祟惿畹姆椒矫婷妗?/p>
“我認(rèn)為諾貝爾委員會認(rèn)識到了這一點(diǎn)，并且必須突破界限才能認(rèn)識到這一深刻的變化。”Alex表示，今年的獎項(xiàng)有很多不尋常的事實(shí)。首先，AI 主要是數(shù)學(xué)。約翰麥卡錫（John McCarthy）、艾倫圖靈（Alan Turing）、馬文明斯基（Marvin Minsky）、艾倫紐厄爾（Allen Newell）、赫伯特西蒙（Herbert A. Simon）、納撒尼爾羅切斯特（Nathaniel Rochester）、克勞德香農(nóng)（Claude Shannon）大多是數(shù)學(xué)家和工程師。當(dāng)諾貝爾獎首次推出時(shí)，還沒有計(jì)算機(jī)科學(xué)或人工智能作為一門獨(dú)立的學(xué)科。因此對于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，他們不得不將 AI 歸類為物理學(xué)，而AlphaFold 獲得諾貝爾獎是意料之中的事。
在Alex看來，諾貝爾獎將激勵更多的人，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對行業(yè)的價(jià)值是巨大的。
“許多非常簡單的任務(wù)已經(jīng)被 AI 接管。即使在 Insilico，我們也用 AI 取代了許多注釋、寫作甚至編碼工作，并且不得不重新培訓(xùn)和提高許多準(zhǔn)備數(shù)據(jù)的員工的技能。經(jīng)濟(jì)效益尚未顯現(xiàn)，但確實(shí)存在。而且，沒有什么比藥物發(fā)現(xiàn)的影響更深遠(yuǎn)的了。自2019年籌集第一輪大規(guī)模融資以來，僅Insilico一家就成功提名了 19 個(gè)臨床前候選藥物，將 9 個(gè)項(xiàng)目推向臨床，并通過了一項(xiàng) II 期試驗(yàn)。通常，大型制藥公司每年會提名 5-7 個(gè)臨床前候選藥物，并且擁有更多的資源。想想看有了 AI，一家公司在藥物發(fā)現(xiàn)方面的能力就比世界上大多數(shù)發(fā)達(dá)國家都要強(qiáng)。很少有人發(fā)現(xiàn)過新藥。大多數(shù)國家從未提名過 PCC。但多虧了 AI 和中國的力量，無需花費(fèi)幾十年時(shí)間培訓(xùn)當(dāng)?shù)乜茖W(xué)家，你可以真正感受到 AI 對這個(gè)行業(yè)的影響。但就像互聯(lián)網(wǎng)或社交網(wǎng)絡(luò)一樣贏家很少，也許是 2-3 家。”Alex表示。
上海交通大學(xué)化學(xué)化工學(xué)院長聘教軌副教授沈琦對外表示，隨著AI的出現(xiàn)，蛋白質(zhì)預(yù)測的準(zhǔn)確率和效率都得到了前所未有的提高，解決了困擾化學(xué)家多年的重大科學(xué)難題，并成為廣大科研人員手中的得力工具，獲獎實(shí)至名歸。
實(shí)際上，自1901年首次頒發(fā)諾獎以來，諾貝爾獎經(jīng)常強(qiáng)調(diào)研究對社會的影響，并獎勵實(shí)用發(fā)明，而不僅僅是純科學(xué)。在這方面，今年的獎項(xiàng)并不罕見，比如有時(shí)，它們會頒發(fā)給非常出色的工程項(xiàng)目。其中包括激光和PCR領(lǐng)域。
據(jù)了解，2024年諾貝爾物理學(xué)獎、化學(xué)獎將均分單獎總額1100萬瑞典克朗（約合人民幣744.46萬元）的獎金。
“短期看 AI 是一種泡沫”
盡管今年諾獎已經(jīng)公布完畢，但對于“生成式 AI 熱潮是否已經(jīng)形成泡沫”這個(gè)話題一直存在爭議。
據(jù)Gartner技術(shù)周期顯示，AI 已經(jīng)度過了過度預(yù)期的高峰，將進(jìn)入幻滅的低谷。報(bào)告預(yù)測，到2025年，30%的當(dāng)前 AI 項(xiàng)目將在概念驗(yàn)證后被放棄，同時(shí)，許多 AI 項(xiàng)目將由于數(shù)據(jù)質(zhì)量差、風(fēng)險(xiǎn)控制不足、商業(yè)價(jià)值不明確或成本不斷上升而失敗。
Gartner指出，實(shí)施生成式 AI 項(xiàng)目可能耗資數(shù)百萬美元，并產(chǎn)生巨大的持續(xù)成本。例如，推出新一代 AI 虛擬助手的成本可能為500萬-650萬美元，每位用戶每年的經(jīng)常性預(yù)算支出為8000至11000美元。
對此，Alex告訴鈦媒體App，從短期來看，AI 就像許多其他科技泡沫一樣，它（生成式 AI）是一個(gè)泡沫。許多低質(zhì)量的公司獲得了資金，甚至一些較低級別的大學(xué)教授也獲得了新創(chuàng)業(yè)公司的資金，現(xiàn)在正在努力創(chuàng)造產(chǎn)品或收入。
竇德景對鈦媒體App表示，“我們認(rèn)為，現(xiàn)在的AI還沒能夠幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)盈利，雖然現(xiàn)在一些軟件公司用copilot來自動編程，能夠節(jié)省程序員的時(shí)間和一些成本，但是還做不到，用AI完全替代程序員。另外，AI現(xiàn)在回報(bào)低于預(yù)期，也因?yàn)榇竽Ｐ托袠I(yè)的運(yùn)行成本太高，訓(xùn)練一個(gè)模型需要花幾個(gè)月的時(shí)間，以及幾千上萬張卡，就算有盈利模式，成本分?jǐn)傁聛硪残枰浅ｉL的回本時(shí)間。”
在竇德景看來，就像當(dāng)年搜索引擎的出現(xiàn)，給大家更好獲得信息的渠道，但當(dāng)時(shí)也在思索變現(xiàn)回報(bào)模式，后來是依靠廣告才開啟了盈利模式。目前，還沒有在 AI 領(lǐng)域看到類似廣告這樣的盈利模式。未來是不是OpenAI能在自己平臺上打廣告實(shí)現(xiàn)盈利，目前來看不明確，畢竟大模型公司的用戶日活量遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于谷歌等搜索引擎，還需要有一個(gè)像廣告這樣的盈利模式。
不過，從資本到企業(yè)自身，市場正在轉(zhuǎn)變，大模型領(lǐng)域的企業(yè)們正加速應(yīng)用落地，努力獲得收入。
據(jù)竇德景介紹，作為一家 AI 原生的國有企業(yè)，北電數(shù)智在當(dāng)前算力資源的競爭格局下，解決如何有效利用現(xiàn)有多元算力資源，提升AI產(chǎn)業(yè)的核心競爭力的同時(shí)，降低企業(yè)使用AI算力的門檻并助力AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展。
具體來說，北電數(shù)智正在通過以混元適配的核心技術(shù)，更高效地利用國產(chǎn)芯片處理不同類型的數(shù)據(jù)，同時(shí)確保數(shù)據(jù)的安全性和模型的性能，推動國產(chǎn)芯片實(shí)現(xiàn)從“可用”到“好用”轉(zhuǎn)變。同時(shí)，AI的廣泛應(yīng)用，不僅技術(shù)本身需要創(chuàng)新，流程、系統(tǒng)和組織也需要創(chuàng)新；另外，北電數(shù)智正在構(gòu)筑 AI 時(shí)代的生產(chǎn)線，推動基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展，除了算力層協(xié)同國產(chǎn)芯片協(xié)同作戰(zhàn)，模型層對主流的基座模型和開源模型提供普適性支持，數(shù)據(jù)層打造可信數(shù)據(jù)空間，同時(shí)打造敏感行業(yè)的垂類模型矩陣；其次，每個(gè)星火智算也都配以展覽展示、路演空間、實(shí)驗(yàn)室，及開閉門研討會等，加速產(chǎn)業(yè)發(fā)展，讓AI可用的同時(shí)加速AI時(shí)代到來。
Alex表示，目前在 AI 領(lǐng)域，只有少數(shù)初創(chuàng)公司能夠?qū)崿F(xiàn)規(guī)模和工業(yè)能力OpenAI 在推理方面做得很好，Insilico在藥物發(fā)現(xiàn)方面做得很好，但像谷歌、微軟、亞馬遜、Meta這樣的大公司掌握著主流工業(yè)應(yīng)用的所有鑰匙。從非常積極的一面來看，在藥物研發(fā)方面，我們看到Insilico推動一種完全由 AI 生成的藥物的首個(gè) II 期臨床研究已經(jīng)完成，“我很自豪這是在中國完成的，如果我們幸運(yùn)的話，它可能是世界上第一種獲批的 AI 藥物”。
根據(jù)英矽智能今年6月向港交所提交的財(cái)報(bào)信息顯示，英矽智能2021年、2022年收入分別為471.3萬美元和3014.7萬美元，主要來自醫(yī)藥研發(fā)的服務(wù)。未來，Insilico將會擴(kuò)展 AI、房地產(chǎn)和醫(yī)療保健的結(jié)合，Alex指出公司正在與一些領(lǐng)先的房地產(chǎn)公司合作。
據(jù)行業(yè)研究數(shù)據(jù)顯示，2017-2021年，全球醫(yī)藥研發(fā)支出由1652億美元增至2179億美元，期間復(fù)合增長率為7.9%。預(yù)計(jì)到2022年-2026年，支出規(guī)模將從2421億美元增至3130億美元，期間復(fù)合增長率為6.9%。
“我認(rèn)為成功的50%歸功于非常強(qiáng)大的生成式 AI，50%歸功于中國高質(zhì)量的人才、能力和職業(yè)道德。我認(rèn)為，我們將在 AI 領(lǐng)域看到的下一波最大的生產(chǎn)力浪潮將在中國。”Alex表示。
