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人工智能带来的科学革命:给科学家打下手,比博士生还高效

作者:采集侠时间:2017-12-09 19:14点击:

(原标题:人工智能带来的科学革命:给科学家打下手,比博士生还高效)

人工智能(AI)正在革命所有的行业,包括科研,这个看上去最“人类智能”的领域。不过,与忧心忡忡、担心被抢饭碗的卡车司机或数据分析师不同,科学家们看到AI简直两眼放光:人工智能的计算能力与工作效率不知比博士生高到哪里去了,还不用吃饭和睡觉,真是最理想的“压榨”对象。唯一的问题是,如果未来人工智能看得懂也写得了论文了,要不要加上它的署名呢?

近日,著名学术期刊《科学》上刊登了一系列报道,记录人工智能带给科学的革命。

大数据与深度学习

踏过各自的风雨历程,科研与人工智能在大数据时代这个路口,注定相遇。从千变万化的染色体与蛋白质结构、恒河沙数的宇宙星体数据,到互联网上每天批量诞生的文字视频,自然和社会科学家的烦恼终于逐渐从数据不够,演变为数据太多,多到超出人类目力和脑力的极限。

而在另一边,“深度学习”(deep learning)赋予了算法“智能”的雏形,恰好为大数据而生。在前深度学习时代,研究员们需要依靠自己的智慧建立某种关系,设定计算机如何由一个输入值,得出一个对应的输出值。深度学习则解放了人类:“喂”给程序大量相匹配的输入值和输出值,由程序自身摸索出其中的关系。

科学家们就亟待这种解放。对普通人来说神秘而高深的科研工作,其实包含了无数对海量数据的机械性处理,不仅枯燥,而且博士生的一个马虎,就可能毁掉一个团队几年的心血。

粒子物理

早在1980年代,粒子物理学家们就看上了人工智能。毕竟,粒子物理学家们很多时候在做的工作,就是一次又一次地把粒子放在加速器里对撞,期待在这些看起来很相似的实验数据里发现一点点不同的迹象——那可能就是新粒子的魅影。这个工作连篇累牍,枯燥透顶,却是人工智能最擅长的领域。人工智能善于通过给定的几个变量,从庞大的背景数据中找出有用的信号。

人工智能带来的科学革命:给科学家打下手,比博士生还高效

欧洲大型强子对撞机(LHC)

2012年,欧洲大型强子对撞机(LHC)终于“撞”见了预言中的“上帝粒子”——希格斯玻色子。这是标准模型中最后被发现的粒子,它的发现就有人工智能的一份功劳。毕竟,每对撞10亿次质子,才可能会产生1个希格斯玻色子,而它产生10^-22秒后就会衰变为其他粒子。不难想象,阅读这些数据,是怎样浩大的工作量。

人工智能带来的科学革命:给科学家打下手,比博士生还高效

正在解读LHC数据的神经网络 来源:CERN(欧洲核子中心)

当然,在现阶段,人工智能只能这样给物理学家们打打下手,找找数据。具体怎么找,还是基于物理学家们对物理学的理解。但人工智能会变得越来越重要。在未来的几年内,欧洲大型强子对撞机的对撞速度将提升至目前的10倍。面对汹涌而至的数据,人工智能不可或缺。

寻找自闭症基因

尽管生物学家们不断通过基因解开疾病的奥秘,但自闭症却令他们有些为难。自闭症具有明显的遗传倾向,而目前找到的自闭症基因,只能解释其中20%的病例。更多的自闭症疑凶,藏在人类剩下的25000多个基因中。

美国普林斯顿大学的计算生物学家欧嘉·特洛杨斯卡娅(Olga Troyanskaya)收集了大量基因在特定人类细胞中活动的数据,比如蛋白质互动的方式,转录因子结合位点和其他关键染色体性质。她的团队运用人工智能,将已知自闭症基因的活动数据,与其他未知的基因对比,寻找相似性。他们最终找到了2500个疑似基因。

人工智能带来的科学革命:给科学家打下手,比博士生还高效

帮助自闭症患者 来源:BSIP

不过,基因并不是唯一的凶手。遗传学家们最近才意识到,基因周围的染色体非编码片段也在助纣为虐。找出这些从犯,比找出自闭症基因本身还要困难多了,更需要人工智能的帮助。

大众心理

对于社会科学家来说,人工智能则是一把理性的钥匙,能解开隐藏在人类语言中的性格密码。

每天发在社交网络上的状态,是芸芸众生日常情绪的记号。但是,这些看似杂乱无章的数据,真的能成为照见大众内心的有用信息吗?美国著名心理学家马丁·塞利格曼(Martin Seligman),和他的同事们成立了一个“世界幸福项目”,试图透过社交网络数据捕捉公众心理和生理健康的信号。比起传统的问卷调查,这种方法廉价、自然,数据量也多,就是很杂乱——这就需要人工智能的帮助了。