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我國AI研究應(yīng)該在方向選擇上多費點心思早日擺脫困境

2021-08-06 12:54:13 來源：中國科學(xué)報

2016年DeepMind公司的人工智能程序AlphaGo戰(zhàn)勝了人類圍棋冠軍，曾引起全世界的轟動。

2020年11月30日，DeepMind公司的另一個人工智能程序AlphaFold 2在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測大賽CASP 14中，對大部分蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的預(yù)測與真實結(jié)構(gòu)只差一個原子的寬度，達到了人類利用冷凍電子顯微鏡等復(fù)雜儀器觀察預(yù)測的水平，這是蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測史無前例的巨大進步。這一重大成果雖然沒有引起媒體和廣大民眾的關(guān)注，但生物領(lǐng)域的科學(xué)家反應(yīng)強烈。

中國科學(xué)院院士施一公對媒體說：“依我之見，這是人工智能（AI）對科學(xué)領(lǐng)域最大的一次貢獻，也是人類在21世紀(jì)取得的最重要的科學(xué)突破之一，是人類在認(rèn)識自然界的科學(xué)探索征程中一個非常了不起的歷史性成就。”

蛋白質(zhì)是生命的基礎(chǔ)，了解蛋白質(zhì)的折疊結(jié)構(gòu)和分子動力學(xué)是生物學(xué)界最棘手的問題之一，已經(jīng)困擾科學(xué)家50年之久。

目前已知氨基酸順序的蛋白質(zhì)分子有1.8億個，但三維結(jié)構(gòu)信息被徹底看清的還不到0.1%。最近DeepMind公司在《自然》上宣布已將人類的98.5%的蛋白質(zhì)預(yù)測了一遍，計劃今年年底將預(yù)測數(shù)量增加到1.3億個，達到人類已知蛋白質(zhì)總數(shù)的一半，并且公開了AlphaFold 2的源代碼，免費開源有關(guān)數(shù)據(jù)集，供全世界科研人員使用。

被釋放的海量蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)信息蘊含著生命信息的密碼，將有力推動生命科學(xué)的發(fā)展，大大加速針對癌癥、病毒的抗生素、靶向藥和新效率的蛋白酶的研發(fā)。

在AlphaFold 2 問世以前，許多科學(xué)家做過用計算機預(yù)測蛋白質(zhì)三維折疊結(jié)構(gòu)的研究。中科院計算技術(shù)研究所的卜東波團隊去年在《自然》發(fā)表論文，他們在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測方面做出了出色的成果。

DeepMind團隊采用的注意力機制也是計算機視覺和自然語言處理領(lǐng)域較成熟的技術(shù)。最近華盛頓大學(xué)推出預(yù)測準(zhǔn)確度與AlphaFold 2差不多的新算法，只需要一個GPU，10分鐘左右就能算出蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。

蛋白質(zhì)折疊問題的解決是生物學(xué)界和人工智能界長期合作努力的結(jié)果，但AlphaFold 2的“臨門一腳”是取得勝利的標(biāo)志性突破，它用精確的預(yù)測結(jié)果顯示出人工智能技術(shù)在基礎(chǔ)科學(xué)研究上的巨大威力。AlphaFold 2的巨大成功給我們許多耐人尋味的啟示。

2017年國務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》后，我國立即啟動了“新一代人工智能重大科技項目”，開展數(shù)據(jù)智能、跨媒體感知、群體智能、類腦智能、量子智能計算等基礎(chǔ)理論研究，統(tǒng)籌布局了人工智能創(chuàng)新平臺和許多關(guān)鍵共性技術(shù)研究。

近三年，我國學(xué)者發(fā)表了大量人工智能論文，申請幾萬件專利，在北京冬奧會、城市大腦等應(yīng)用場景和抗擊新冠疫情中取得顯著成效，出現(xiàn)了一些人工智能獨角獸企業(yè)，取得的成績可圈可點。但總的來講，我們的研究多數(shù)是技術(shù)驅(qū)動、論文導(dǎo)向的，目標(biāo)導(dǎo)向和問題導(dǎo)向的研究較少。

AlphaFold 2的成功首先是因為10年前DeepMind團隊就開始關(guān)注“蛋白質(zhì)折疊”這個有重大價值的科學(xué)問題。幾年前用計算機預(yù)測復(fù)雜的蛋白質(zhì)折疊結(jié)構(gòu)，正確率還不到40%，DeepMind團隊當(dāng)時就有信心攻克這個世界難題。

我們與一流科學(xué)家的差距之一是選擇可突破的重大科學(xué)問題的眼光不夠敏銳，布局的科研項目要么是增量式的技術(shù)改進，要么是幾十年都難以突破的理想型目標(biāo)，像蛋白質(zhì)折疊這樣的重要研究方向沒有列入新一代人工智能重大科技項目。

人工智能研究可能取得重大突破的目標(biāo)不只是蛋白質(zhì)折疊，我認(rèn)為，用機器學(xué)習(xí)的方法全自動地做集成電路的前端和后端設(shè)計也有可能在十年左右取得突破，如果做到了，讓人焦心的集成電路設(shè)計人員缺口巨大的難題就會迎刃而解。這一類涉及經(jīng)濟發(fā)展的重大問題應(yīng)該是人工智能界關(guān)注的焦點。

為什么重大科學(xué)問題和國計民生問題沒有進入人工智能界許多學(xué)者的視野，這涉及對人工智能這門學(xué)科的認(rèn)識。

最先提出“人工智能”這個術(shù)語的麥卡錫對這門學(xué)科的定義是：“人工智能就是要讓機器的行為看起來就像是人所表現(xiàn)出的智能行為一樣。”后來的人工智能學(xué)者大多盯住了“像人”這個“原則”，以“像不像人”作為目標(biāo)。所謂衡量智能水平的“圖靈測試”也是遵循這個原則。授予沙特阿拉伯公民身份的“索菲婭”和清華大學(xué)的“華智冰”機器人，都是朝著“像人”這個目標(biāo)努力。

但硅基的計算機和碳基的人腦終究有本質(zhì)性的區(qū)別，非要把電子線路構(gòu)成的機器做成與人一樣，既沒有必要也沒有可能。

現(xiàn)在用于機器學(xué)習(xí)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人的大腦有相似的地方，但也體現(xiàn)出與人的思維不同的機器“思維”方式。理性的人工智能發(fā)展模式應(yīng)該承認(rèn)人有人智、機有機“智”，要充分發(fā)揮機器“思維”的特長，做人不擅長做的事情。

AlphaFold 在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測上體現(xiàn)出的才能不是“像人”，而是比人高明。人工智能是對人類的補充和增強，而非替代人類，我們并不需要復(fù)制人的智能，而是要建立一個新的智能系統(tǒng)。人工智能研究擺脫“模仿人”“替代人”的思想束縛后，會有更廣闊的發(fā)展空間。

AlphaFold的成功表明，疑難問題的解決不一定完全依賴于人類的先驗知識，這意味著在人工智能時代，人類獲取知識的邏輯將發(fā)生根本性變革，對人類認(rèn)知將產(chǎn)生巨大沖擊。

機器學(xué)習(xí)是一種全新的、人類也無法真正理解、但能被實踐檢驗的認(rèn)知方法論。我們是相信“實踐是檢驗真理的標(biāo)準(zhǔn)”，人機互補構(gòu)建命運共同體，還是堅持機器必須給人講明白演繹和歸納過程才是真理，人類將面臨新的選擇。

機器學(xué)習(xí)可以正確預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，說明機器已掌握了一些人類還不明白的“暗知識”。過去我們把可以表達的知識叫作“明知識”或“顯知識”，不可表達但可以感受的知識叫作“潛知識”或“默知識”。現(xiàn)在又多出了一類既不可表達又不可感受但機器能明白的知識，可稱為“暗知識”。知識維度的增加大大擴充了人類的視野。如果說“明知識”是冰山顯露出來的一角，“潛知識”是冰山海面下的部分，“暗知識”就如同大海。對人類而言，如何利用“暗知識”可能比弄明白“暗物質(zhì)”“暗能量”更重要、更緊迫。

蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測取得重大突破的另一個啟示是，科研范式已經(jīng)開始轉(zhuǎn)向。

AlphaFold團隊是一個典型的跨學(xué)科合作團隊，在《自然》發(fā)表此重大成果的論文作者有34位，其中19位并列第一作者，包括機器學(xué)習(xí)、語音和計算機視覺、自然語言處理、分子動力學(xué)、生命科學(xué)、高能物理、量子化學(xué)等領(lǐng)域的知名學(xué)者。蛋白質(zhì)形成穩(wěn)定折疊結(jié)構(gòu)的原因是分子內(nèi)部的勢能會降到最低點，預(yù)測計算實際上是能量最小化的優(yōu)化。

深度學(xué)習(xí)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計算機視覺、自然語言處理和生物信息學(xué)等領(lǐng)域表現(xiàn)優(yōu)異，不僅僅源于算法和數(shù)學(xué)，背后還有深層次的物理原理。因此，理論物理學(xué)家的介入十分重要?；谧罨A(chǔ)科學(xué)原理的機器學(xué)習(xí)需要人類多領(lǐng)域科學(xué)家的智慧和機器“智能”有機融合，不同于以發(fā)現(xiàn)相關(guān)性為主要目標(biāo)的科研第四范式——數(shù)據(jù)密集型科學(xué)發(fā)現(xiàn)，我認(rèn)為這是科研第五范式的雛形。

AlphaFold并沒有提出新的科學(xué)原理，而是研究已知原理的相互組合涌現(xiàn)出的大量新奇結(jié)構(gòu)、特性和行為，把對結(jié)構(gòu)的認(rèn)知抽象成各種模式的自動化識別和匹配，本質(zhì)上是一種集成式的工程科學(xué)技術(shù)。

過去生物學(xué)家只是把人工智能當(dāng)成眾多的輔助工具之一，AlphaFold的成功改變了生物學(xué)家的看法。工程科學(xué)技術(shù)不只是工具，也不僅僅是基礎(chǔ)研究成果的應(yīng)用，而是在基礎(chǔ)研究中可以發(fā)揮巨大作用的重要組成部分。沒有像DeepMind團隊一樣強大的工程技術(shù)實現(xiàn)能力，基礎(chǔ)研究也難以做出重大成果。

目前我國大學(xué)和企業(yè)的人工智能實驗室大多遇到頂天頂不了、立地又落不下去的困境，希望人工智能界的學(xué)者認(rèn)真總結(jié)經(jīng)驗教訓(xùn)，在研究方向選擇上多費點心思，爭取獲得讓人眼睛一亮的重大成果。

標(biāo)簽： AI研究人工智能生物領(lǐng)域科學(xué)領(lǐng)域