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人工智能學(xué)術(shù) 正文
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AI for Science時(shí)代,知識(shí)何存?

本文作者: 我在思考中 2021-12-29 16:04
導(dǎo)語(yǔ):達(dá)摩院 2022 十大科技趨勢(shì)發(fā)布,AI for Science入選。

AI for Science時(shí)代,知識(shí)何存?

AI for Science為何重要?實(shí)際上,它是比知識(shí)與數(shù)據(jù)協(xié)同范式的影響更為深遠(yuǎn)的發(fā)展方向。

“科學(xué)研究有兩大基本目的:一是尋求基本規(guī)律,二是解決實(shí)際問(wèn)題。在量子力學(xué)建立之時(shí),狄拉克就預(yù)言說(shuō)尋求基本規(guī)律的任務(wù)已大體完成,但因?yàn)槠鋽?shù)學(xué)問(wèn)題太復(fù)雜,用基本原理來(lái)解決實(shí)際問(wèn)題非常困難。直到上世紀(jì) 50 年代電子計(jì)算機(jī)開(kāi)始投入使用,以及微分方程數(shù)值方法的出現(xiàn),人類才第一次大規(guī)模實(shí)現(xiàn)了從基本原理出發(fā)解決實(shí)際問(wèn)題的能力,并由此構(gòu)建起了現(xiàn)代工業(yè)和技術(shù)賴以生存的基礎(chǔ)。

“但這依然沒(méi)有解決「維數(shù)災(zāi)難」問(wèn)題,而機(jī)器學(xué)習(xí)恰恰是我們過(guò)去缺乏的工具。機(jī)器學(xué)習(xí)、科學(xué)計(jì)算、高性能計(jì)算三大工具的結(jié)合,將推動(dòng)科學(xué)研究從小農(nóng)作坊模式轉(zhuǎn)變到大平臺(tái)模式,即由整個(gè)科學(xué)家群體共同努力構(gòu)建基礎(chǔ)模型、基礎(chǔ)算法和工具。這樣的大平臺(tái)將極大地提升整體科研的效率。”

“數(shù)百年來(lái),以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的開(kāi)普勒范式和以第一性原理驅(qū)動(dòng)的牛頓范式是科學(xué)研究的兩大基本范式。當(dāng)下正在蓬勃興起的 AI for Science 有可能促使兩種既有范式的深度融合,激發(fā)一場(chǎng)新的科學(xué)革命。《達(dá)摩院 2022 十大科技趨勢(shì)》將 AI for Science 列為重要趨勢(shì),無(wú)疑是看到了人工智能和傳統(tǒng)科研結(jié)合帶來(lái)的巨大潛能。我希望它能幫助推動(dòng)更多科研工作者投身其中,加速這場(chǎng)科學(xué)革命的進(jìn)程。”鄂維南院士表示。

12月28日,阿里巴巴達(dá)摩院發(fā)布2022十大科技趨勢(shì),這是達(dá)摩院連續(xù)第四年發(fā)布前沿科技趨勢(shì)預(yù)測(cè)。

通過(guò)「定量發(fā)散」與「定性收斂」結(jié)合的研究方法,達(dá)摩院分析了159個(gè)領(lǐng)域近三年770萬(wàn)篇公開(kāi)論文、8.5萬(wàn)份專利,挖掘其中熱點(diǎn)領(lǐng)域及重點(diǎn)技術(shù)突破,深度訪談近100位科學(xué)家,提出了2022年可能照進(jìn)現(xiàn)實(shí)的十大科技趨勢(shì),覆蓋人工智能、芯片、計(jì)算和通信等領(lǐng)域。

這其中,達(dá)摩院首先提及的便是AI for Science。

AI for Science為何重要?實(shí)際上,它是比知識(shí)與數(shù)據(jù)協(xié)同范式的影響更為深遠(yuǎn)的發(fā)展方向。

如今,AI for Science已經(jīng)從下游走向上游,也就是從勞動(dòng)密集的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析轉(zhuǎn)向智力密集的科學(xué)規(guī)律發(fā)現(xiàn)。這里的科學(xué)規(guī)律,不僅僅是指已有的,還有全新和未知的。這本就是自然而然的過(guò)程,畢竟科學(xué)規(guī)律其實(shí)就是更加凝練的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)歸納。而從現(xiàn)象到實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)再到科學(xué)規(guī)律,人工智能對(duì)科學(xué)的影響,就是將整個(gè)過(guò)程加速了,并擴(kuò)展到了人類未能觸及的邊界。在條件充足的領(lǐng)域比如生命科學(xué),這個(gè)過(guò)程的推進(jìn)更加迅速。

AI for Science面向“維數(shù)災(zāi)難”難題,這是智能被抽象出來(lái)后要面對(duì)的更高階考驗(yàn)。而另一方面,面向類人智能的大模型發(fā)展已進(jìn)入冷靜期,人們不再為動(dòng)輒萬(wàn)億參數(shù)規(guī)模的新模型感到驚訝。在未來(lái),大模型將成為基礎(chǔ)知識(shí)庫(kù)般地存在,并對(duì)端側(cè)的小模型進(jìn)行知識(shí)遷移,讓小模型在此基礎(chǔ)上去學(xué)習(xí)適應(yīng)垂直環(huán)境??梢哉f(shuō),大模型與小模型的協(xié)同定義了新的“知識(shí)-工程”概念,如同力學(xué)工程以經(jīng)典力學(xué)為參考一樣,小模型也將以大模型為參照,在具體的、獨(dú)特的、不確定的場(chǎng)景中發(fā)揮作用。

無(wú)論是AI for Science還是大小模型協(xié)同進(jìn)化,都預(yù)示著知識(shí)將被重新定義。

而在知識(shí)將被重新定義之前,已有知識(shí)和數(shù)據(jù)智能的協(xié)同也在發(fā)揮重要作用。這其中,非常典型的發(fā)展趨勢(shì)就包括AI助力綠色能源(比如,精準(zhǔn)的電網(wǎng)功率預(yù)測(cè))和AI助力高精度醫(yī)療導(dǎo)航(比如,癌癥的輔助診療)。這些變化是源于已有知識(shí)的不完備性,也就是知識(shí)不能代表真實(shí)世界。結(jié)合了數(shù)據(jù)智能之后,技術(shù)才能觸及真實(shí)世界的每一個(gè)角落。

而為了讓探測(cè)的觸角能細(xì)致入微,不斷挖掘新的數(shù)據(jù),人們也在持續(xù)發(fā)明新的感知設(shè)備,比如柔性感知機(jī)器人。柔性機(jī)器人結(jié)合柔性電子、力感知與控制、人工智能技術(shù),獲得了力覺(jué)、視覺(jué)、聲音等感知能力,應(yīng)對(duì)多任務(wù)的通用性與應(yīng)對(duì)環(huán)境變化的自適應(yīng)性大幅提升,其理想目標(biāo)是減少對(duì)世界的預(yù)設(shè),也就是對(duì)預(yù)編程或窮舉可能性的依賴。

柔性感知機(jī)器人是一種邊緣端設(shè)備,它在邊緣場(chǎng)景中的有效應(yīng)用,還得依賴于中心知識(shí)的初始遷移,這其實(shí)正好印證了大小模型協(xié)同進(jìn)化的趨勢(shì)之必要性和必然性。另一類邊緣端設(shè)備則在推進(jìn)人類感官世界的中心化與邊緣化的協(xié)同,那便是由AR、VR等設(shè)備構(gòu)成的XR互聯(lián)網(wǎng)。

知識(shí)重定義、知識(shí)與數(shù)據(jù)的協(xié)同,對(duì)應(yīng)了人類社會(huì)的兩大步調(diào),也就是凝聚世界規(guī)律,和向新大陸進(jìn)發(fā)。支撐這個(gè)過(guò)程背后的基礎(chǔ)設(shè)施,是計(jì)算和通訊構(gòu)成的全球互聯(lián)網(wǎng)。

全球互聯(lián)網(wǎng)的演進(jìn)規(guī)律和人類社會(huì)是同步的,也就是中心化與邊緣化同時(shí)進(jìn)行。其中,在通訊層面,星地計(jì)算在擴(kuò)大互聯(lián)的規(guī)模,并走向全球一體化,云網(wǎng)端融合則是隨著全球互聯(lián)的發(fā)展而必然出現(xiàn)的重新分工與協(xié)同。而在計(jì)算層面,面對(duì)算力瓶頸以及突破摩爾定律的需求,人們不再執(zhí)著于突破量子極限,芯片微型化、密集化的瓶頸還可以往能耗層面去考慮。憑借高密度的計(jì)算和極低的能耗,硅光芯片有望取代電子芯片,在保留二進(jìn)制架構(gòu)的同時(shí),進(jìn)一步發(fā)展摩爾定律,當(dāng)然,這更多地也是為了適應(yīng)人工智能的算力需求。

在中心化與邊緣化的演進(jìn)過(guò)程中,人類自身不斷經(jīng)受兩股力量的推動(dòng)。每個(gè)人都在中心化推力中恐懼被同化,也在邊緣化推力中拒絕成為工具。這些心理驅(qū)力下衍生的便是對(duì)個(gè)體完整性的渴求,也就是在數(shù)據(jù)定義人的時(shí)代,對(duì)個(gè)人信息隱私性的需求。隱私計(jì)算在計(jì)算效率提高下將演變?yōu)槿螂[私計(jì)算,適逢其時(shí)。

綜上,達(dá)摩院總結(jié)出了未來(lái)的十大科技趨勢(shì),AI科技評(píng)論基于知識(shí)重定義、知識(shí)與數(shù)據(jù)協(xié)同、基礎(chǔ)設(shè)施、人工智能倫理四個(gè)方面列出如下:

知識(shí)重定義

  • AI for Science

  • 大小模型協(xié)同進(jìn)化

知識(shí)與數(shù)據(jù)協(xié)同

  • 綠色能源AI

  • 高精度醫(yī)療導(dǎo)航

  • 柔性感知機(jī)器人

  • XR 互聯(lián)網(wǎng)

基礎(chǔ)設(shè)施

  • 星地計(jì)算

  • 硅光芯片

  • 云網(wǎng)端融合

人工智能倫理

  • 全域隱私計(jì)算



1

知識(shí)重定義

AI for Science

人工智能成為科學(xué)家的新生產(chǎn)工具,催生科研新范式

實(shí)驗(yàn)科學(xué)和理論科學(xué)是數(shù)百年來(lái)科學(xué)界的兩大基礎(chǔ)范式,而人工智能正在催生新的科研范式。機(jī)器學(xué)習(xí)能夠處理多維、多模態(tài)的海量數(shù)據(jù),解決復(fù)雜場(chǎng)景下的科學(xué)難題,帶領(lǐng)科學(xué)探索抵達(dá)過(guò)去無(wú)法觸及的新領(lǐng)域。人工智能不僅將加速科研流程,還將幫助發(fā)現(xiàn)新的科學(xué)規(guī)律。預(yù)計(jì)未來(lái)三年,人工智能將應(yīng)用科學(xué)中得到普遍應(yīng)用,在部分基礎(chǔ)科學(xué)中開(kāi)始成為科學(xué)家的生產(chǎn)工具。

大小模型協(xié)同進(jìn)化

大模型參數(shù)競(jìng)賽進(jìn)入冷靜期,大小模型將在云邊端協(xié)同進(jìn)化

超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型是從弱人工智能向通用人工智能的突破性探索,解決了傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用碎片化難題,但性能與能耗提升不成比例的效率問(wèn)題限制了參數(shù)規(guī)模繼續(xù)擴(kuò)張。人工智能研究將從大模型參數(shù)競(jìng)賽走向大小模型的協(xié)同進(jìn)化,大模型向邊、端的小模型輸出模型能力,小模型負(fù)責(zé)實(shí)際的推理與執(zhí)行,同時(shí)小模型再向大模型反饋算法與執(zhí)行成效,讓大模型的能力持續(xù)強(qiáng)化,形成有機(jī)循環(huán)的智能體系。



2

知識(shí)與數(shù)據(jù)協(xié)同

綠色能源AI

人工智能助力大規(guī)模綠色能源消納,實(shí)現(xiàn)多能互補(bǔ)的電力體系

風(fēng)電、光伏等綠色能源近年來(lái)快速發(fā)展,也帶來(lái)了并網(wǎng)難、消納率低等問(wèn)題,甚至出現(xiàn)了“棄風(fēng)”、“棄光”等現(xiàn)象。核心原因在于綠色能源存在波動(dòng)性、隨機(jī)性、反調(diào)峰等特征,大規(guī)模并網(wǎng)可能影響電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。人工智能技術(shù)的應(yīng)用,將有效提升電網(wǎng)等能源系統(tǒng)消納多樣化電源和協(xié)調(diào)多能源的能力,成為提升能源利用率和穩(wěn)定性的技術(shù)支撐,推動(dòng)碳中和進(jìn)程。預(yù)計(jì)未來(lái)三年,人工智能技術(shù)將幫助電力系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)大規(guī)模綠色能源消納,實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)的安全、高效、穩(wěn)定運(yùn)行。

高精度醫(yī)療導(dǎo)航

人工智能與精準(zhǔn)醫(yī)療深度融合,助力診療精度與效率提升

傳統(tǒng)醫(yī)療依賴醫(yī)生經(jīng)驗(yàn),猶如人工尋路,效果參差不齊。人工智能與精準(zhǔn)醫(yī)療深度融合,專家經(jīng)驗(yàn)和新的輔助診斷技術(shù)有機(jī)結(jié)合,將成為臨床醫(yī)學(xué)的高精度導(dǎo)航系統(tǒng),為醫(yī)生提供自動(dòng)指引,幫助醫(yī)療決策更快更準(zhǔn),實(shí)現(xiàn)重大疾病的可量化、可計(jì)算、可預(yù)測(cè)、可防治。預(yù)計(jì)未來(lái)三年,以人為中心的精準(zhǔn)醫(yī)療將成為主要方向,人工智能將全面滲透在疾病預(yù)防和診療的各個(gè)環(huán)節(jié),成為疾病預(yù)防和診療的高精度導(dǎo)航協(xié)同。

柔性感知機(jī)器人

機(jī)器人將兼具柔性和類人感知,可自適應(yīng)完成多種任務(wù)

傳統(tǒng)機(jī)器人依賴預(yù)編程,局限于大型生產(chǎn)線等結(jié)構(gòu)化場(chǎng)景。近年來(lái),柔性機(jī)器人結(jié)合柔性電子、力感知與控制、人工智能技術(shù),獲得了力覺(jué)、視覺(jué)、聲音等感知能力,應(yīng)對(duì)多任務(wù)的通用性與應(yīng)對(duì)環(huán)境變化的自適應(yīng)性大幅提升。機(jī)器人將從大規(guī)模、標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)線走向小規(guī)模、非標(biāo)準(zhǔn)化的場(chǎng)景。預(yù)計(jì)未來(lái)五年,柔性感知機(jī)器人將逐步替代傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人,成為產(chǎn)線上的主力設(shè)備,并在服務(wù)機(jī)器人領(lǐng)域開(kāi)始規(guī)?;瘧?yīng)用。

XR 互聯(lián)網(wǎng)

XR 眼鏡會(huì)成為重要交互界面,帶動(dòng)下一代互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展

隨著端云協(xié)同計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)通信、數(shù)字孿生等技術(shù)發(fā)展,以沉浸式體驗(yàn)為核心的 XR(未來(lái)虛實(shí)融合)互聯(lián)網(wǎng)將迎來(lái)爆發(fā)期。眼鏡有望成為新的人機(jī)交互界面,推動(dòng)形成有別于平面互聯(lián)網(wǎng)的 XR 互聯(lián)網(wǎng),催生從元器件、設(shè)備、操作系統(tǒng)到應(yīng)用的新產(chǎn)業(yè)生態(tài)。XR 互聯(lián)網(wǎng)將重塑數(shù)字應(yīng)用形態(tài),變革娛樂(lè)、社交、工作、購(gòu)物、教育、醫(yī)療等場(chǎng)景交互方式。預(yù)計(jì)未來(lái)三年,外形與重量接近普通眼鏡的新一代 XR 眼鏡將產(chǎn)生,成為下一代互聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵入口。



3

基礎(chǔ)設(shè)施

星地計(jì)算

衛(wèi)星及地面一體化的通信與計(jì)算,促進(jìn)空天地海全面數(shù)字化

基于地面網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算的數(shù)字化服務(wù)局限在人口密集區(qū)域,深空、海洋、沙漠等無(wú)人區(qū)尚是服務(wù)的空白地帶。高低軌衛(wèi)星通信和地面移動(dòng)通信將無(wú)縫連接,形成空天地海一體化立體網(wǎng)絡(luò)。由于算隨網(wǎng)動(dòng),星地計(jì)算將集成衛(wèi)星系統(tǒng)、空中網(wǎng)絡(luò)、地面通信和云計(jì)算,成為一種新興的計(jì)算架構(gòu),擴(kuò)展數(shù)字化服務(wù)的空間。預(yù)計(jì)未來(lái)三年,低軌衛(wèi)星數(shù)量會(huì)迎來(lái)爆發(fā)式增長(zhǎng),衛(wèi)星及其地面系統(tǒng)將成為新型計(jì)算節(jié)點(diǎn)。

硅光芯片

光電融合兼具光子和電子優(yōu)勢(shì),突破摩爾定律限制

電子芯片的發(fā)展逼近摩爾定律極限,難以滿足高性能計(jì)算不斷增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)吞吐需求。硅光芯片用光子代替電子進(jìn)行信息傳輸,可承載更多信息和傳輸更遠(yuǎn)距離,具備高計(jì)算密度與低能耗的優(yōu)勢(shì)。隨著云計(jì)算與人工智能的大爆發(fā),硅光芯片迎來(lái)技術(shù)快速迭代與產(chǎn)業(yè)鏈高速發(fā)展。預(yù)計(jì)未來(lái)三年,硅光芯片將承載絕大部分大型數(shù)據(jù)中心內(nèi)的高速信息傳輸。

云網(wǎng)端融合

云網(wǎng)端融合形成新計(jì)算體系,催生云上新物種

新型網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展將推動(dòng)云計(jì)算走向云網(wǎng)端融合的新計(jì)算體系,并實(shí)現(xiàn)云網(wǎng)端的專業(yè)分工:云將作為腦,負(fù)責(zé)集中計(jì)算與全局?jǐn)?shù)據(jù)處理;網(wǎng)絡(luò)作為連接,將多種網(wǎng)絡(luò)形態(tài)通過(guò)云融合,形成低延時(shí)、廣覆蓋的一張網(wǎng);端作為交互界面,呈現(xiàn)多元形態(tài),可提供輕薄、長(zhǎng)效、沉浸式的極致體驗(yàn)。云網(wǎng)端融合將促進(jìn)高精度工業(yè)仿真、實(shí)時(shí)工業(yè)質(zhì)檢、虛實(shí)融合空間等新型應(yīng)用誕生。預(yù)計(jì)未來(lái)兩年,將有大量新型應(yīng)用在云網(wǎng)端融合的新計(jì)算體系中運(yùn)行。



4

人工智能倫理

全域隱私計(jì)算

破解數(shù)據(jù)保護(hù)與流通兩難,隱私計(jì)算走向全域數(shù)據(jù)保護(hù)

數(shù)據(jù)安全保護(hù)與數(shù)據(jù)流通是數(shù)字時(shí)代的兩難問(wèn)題,破解之道是隱私計(jì)算。過(guò)去受制于性能瓶頸、技術(shù)信任不足、標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一等問(wèn)題,隱私計(jì)算尚只能在少量數(shù)據(jù)的場(chǎng)景下應(yīng)用。隨著專用芯片、加密算法、白盒化、數(shù)據(jù)信托等技術(shù)融合發(fā)展,隱私計(jì)算有望跨越到海量數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)源將擴(kuò)展到全域,激發(fā)數(shù)字時(shí)代的新生產(chǎn)力。預(yù)計(jì)未來(lái)三年,全域隱私計(jì)算技術(shù)將在性能和可解釋性上有新的突破,或?qū)⒊霈F(xiàn)數(shù)據(jù)信托機(jī)構(gòu)提供基于隱私計(jì)算的數(shù)據(jù)共享服務(wù)。

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AI for Science時(shí)代,知識(shí)何存?

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