斯德哥尔摩:人工智能已经颠覆了从银行和金融到电影和新闻等行业，科学家们正在研究人工智能如何彻底改变他们的领域，甚至赢得诺贝尔奖。

　　2021年，日本科学家北野博明(Hiroaki Kitano)提出了他所谓的“诺贝尔图灵挑战”，邀请研究人员创造一名能够在2050年之前自主开展值得诺贝尔奖的研究的“人工智能科学家”。

　　一些科学家已经在努力创造一个值得诺贝尔奖的人工智能同事，今年的获奖者将于10月7日至14日公布。

　　事实上，瑞典查尔姆斯大学(Chalmers University)机器智能教授罗斯·金(Ross King)表示，目前已经有大约100名“机器人科学家”。

　　2009年，金发表了一篇论文，他和一组同事介绍了“机器人科学家亚当”——第一台独立进行科学发现的机器。

　　金告诉法新社说:“我们制造了一个机器人，它能自己发现新科学，产生新的科学想法，并对它们进行测试，并证实它们是正确的。”

　　机器人被设置为自主形成假设，然后设计实验来验证这些假设。

　　它甚至会对实验室机器人进行编程，让它们进行这些实验，然后从这个过程中学习并重复。

　　“不简单”

　　“亚当”的任务是探索酵母的内部工作原理，并发现以前在生物体中未知的“基因功能”。

　　在论文中，机器人科学家的创造者指出，虽然这些发现是“适度的”，但它们也“不是微不足道的”。

　　后来，第二个机器人科学家——名为“夏娃”——被用来研究疟疾和其他热带疾病的候选药物。

　　根据金的说法，机器人科学家已经比一般的人类科学家有几个优势。

　　他解释说:“做科学研究花费更少，他们全天候工作。”他补充说，他们也更勤奋地记录过程的每一个细节。

　　与此同时，金承认，人工智能离诺贝尔奖的科学家还差得很远。

　　为此，它们需要“聪明得多”，能够“理解大局”。

　　“Nowhere附近的

　　挪威科技大学副教授因加·斯特伦克(Inga Strumke)说，目前科学界是安全的。

　　她在接受法新社采访时表示:“科学传统在短期内还远未被机器取代。”

　　然而，斯特鲁姆克补充说，“这并不意味着不可能”，他补充说，“绝对”清楚的是，人工智能正在并将对科学的开展产生影响。

　　AlphaFold是谷歌DeepMind开发的一种人工智能模型，它被用来根据氨基酸预测蛋白质的三维结构。

　　“我们知道氨基酸和蛋白质的最终三维形状之间存在某种关系……然后我们可以用机器学习来找到它，”斯特鲁姆克说。

　　她解释说，这种计算的复杂性对人类来说太令人生畏了。

　　“我们有一台机器，它做了人类做不到的事情，”她说。

　　与此同时，对于Strumke来说，AlphaFold的案例也表明了当前人工智能模型(如所谓的神经网络)的弱点之一。

　　他们非常擅长处理大量信息并得出答案，但不擅长解释为什么这个答案是正确的。

　　因此，尽管AlphaFold预测的超过2亿个蛋白质结构“非常有用”，但它们“没有教会我们任何关于微生物学的知识”，斯特鲁姆克说。

　　人工智能辅助

　　对她来说，科学寻求理解宇宙，而不仅仅是“做出正确的猜测”。

　　尽管如此，AlphaFold所做的突破性工作还是让专家们把它作为诺贝尔奖的领跑者。

　　谷歌DeepMind的主管约翰·跳普和首席执行官兼联合创始人德米斯·哈萨比斯已经在2023年获得了著名的拉斯克奖。

　　分析集团科睿唯安一直在关注潜在的诺贝尔科学奖获得者，并将这对夫妇列为2024年化学奖候选人的首选，该奖项于10月9日公布。

　　该研究小组的负责人大卫·彭德尔伯里承认，尽管跳马和哈萨比斯在2021年发表的一篇论文被引用了数千次，但诺贝尔评审团在论文发表后这么快就授予其奖项，这与他们的性格不符——因为大多数获奖的发现都可以追溯到几十年前。

　　与此同时，他相信，用不了多久，人工智能辅助的研究将赢得最令人垂涎的科学奖项。

　　彭德尔伯里说:“我确信，在未来十年内，将会有一些诺贝尔奖在某种程度上得到计算的帮助，而如今的计算越来越多地涉及人工智能。”(法新社

　　×