ChatGPT 人工智能 GPT4 伦理 生成式 医疗 监管 安全 机器学习 深度学习 神经网络 计算机视觉 强化学习 模型 算法 应用 开发 研究 工具 平台 框架 数据集 训练 部署 安全 合规 培训 投资 LLM,llm AI,ai,Ai 大模型 大语言模型 制图 生图 绘图 文生图 文生视频 生成式AI AGI 世界模型 sora chatGPT,chatgpt,ChatGpt claude openai Llama deepseek midjourney 红熊猫模型 Red panda,panda Stable Diffusion,StableDiffusion,stable DALL- E 3 DALL E DALL Flux,flux 扩散模型 混元大模型 文心一言 通义千问 可灵 Pika PixelDance 豆包 月之暗面 零一万物 阶跃星辰 搜索增强 MiniMax Talkie Agent prompt fastai LangChain TTS 微调 提示词 知识库 智能体
# 热门搜索 #
搜索
从诺贝尔化学奖看AI与游戏的无限可能
6719点击    2024-10-15 10:43

AI、游戏与科学的故事,未完待续。


2024年的诺贝尔化学奖被授予三名科学家,美国华盛顿大学教授大卫·贝克(David Baker)及谷歌Deepmind公司的德米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)与约翰 ·江珀(John Jumper),以表彰他们对破解蛋白质结构之谜的卓越贡献。


蛋白质结构问题一直是诺贝尔化学奖的热门领域,1958年来共有十余次奖项与之相关,既包括重要结构的发现,也包括工具和方法的改进,如晶体电子显微镜和冷冻电镜的发展。计算机和人工智能方法的成功引入,不仅预测了几乎全部人类已知的蛋白质结构,更能创造全新的蛋白质分子,为生物医药打开更多可能。


三名获奖者中,贝克教授是以计算预测蛋白质结构这一工作的领军者,而吸引Deepmind两名AI专家加入的“接力棒”,则是一款叫做Foldit的游戏


Foldit游戏聚合“人工的智能”


蛋白质是生命的基石,其结构决定了功能。虽然组成蛋白质的氨基酸只有20种,但它们在三维空间中的组合方式却近乎无限。因此,对蛋白质结构的精准描绘困扰了科学家们数十年。传统方法是观测已有的蛋白质,准确但需要借助大型精密仪器,因此又慢又贵。从1971到2006的40年间,全球蛋白质数据银行(Protein Data Bank)也仅收集了4万个结构数据,相比上亿的总数可谓九牛一毛。


《环球科学》2024年10月刊中“AI重塑结构生物学”专题配图 


于是科学家们逆转思路,从观测变为预测,并希望借助性能不断进化的计算机,准确找到更多的蛋白质结构。蛋白质通常会折叠到能量最低的状态,而科学家也知道如何去计算它的能量。基于此,贝克教授团队在1998年发布了重要的计算平台罗塞塔(RoseTTA),它能进行蛋白质的预测乃至设计。计算机虽然擅长运算,但缺乏人类的空间想象能力,加上单台设备算力有限,因此进展不算迅速。


贝克团队发现,蛋白质折叠这项工作具有有明确的目标、规则和打分,恰好构成了一项游戏的全部要素。那为什么不用这一点吸引更多人参与进来呢?他们进行了一项大胆尝试——游戏化科学众包。2008年,基于罗塞塔构建的功能游戏Foldit应运而生,允许用户以闯关形式,将氨基酸的“链”折叠成适当的三维形状,再由科学家检验结果。它富有趣味,简洁易懂,很快吸引了全球几十万没有科学背景的普通用户加入。


Foldit通过在线平台将科学问题和普通人连接起来并聚合智慧


很快,人类在模式识别上的优势就显现出来,不仅准确度超过了计算机,也在多个科研难点中发力。比如玩家曾在10天内破解了艾滋病逆转录酶的晶体结构,一个存在了15年的科学难题。2010年,57000名“Foldit players”作为论文作者登上《Nature》,这是“人工的智能”在蛋白质结构预测中的里程碑。新冠疫情爆发后,20万人共同寻找阻止新冠病毒传播的蛋白质结构。这些公民科学家们还为包括癌症、阿尔茨海默病和埃博拉病毒在内的广泛医疗挑战的研究做出了贡献。


“超级玩家”哈萨比斯接棒AI通关蛋白质折叠游戏


Foldit这颗子弹,将在多年后击中Deepmind创始人、游戏人工智能专家哈萨比斯的眉心。


他是一名不折不扣的“超级玩家”,棋类和Foldit点亮了他对游戏和智能的关系的思考:12岁成为国际象棋世界亚军,编写了自己的第一个人工智能下棋程序;15岁和毕业后设计的《主题公园》《黑与白》等作品“都以AI为核心”。在MIT做博后时,他接触到了Foldit,惊讶于人类直觉在游戏中发现新模式的巨大潜力。


成立Deepmind,是他从游戏智能出发、追寻通用智能的重要一步。他在接受采访时说到:“从一开始,我们就将游戏作为证明和开放 AI 算法的试验场。因为游戏非常高效,也很容易有指标来查看 AI 系统如何思考和改进。”同时,“最终目标是使用游戏中训练的智能来引导通用学习系统,并应对现实世界的挑战”。围棋智能AlphaGo和AlphaZero获得巨大成功,后者甚至仅靠自学就在数天内获得人类数千年的知识,开发出全新的策略,击败人类冠军。这证实了深度学习算法在处理复杂问题上的强大能力。


AlphaGo和AlphaZero寻找最优策略并获得胜利


继续挑战更复杂、更综合的游戏,比如《星际争霸》《我的世界》,自然是一种路径。那有没有一个规模和条件都合适的现实问题,能够快速迁移团队在围棋上的成果呢?


游玩Foldit的经历在哈萨比斯脑海中闪现。他在目睹AlphaGo战胜围棋世界冠军李世石的那一刻想到:如果人工智能可以从0知识开始训练,并击败人类顶尖选手;那同样可以像Foldit的玩家那样,不具备生物化学知识却完成科学家的工作。游戏固定的规则和无穷的可能性之间,形成了极大的张力;找到通向胜利的路径和解法,就是智能的体现。


于是,蛋白质折叠问题,成为Deepmind团队从游戏智能迈向解决现实问题的关键一步。他们着手设计AI蛋白质折叠算法AlphaFold,基于蛋白质银行中已有的14万条结构数据,像游戏中找最优解一样分析数据、寻找规律,反复训练提高预测准确性。AlphaFold于2018年在蛋白质结构预测领域的“奥运会”CASP上首次亮相,取得了2.5倍于第二名的好成绩。但这距离准确预测还远远不够。


第三位主角约翰 ·江珀在此时加入Deepmind,牵头设计了新的transformer架构和许多革新。2022年发布的AlphaFold2真正改变了这一领域,大部分预测超过了百分制的90分。随后,Deepmind一举公布了2.18亿个人类已知的蛋白质结构,宣告50年来蛋白质三维结构预测问题的解决。


AlphaFold基于数据库训练和改进预测结果


自此,不仅蛋白质折叠问题得到突破,用AI解决科学问题的方法更逐步深入人心。新版本AlphaFold3在2024年5月上线,引领生物学预测技术进入下一阶段:构建蛋白质与其他分子(如DNA或者RNA)结合的复合体结构。AlphaFold已被来自190个国家的200多万研究人员用于推进关键工作,包括了解抗生素耐药性和开发可分解塑料的酶等重要应用。META也跟进发布了ESMFold的研究成果:由机器学习创建的6.17亿个宏基因组蛋白质结构的数据库,包括土壤、海洋和人体中的微生物。


下半场:科学众包和游戏人工智能加速前进


Foldit仍在不断迭代,逐步成为了科研人员和普通公众互动的社区。游戏不仅持续将前沿问题转化为游戏关卡,收集玩家的高分解答并吸收到成果中,也鼓励用户间对解题策略的讨论。游戏功能同样与时俱进,2019年时加入了蛋白质设计模块,后续更引入了AlphaFold帮忙给玩家的作业打分。


更多科研项目采用了类似的众包机制,科学家们甚至搭建了专门的公众科学游戏发布平台,如Kaggle和Zooniverse,以供科研人员和机构发布游戏并招募志愿玩家。从生物学、神经科学、天文学、高能物理学到语言学、艺术史学,都已有成千上万的普通玩家的参与。例如,在Eye Wire中,玩家通过简单有趣的操作即可映射神经视网膜通路;在《星系挑战》(Galaxy Challenge)中,玩家能够给星系形态分类;Metropolitana和 ARTigo则允许玩家为社会语言、艺术作品打标签。


同时,游戏AI也在《星际争霸》《王者荣耀》等复杂游戏中获得更全面的能力后,助力解决机器人训练,能源和交通调度等现实问题;更有望让AI进一步理解我们所处的真实世界,获得空间智能。微软、Deepmind、Meta、腾讯等科技公司都是参与者。腾讯开悟游戏 AI 研究开放平台依托腾讯在算法、算力、实验场景方面的核心优势,为学术研究人员和算法开发者开放研究与应用探索的资源及工具。


国内的游戏人工智能人才培养,在产学研各界合力下加速前行。2024年,川渝政府联合腾讯,共同发起川渝大学生人工智能大赛暨腾讯开悟人工智能全球公开赛,吸引国内及17个海外国家超过5200名学生参赛,并协同燧原、Intel、Vivo、成都智慧交通集团,联合开发芯片算子开发、交通应用场景、算法与工程等产业赛道。2023世界人工智能大会期间,厦门大学联合中国传媒大学、北京理工大学、上海交通大学等多所高校,筹备成立“游戏人工智能高校联合研究中心”,持续深化游戏人工智能的研究。


未来的科研新星和下一个Deepmind,会不会从这些创新青年中诞生?


AI&Game for Science的更多想象力


尽管今年的诺贝尔物理与化学奖被调侃为“理科综合”“图灵奖”,但这恰恰反映出学科间的交叉融合越来越广泛深刻。一方面,物理、化学等基础学科受到人工智能等新的研究方法影响,发展出全新的、数据驱动的研究范式。另一方面,人工智能本身也是计算机和数学、神经科学等领域交叉的产物,神经网络、贝叶斯都极大推动了人工智能的演进。


袁越等学者指出,科学研究和创新正从因果关系走向“复杂系统”。例如,获得医学或生理学奖的microRNA背后所代表的基因调控就是一个庞杂到无以复加的复杂系统,难以用简单的因果链条加以解释。神经网络也是复杂系统的计算机模拟,呈现出“黑箱”状态。


在大融合、大系统的背景下,AI for Science已带来科学界的新潮流,此次诺贝尔奖的“风向”指引性也很明显。2024年5月,英国皇家学会发布了《人工智能时代的科学:人工智能如何改变科学研究的性质和方法》报告。科学家们正扮演着导师、同伴或助手的角色,利用人工智能以史无前例的速度和规模执行任务;AI则帮助识别大型数据集中的新模式和关系,预测新内容。除了AlphaFold等标志性案例外,AI应用可见于所有STEM领域,包括医学、材料科学、机器人技术、农业、遗传学和计算机科学等。过去十年,与科学相关的人工智能专利申请激增,中国、美国、日本和韩国提交的专利数量占据主导地位,其中中国贡献了约62%的专利。


英国皇家学会2024年《人工智能时代的科学》报告插图


正如哈萨比斯在获奖后表示,“AlphaFold应该被视为人工智能加速科学发现和造福社会潜力的证据”。《知识分子》总结,应用人工智能方法分析数据、构建复杂生物现象的强大模型用例包括:用AI识别新的抗生素、揭示希格斯玻色子,建模和分析星系形成,筛选粒子对撞机或机器人望远镜产生的大量数据、寻找其中的规律,识别具有电池或太阳能电池所需特性的材料等等。


Game for science 同样值得期待。科学研究过程呈现出复杂性和不确定性。不同领域间的相互启发有如“蝴蝶效应”,而游戏正扮演那只扇动翅膀的蝴蝶。游戏是科技的产物,同时推动科技发展。如果没有3D游戏,或许先进GPU开启的人工智能时代不会这么快到来。游戏更与智能有着非常紧密的连接,也是科技人才的摇篮,马斯克、乔布斯、林纳斯,许多领军人物都受游戏启发而走进编程世界,探索创新边界。


AI、游戏与科学的故事,未完待续。


参考文献来源:


2024化学诺奖接力青睐AI,蛋白质结构预测新工具获一半奖项, 郭贝一、郭晓强https://mp.weixin.qq.com/s/4ISr4rJRw_60O63ipvGWPQ


AlphaFold开发者获2024诺贝尔化学奖,AI抢夺科学家的最重要荣誉,知识分子


https://mp.weixin.qq.com/s/BqO1-UN3hQ4Bagcp206_uw


今年的诺贝尔化学奖,意味着我们从此不需要科学家了?


https://mp.weixin.qq.com/s/ny4kbYctjBW7dzIKBAMu2g


DeepMind 创始人 Demis Hassabis:AI 的强大,超乎我们的想象,经纬创投


https://mp.weixin.qq.com/s/SaNX-zE7NG9jlHuPifv6Zw


腾讯游戏年度发布会上提到的这款游戏,你听过吗?, 腾讯互娱社会价值探索


https://mp.weixin.qq.com/s/OXiZTnVDxu23iezObLTWxw


玩游戏玩出来的Nature?,果壳-未来光锥


https://mp.weixin.qq.com/s/q8_oxouEUrTM2ijrqjTuzg


The challenge of designing scientific discovery games


https://grail.cs.washington.edu/projects/protein-game/foldit-fdg10.pdf


Demis Hassabis:from video game designer to Nobel Prize winner


https://www.theguardian.com/science/2024/oct/09/demis-hassabis-from-video-game-designer-to-nobel-prize-winner-google-deepmind-ai-


AlphaFold 2: Why It Works and Its Implications for Understanding the Relationships of Protein Sequence, Structure, and Function


https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jcim.1c01114?__cf_chl_tk=IzRdl._BLUB6TWJy7OjISGlkHoME4f_PgabMM3z2Ya0-1728619960-1.0.1.1-CRrp5_YPKHQtjlQo6ffFZwmGx8PpCyrFenJw2rM9go4


Science in the age of AI: How artificial intelligence is changing the nature and method of scientific research


https://royalsociety.org/-/media/policy/projects/science-in-the-age-of-ai/science-in-the-age-of-ai-report.pdf


胡璇腾讯研究院高级研究员


黄诗宜腾讯游戏商业分析经理


宋巧玲腾讯游戏社会价值探索中心项目经理


文章来自于“腾讯研究院”,作者“胡璇 黄诗宜等”。




关键词: AI , AI游戏 , AI诺贝尔 , 人工智能
AITNT资源拓展
根据文章内容,系统为您匹配了更有价值的资源信息。内容由AI生成,仅供参考
1
知识库

【开源免费】FASTGPT是基于LLM的知识库开源项目,提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。整体功能和“Dify”“RAGFlow”项目类似。很多接入微信,飞书的AI项目都基于该项目二次开发。

项目地址:https://github.com/labring/FastGPT