人工智能
——科學(xué)家的學(xué)徒

胡德良/編譯

人工智能
——科學(xué)家的學(xué)徒

胡德良/編譯

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，每個概念性的實(shí)例都可以產(chǎn)生一個節(jié)點(diǎn)。為了對輸入數(shù)據(jù)做出反應(yīng)，模擬神經(jīng)元之間的連接會發(fā)生變化，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則會隨著變化的發(fā)生“進(jìn)行學(xué)習(xí)”

大數(shù)據(jù)已經(jīng)找到了與之相適應(yīng)的數(shù)據(jù)處理方式。各個學(xué)科領(lǐng)域收集數(shù)據(jù)的能力都呈現(xiàn)出爆炸式增長——生物學(xué)領(lǐng)域的基因組和蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫發(fā)展迅猛、天文學(xué)領(lǐng)域的巡天測量產(chǎn)生了PB級數(shù)據(jù)、社會科學(xué)領(lǐng)域每天數(shù)以百萬計(jì)的帖子和微博充斥著互聯(lián)網(wǎng)……數(shù)據(jù)的洪流可以淹沒人類的分析和認(rèn)知，但是計(jì)算機(jī)的發(fā)展既幫助實(shí)現(xiàn)了大數(shù)據(jù)，也帶來了分析這些大數(shù)據(jù)所需要的強(qiáng)有力的新工具。

在這場跨越了科學(xué)領(lǐng)域諸多學(xué)科的革命中，研究人員在數(shù)據(jù)的洪流中推出了通常以人造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)形式存在的人工智能（AI）。不同于人工智能領(lǐng)域的其他嘗試，“深度學(xué)習(xí)”系統(tǒng)不需要利用人類專家的知識進(jìn)行編程。相反，這種系統(tǒng)往往可以通過用于訓(xùn)練的巨量數(shù)據(jù)集實(shí)現(xiàn)自行學(xué)習(xí)，直到能夠看到數(shù)據(jù)集中的模式并發(fā)現(xiàn)異?，F(xiàn)象，而這些數(shù)據(jù)集要龐大得多、復(fù)雜得多，這是人類難以應(yīng)付的。

人工智能不僅僅是科學(xué)的變革，它還通過智能手機(jī)跟你講話，使無人駕駛車輛適應(yīng)路況，而且還使未來學(xué)家感到不安——他們擔(dān)心人工智能會導(dǎo)致大規(guī)模失業(yè)。對于科學(xué)家來說，AI的前景是最光明的：人工智能有望主導(dǎo)科學(xué)發(fā)現(xiàn)的進(jìn)程。

然而，跟研究生或博士后研究人員不同，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不能解釋自身的思維：計(jì)算機(jī)形成的結(jié)果是不透明的。因此，人工智能的興起已經(jīng)產(chǎn)生了有人稱之為“AI神經(jīng)科學(xué)”的領(lǐng)域：努力打開神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“黑匣子”，讓科學(xué)家對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所帶來的見解建立信心。隨著AI在科學(xué)領(lǐng)域的作用越來越重要，理解機(jī)器內(nèi)部的“思維”也變得越來越迫切。一些先驅(qū)已經(jīng)在利用人工智能設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)、開展實(shí)驗(yàn)和分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果了，這展現(xiàn)了全自動化科學(xué)的前景。AI這一不知疲倦的學(xué)徒可能很快就會變成一個訓(xùn)練有素的同事！

[資料來源：Science][責(zé)任編輯：彥 隱]