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DeepMind 的联合创始人兼首席执行官德米斯·哈萨比斯表示，人工智能可以促进诸多领域的研究
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DeepMind 的联合创始人兼首席执行官德米斯·哈萨比斯表示，人工智能可以促进诸多领域的研究
2020 visions
科学方法也许是近代史上最为重要的一项发展。在错误信息是常态的时代，它建立了一种验证真相的方法，使自然哲学家能够探索未知。从预测行星运动到发现电的原理，科学家们磨练了提炼关于宇宙的事实的能力：产生理论，再通过实验来证明它。纵观启蒙运动以来文明的发展，你很难不为人类使用这种方法所取得的成就惊叹。我相信人工智能 (AI) 可能会迎来新的发现复兴，成为人类创造力的倍增器，开辟全新的研究领域，激发人类发挥其全部潜能。
人工智能的希望在于它可以作为我们思维的延伸，并成为一个元解决方案。就像望远镜揭示的行星动力学启发了新物理学一样，人工智能带来的见解可以帮助科学家解决当今社会面临的一些复杂挑战，从超级细菌到气候变化再到不平等。我希望创造更智能的工具，拓展人类找到核心科学问题的根本原因和潜在解决方案的能力。
传统的人工智能程序根据硬编码的规则运行，这就导致它们只能在已知范围内工作。但是，受神经科学启发的新一代人工智能系统能够从第一原理出发自行学习。它们可以发现人类难以独立推理的模式和结构，从而开辟创新性的新方法。例如，我们的 AlphaGo 系统仅仅通过与自己比赛并从自身错误中吸取教训来掌握古老的围棋游戏，得出优美的原创着法，推翻了沿袭数千年的经验。现在，各个层次的玩家都在研究它的策略来提高自己的棋艺。
自我学习的人工智能系统已经在现实世界中推动发展。通过迅速探索各种可能性，人工智能可以帮助研究人员找到最佳解决方案，所花时间却比做实验少得多。例如，我们和其他科学家正在使用人工智能解决生物学中一个尚未解决的重大问题：蛋白质如何形成三维结构，以及这如何影响其功能。蛋白质对于所有生物而言都是必不可少的，了解蛋白质如何折叠成某些形状对于寻找和设计多种疾病的治疗方法至关重要。通过帮助科学家预测任何蛋白质的结构，人工智能有可能使研究人员对阿尔茨海默症、帕金森氏症等疾病有更深入的了解。
我对人工智能变革潜力的信念还源自于一些早期迹象，显示它可能有助于减轻那些数十年来塑造了社会和环境的根深蒂固的习惯的部分影响。例如，DeepMind 在自动化人工智能系统上的研究已经优化了对冷却系统的使用，从而将运行数据中心的耗能减少了最多 30%。而在未来，我可以想象到人工智能会提供更彻底的解决方案来帮助应对气候变化，比如在材料科学方面的突破创造出一种新型催化剂，能够以比现有方法廉价且高效得多的方式从大气中捕获二氧化碳。
我一生致力于构建人工智能，因为我相信它将成为有史以来最重要的技术。通过深化我们问「如何」和「为何」的能力，人工智能将推进知识前沿，开辟科学发现的全新途径，从而改善数十亿人的生活。
好奇心驱动
人脑的奇迹证明了「通用智能」是可能的。创造人工智能既是一项发明，也是一场深入我们自身思维运作的发现之旅。进化产生的更大的脑皮层为人类提供了更多智力，让我们能够建立更复杂和合作性的社会结构，最终带来了所有现代文明。同样，人工智能可以帮助我们建立全新的更好的生活方式。推动产生了科学方法的好奇心很可能是关键——不仅是解决当今社会最大挑战的关键，也是了解自己并理解身处的宇宙的关键。
文章版权归原作者所有。
