Die rasante Entwicklung der KI-Technologie hat es uns ermöglicht, die unendlichen Möglichkeiten der Technologie zu erkennen. Aber haben Sie jemals gedacht, dass KI eines Tages den Nobelpreis gewinnen wird? Der Nobelpreis für Chemie und Physik 2024 wird aufgrund des Beitrags der KI an mehrere herausragende Wissenschaftler verliehen. Dies hat auch viele Menschen zum Nachdenken gebracht: Wird KI eines Tages Wissenschaftler ersetzen?
KI gewinnt Nobelpreis: AlphaFold führt die Biotechnologie-Revolution an. Werfen wir zunächst einen Blick auf das Google DeepMind-Team, das gerade den Nobelpreis für Chemie 2024 gewonnen hat. Damis Hassabis und John Jope nutzten ihr AlphaFold2-Modell, um die Strukturen von mehr als 200 Millionen Proteinen mit einer Genauigkeit von über 90 % vorherzusagen. Dies ist kein einfaches Zahlenspiel, sondern hat zu weltbewegenden Veränderungen in den Biowissenschaften geführt.
Sie wissen vielleicht nicht, dass die Untersuchung der Proteinstruktur schon immer ein großes Problem auf dem Gebiet der Biologie war. Früher brauchten Wissenschaftler Jahre oder sogar Jahrzehnte, um die Struktur eines Proteins zu entschlüsseln. AlphaFold dauert nur wenige Sekunden. Unter diesem Gesichtspunkt ist es durchaus zu erwarten, dass AlphaFold mit dem Nobelpreis ausgezeichnet wird.
Auch der Physikpreis begünstigt die KI: Die Grundlagen neuronaler Netze werden von derselben Person gelegt. Der Nobelpreis für Physik 2024 wurde ebenfalls an zwei Pioniere auf dem Gebiet der KI verliehen – Professor John Hopfield von der Princeton University in den USA und Professor für der University of Toronto in Kanada. Warum ist ihre Forschung für die Physik relevant? Weil ihre bahnbrechenden Entdeckungen in künstlichen neuronalen Netzen die Entwicklung der KI direkt vorangetrieben haben.
Künstliche neuronale Netzwerke sind zur Kerntechnologie der heutigen KI geworden und ihre Inspiration kommt tatsächlich von den Verbindungen zwischen Neuronen im menschlichen Gehirn. Die Forschung von Hopfield und Hinton legte den Grundstein für Deep Learning. Die Sprachassistenten, das autonome Fahren und die Bilderkennungstechnologien, die wir heute üblicherweise verwenden, basieren alle auf diesen neuronalen Netzwerkmodellen.
Matt Strassler, ein theoretischer Physiker an der Harvard University, sagte, dass Hopfields und Hintons Arbeit interdisziplinäre Forschung sei, die Physik, Mathematik, Informatik und Neurowissenschaften kombiniert, was auch die Beziehung zwischen KI und diesen tiefen Verbindungen in grundlegenden Disziplinen verdeutliche.
Kann KI Wissenschaftler ersetzen? Nicht so schnell! Wenn Sie dies sehen, fragen Sie sich vielleicht: Wenn KI so mächtig ist, wird sie dann in Zukunft Wissenschaftler ersetzen? Tatsächlich ist die Antwort nicht so einfach. Professor Dou Dejing, Chefwissenschaftler von Nortel Digital Intelligence, sagte, dass KI in vielen Bereichen ein enormes Potenzial habe, insbesondere in Modellen wie AlphaFold, die die Art und Weise verändert haben, wie biologische Wissenschaften erforscht werden.
Allerdings wies er auch darauf hin, dass der Beitrag der KI zur Physik nicht offensichtlich genug sei. Obwohl KI uns bei der Verarbeitung riesiger Datenmengen helfen kann, wurde beispielsweise Computer-Vision-Technologie bei der Berechnung und Verarbeitung des ersten Fotos eines Schwarzen Lochs der Menschheit im Jahr 2017 eingesetzt, ihre Rolle bei der Förderung der Entdeckung grundlegender Prinzipien der Physik ist jedoch nicht prominent genug. Mit anderen Worten geht es bei der KI eher darum, Wissenschaftlern zu helfen, als sie vollständig zu ersetzen.
KI-Blase? Wie weit sind praktische Anwendungen noch entfernt? Trotz der beeindruckenden Leistung der KI in der wissenschaftlichen Gemeinschaft sind viele Menschen immer noch voller Zweifel an der Zukunft der KI-Branche. Wird KI nur ein Windstoß sein, eine Eintagsfliege? Tatsächlich hat der Technologiezyklusbericht von Gartner bereits daran erinnert, dass die KI den Höhepunkt überzogener Erwartungen überschritten hat und in Zukunft in den Tiefpunkt der Ernüchterung eintreten wird. Vereinfacht ausgedrückt können viele KI-Projekte aufgrund hoher Kosten, schlechter Datenqualität und anderen Gründen scheitern.
Beispielsweise belaufen sich die Kosten für die Umsetzung eines generativen KI-Projekts auf mehrere Millionen Dollar, und jedes Jahr sind kontinuierliche Investitionen erforderlich, deren Budget zwischen einigen Tausend und Zehntausenden Dollar liegt. Das ist für viele Unternehmen wirklich unhaltbar. Professor Dou Dejing von Nortel Digital Intelligence wies auch darauf hin, dass das aktuelle Gewinnmodell der KI noch unklar sei. Viele große Modellprojekte erfordern enorme Hardware-Investitionen und der Amortisationszyklus sei sehr lang.
Es lohnt sich jedoch, gespannt darauf zu sein, dass die Anwendung von KI immer schneller voranschreitet. ChatGPT von OpenAI, die KI-Tools von Google, der KI-Assistent von Microsoft usw. haben bereits einige vorläufige kommerzielle Ergebnisse in der Branche erbracht. Professor Dou sagte, dass es mit zunehmender Reife der KI-Technologie in der Zukunft möglicherweise ein Geschäftsmodell ähnlich dem von Suchmaschinen geben wird, die zur Monetarisierung auf Werbung angewiesen sind, dieses jedoch noch nicht vollständig entwickelt ist.
Das enorme Potenzial der KI in der Zukunft: Der kommerzielle Wert der Werkzeug -KI wird nicht nur noch erforscht, auch ihr Potenzial im wissenschaftlichen Bereich ist nicht zu unterschätzen. Alex Zhavoronkov, Gründer von Insilicon Intelligence, sagte, dass KI nicht nur die Geschwindigkeit der wissenschaftlichen Forschung verändert, sondern auch kleinen Unternehmen eine Chance gibt, mit großen Unternehmen zu konkurrieren. Beispielsweise hat Insilico mithilfe von KI 19 präklinische Arzneimittelkandidaten nominiert und neun Projekte erfolgreich in die klinische Phase gebracht. Solche Ergebnisse sind selbst für große Pharmaunternehmen schwer zu erreichen.
In Zukunft wird KI in mehr Branchen integriert sein – von der Medizin über den Immobiliensektor bis hin zur industriellen Fertigung – die Anwendungsszenarien für KI sind nahezu unbegrenzt. Alex glaubt, dass der Erfolg der KI nicht nur in der Technologie selbst liegt, sondern auch in den Talenten und Innovationsfähigkeiten. Insbesondere in China entwickelt sich die KI in alarmierendem Tempo und wird voraussichtlich die nächste Welle der globalen Produktivität anführen.
Die Zusammenarbeit zwischen KI und Wissenschaftlern hat gerade erst begonnen. Obwohl KI in einigen Bereichen erhebliche Fortschritte gemacht hat, ist es noch zu früh, um zu sagen, dass sie Wissenschaftler kurzfristig vollständig ersetzen wird. Was wir mehr sehen sollten, ist, dass die Zusammenarbeit zwischen KI und Wissenschaftlern weitere erstaunliche Entdeckungen und Erfindungen hervorbringen wird. Künftig wird KI das mächtigste Werkzeug in den Händen von Wissenschaftlern sein, das es uns ermöglicht, die Geheimnisse des Universums schneller zu entschlüsseln und die schnelle Entwicklung in verschiedenen Bereichen voranzutreiben.