En la tarde del 9 de octubre, hora de Beijing, la Real Academia Sueca de Ciencias decidió otorgar el Premio Nobel de Química 2024 a tres científicos. Entre ellos, dos premios Nobel, Demis Hassabis y John M. Jumper, de Google DeepMind, utilizaron el modelo de inteligencia artificial AlphaFold2 para predecir la secuencia de aminoácidos con una precisión de más del 90% de 200 millones de estructuras de proteínas conocidas. humanidad.
No es coincidencia. El día 8 también se otorgó el Premio Nobel de Física 2024 a dos científicos en el campo de la IA: John J. Hopfield, profesor de la Universidad de Princeton en Estados Unidos, y Jeffrey Hinton, profesor de la Universidad de Toronto en Canadá (Geoffrey E. Hinton), por sus descubrimientos e invenciones fundamentales en la realización del aprendizaje automático a través de redes neuronales artificiales.
Obviamente, este año se ha convertido en el "año de la IA" para el Premio Nobel, y tanto el premio de física como el de química se otorgaron a trabajos relacionados con la IA. Entonces, ¿significa esto que la IA ya puede sustituir el trabajo de los científicos? ¿Por qué el ganador de este año ganó el premio de química en lugar de fisiología o medicina? En cuanto a la burbuja de la IA, especialmente los rendimientos industriales inferiores a los esperados del software de IA, ¿qué distancia hay entre la tecnología y la aplicación y la generación de beneficios positivos?
En este sentido, Titanium Media App mantuvo diálogos e intercambios exclusivos con muchos académicos, entre ellos Alex Zhavoronkov, fundador y director ejecutivo de InSilico Medicine, y el profesor Dou Dejing, científico jefe de Nortel Digital Intelligence.
¿Cómo interpretar el “Año de la IA” de este año para el Premio Nobel? En este sentido, Zhang Hongjiang, presidente fundador del Instituto de Investigación de Inteligencia Artificial Zhiyuan de Beijing y académico extranjero de la Academia Estadounidense de Ingeniería, dijo en un video mostrado a la aplicación TMTpost que la IA en realidad juega un papel muy importante en la investigación científica y la investigación física. Esta vez los dos El premio es bien merecido. "Creo que este es un muy buen reconocimiento del potencial futuro de la IA. Creo que la física del futuro también es inseparable de la IA".
"Hinton utilizó RBM para realizar un entrenamiento previo autosupervisado de DNN y entrenó con éxito una red neuronal profunda. Se puede decir que es el precursor de esta ronda de revolución de la IA. La red Hopfield sentó las bases para RBM". Dijo que las dos personas en realidad están muy relacionadas con la física. Además, es muy importante que el Premio Nobel otorgado al campo del aprendizaje automático en redes sea en realidad un reconocimiento y una expectativa de la importancia de la IA o aprendizaje automático basado en redes neuronales.
Matt Strassler, físico teórico de la Universidad de Harvard, dijo: "La investigación de Hopfield y Hinton es interdisciplinaria e integra física, matemáticas, informática y neurociencia. En este sentido, pertenece a todos ellos".
El profesor Dou Dejing, científico jefe de Nortel Digital Intelligence, dijo a la aplicación TMTpost que, en primer lugar, el Premio Nobel de Química de este año fue otorgado a DeepMind Hassabis y Qiaopu. Su "contribución a la predicción de la estructura de las proteínas" es realmente indispensable utilizando la alta precisión de AlphaFold. predijo la estructura compleja de las proteínas a bajo costo y a bajo costo, cuya obtención antes había sido laboriosa y laboriosa para los científicos biológicos, y promovió cambios en el modelo de investigación biológica que representa el Premio Nobel de Física otorgado al campo de la IA. el reconocimiento de la contribución de la IA por parte de toda la comunidad científica. Desde el nacimiento de ChatGPT, la IA se ha desarrollado rápidamente durante dos años y se ha ido acelerando. Aunque todavía no ha logrado una gran realización comercial, ha tenido un gran impacto en todos los ámbitos de la vida, especialmente en la comunidad científica. Este premio de física se otorga a Hopfield y Hinton en reconocimiento a sus descubrimientos e invenciones fundamentales que promovieron el uso de redes neuronales artificiales para el aprendizaje automático. El núcleo de este premio es la aplicación de principios básicos de la física al campo de las redes neuronales de IA.
Sin embargo, Dou Dejing cree que "la contribución de la IA a la física en sí misma no es lo suficientemente obvia".
Presentó que una de las contribuciones pasadas de la IA a la comunidad de la física se produjo en 2017, cuando los astrónomos utilizaron tecnología de visión por computadora para ayudar a procesar la primera fotografía de un agujero negro de la humanidad. Aunque el progreso de la tecnología de modelos a gran escala que ha estado de moda en los últimos dos años también se basa en disciplinas básicas como las matemáticas, la estadística, la informática y la física, Hinton se sorprendió cuando se le otorgó el Premio Nobel de Física. esperar que suceda.
Dou Dejing enfatizó a la aplicación TMTpost: “En resumen, las matemáticas, la estadística, la física y la informática son la base de la informática. Estas teorías básicas ayudan al desarrollo de la informática y la IA y también son la base de la IA. Todavía no ha afectado realmente los principios básicos de la física ni ha ayudado al desarrollo de la física. En el futuro, a medida que se descubren constantemente nuevas sustancias y teorías, esperamos que la IA interactúe con más frecuencia con la física y otras disciplinas básicas. y química, los premios Nobel de biomedicina también pueden reconocer las contribuciones de los estudiosos de la IA”.
Alex Zhavoronkov, fundador y director ejecutivo de Insilicon Intelligence, dijo a la aplicación TMTpost que la IA ha tenido un profundo impacto en la ciencia y la tecnología y cambiará todos los aspectos de la vida humana.
"Creo que el comité del Nobel reconoció esto y tuvo que traspasar los límites para reconocer este cambio profundo". Alex dijo que hay muchos hechos inusuales en el premio de este año. En primer lugar, la IA es principalmente matemática. John McCarthy, Alan Turing, Marvin Minsky, Allen Newell, HerBERT A. Simon), Nathaniel Rochester y Claude Shannon son en su mayoría matemáticos e ingenieros. Cuando se introdujeron por primera vez los premios Nobel, no existían la informática ni la inteligencia artificial como disciplina separada. Entonces, para las redes neuronales profundas, tuvieron que clasificar la IA como física, y se esperaba que AlphaFold ganara el Premio Nobel.
En opinión de Alex, el Premio Nobel inspirará a más personas y el valor de las redes neuronales para la industria es enorme.
“La IA se ha hecho cargo de muchas tareas muy simples. Incluso en Insilico, hemos reemplazado muchas tareas de anotación, escritura e incluso codificación con IA, y hemos tenido que volver a capacitar y mejorar a muchos de nuestros empleados que preparan los datos. Los beneficios económicos aún no se sienten, pero sí. Y nada es más profundo que el impacto del descubrimiento de fármacos desde que obtuvo su primera gran ronda de financiación en 2019, solo Insilico ha nominado con éxito 19 candidatos a fármacos preclínicos, avanzando en nueve proyectos. la clínica, y pasó un II Por lo general, las grandes farmacéuticas nominan entre 5 y 7 candidatos a fármacos preclínicos por año y tienen más recursos: con la IA, una empresa tiene más capacidades en el descubrimiento de fármacos que la mayoría de los países desarrollados. Se han descubierto pocos fármacos nuevos. La mayoría de los países nunca han nominado al PCC, pero gracias a la IA y al poder de China, realmente se puede sentir el impacto de la IA en esta industria sin pasar décadas entrenando a científicos locales. Pero al igual que Internet o las redes sociales, hay muy pocos. ganadores, tal vez 2-3”, dijo Alex.
Shen Qi, profesor asociado de enseñanza permanente en la Facultad de Química e Ingeniería Química de la Universidad Jiao Tong de Shanghai, dijo que con el surgimiento de la IA, la precisión y eficiencia de la predicción de proteínas han mejorado sin precedentes, resolviendo importantes problemas científicos que han preocupado a los químicos. durante muchos años y convirtiéndose en una opción popular para la mayoría de los químicos. Una herramienta poderosa en manos de investigadores científicos, este premio es bien merecido.
De hecho, desde que se otorgó por primera vez el Premio Nobel en 1901, el Premio Nobel a menudo ha enfatizado el impacto de la investigación en la sociedad y ha premiado las invenciones prácticas en lugar de solo la ciencia pura. Los premios de este año no son una excepción, ya que en ocasiones se conceden a proyectos de ingeniería muy destacados. Estos incluyen los campos láser y PCR.
Se entiende que el Premio Nobel de Física y Química 2024 se dividirá a partes iguales en el premio único total de 11 millones de coronas suecas (aproximadamente 7,4446 millones de RMB).
Aunque se ha anunciado el Premio Nobel de este año, ha habido controversia sobre el tema de "si la moda generativa de la IA ha formado una burbuja".
Según el ciclo tecnológico de Gartner, la IA ha superado el pico de la sobreexpectativa y entrará en el punto más bajo de la desilusión. El informe predice que para 2025, el 30% de los proyectos de IA actuales se abandonarán después de la prueba de concepto. Al mismo tiempo, muchos proyectos de IA fracasarán debido a la mala calidad de los datos, controles de riesgo insuficientes, valor comercial poco claro o costos crecientes.
Gartner señala que implementar proyectos de IA generativa puede costar millones de dólares e incurrir en importantes costos continuos. Por ejemplo, lanzar una nueva generación de asistentes virtuales de IA puede costar entre 5 y 6,5 millones de dólares, con un gasto presupuestario anual recurrente de entre 8.000 y 11.000 dólares por usuario.
En este sentido, Alex le dijo a TMTpost Media App que, en el corto plazo, la IA es como muchas otras burbujas tecnológicas. (La IA generativa) es una burbuja. Muchas empresas de baja calidad recibieron financiación e incluso algunos profesores universitarios de nivel inferior recibieron financiación para nuevas empresas y ahora están luchando por crear un producto o ingresos.
Dou Dejing dijo a la aplicación TMTpost: “ Creemos que la IA actual aún no ha podido ayudar a las empresas a lograr rentabilidad económica. Aunque algunas empresas de software ahora utilizan el copiloto para programar automáticamente, lo que puede ahorrar tiempo y algunos costos a los programadores, todavía no es posible. Utilice la IA para reemplazar completamente a los programadores. Además, los rendimientos actuales de la IA son menores de lo esperado porque los costos operativos de la gran industria de modelos son demasiado altos para entrenar un modelo, incluso si hay ganancias. modelo, también llevará mucho tiempo recuperar el costo”.
En opinión de Dou Dejing, fue como la aparición de los motores de búsqueda en ese entonces, que brindaron a todos un mejor acceso a la información. Pero en ese momento, también estaba pensando en un modelo de retorno de monetización. Más tarde, confió en la publicidad para obtener ganancias. modelo. En la actualidad, no existe ningún modelo de beneficio similar a la publicidad en el campo de la IA. Actualmente no está claro si OpenAI podrá lograr rentabilidad mediante la publicidad en su plataforma en el futuro. Después de todo, la actividad diaria de los usuarios de las grandes empresas modelo es mucho menor que la de los motores de búsqueda como Google y un modelo de ganancias como la publicidad. es necesario.
Sin embargo, desde el capital hasta las propias empresas, el mercado está cambiando y las empresas del campo de los modelos grandes están acelerando la implementación de aplicaciones y trabajando arduamente para obtener ingresos.
Según Dou Dejing, como empresa estatal nativa de IA, Nortel Digital Intelligence resuelve cómo utilizar eficazmente múltiples recursos informáticos existentes en el panorama competitivo actual de recursos informáticos para mejorar la competitividad central de la industria de la IA y al mismo tiempo reducir el uso empresarial. El umbral del poder informático de la IA y ayuda al desarrollo de la industria de la IA.
Específicamente, Nortel Digital Intelligence está utilizando la tecnología central de Hunyuan Adaptation para utilizar de manera más eficiente chips nacionales para procesar diferentes tipos de datos, garantizando al mismo tiempo la seguridad de los datos y el rendimiento de los modelos, y promoviendo la realización de chips nacionales a partir de cambios "utilizables". a "fácil de usar". Al mismo tiempo, la aplicación generalizada de la IA requiere innovación no sólo en la tecnología en sí, sino también en los procesos, sistemas y organizaciones. Además, Nortel Digital está construyendo una IA; La línea de producción de la época promueve el desarrollo de la infraestructura. Además de la capa de potencia informática que coopera con los chips nacionales, la capa de modelo proporciona soporte universal para los modelos básicos convencionales y los modelos de código abierto. vertical para industrias sensibles matriz de modelo; en segundo lugar, cada Spark Intelligent Computing también está equipado con exposiciones, espacios itinerantes, laboratorios y seminarios abiertos y cerrados, etc., para acelerar el desarrollo industrial, hacer que la IA esté disponible y acelerar la llegada de la IA. época.
Alex dijo que actualmente en el campo de la IA, solo unas pocas empresas emergentes pueden alcanzar escala y capacidades industriales: OpenAI está haciendo un buen trabajo en inferencia, Insilico está haciendo un buen trabajo en el descubrimiento de fármacos, pero empresas como Google, Microsoft , Amazon y Las grandes empresas Meta tienen todas las claves para las principales aplicaciones industriales. En el lado muy positivo, en términos de desarrollo de fármacos, vemos a Insilico impulsando la finalización del primer estudio clínico de Fase II de un fármaco generado íntegramente por IA: "Estoy orgulloso de que esto se haya completado en China, y si estamos suerte. Si es así, puede que sea el primer fármaco contra la IA aprobado en el mundo”.
Según el informe financiero presentado por Yingsi Intelligent a la Bolsa de Valores de Hong Kong en junio de este año, los ingresos de Yingsi Intelligent en 2021 y 2022 serán de 4,713 millones de dólares y 30,147 millones de dólares respectivamente, principalmente de servicios de investigación y desarrollo médicos. En el futuro, Insilico ampliará la combinación de IA, bienes raíces y atención médica, y Alex señaló que la compañía está trabajando con algunas empresas inmobiliarias líderes.
Según datos de investigaciones de la industria, el gasto mundial en I+D farmacéutico aumentó de 165.200 millones de dólares a 217.900 millones de dólares entre 2017 y 2021, con una tasa de crecimiento compuesta del 7,9% durante el período. Se espera que la escala de gasto aumente de 242.100 millones de dólares a 313.000 millones de dólares entre 2022 y 2026, con una tasa de crecimiento compuesta del 6,9% durante el período.
"Creo que el 50% del éxito se debe a una IA generativa muy poderosa, y el 50% se debe al talento, las capacidades y la ética laboral de alta calidad de China. Creo que la próxima mayor ola de productividad que veremos en la IA será en China. ", dijo Álex.