Dans l'après-midi du 9 octobre, heure de Pékin, l'Académie royale des sciences de Suède a décidé de décerner le prix Nobel de chimie 2024 à trois scientifiques. Parmi eux, deux lauréats du prix Nobel, Demis Hassabis et John M. Jumper, de Google DeepMind, ont utilisé le modèle d'IA AlphaFold2 pour prédire avec une précision de plus de 90 % les structures protéiques connues. humanité.
Ce n'est pas une coïncidence. Plus tôt le 8, le prix Nobel de physique 2024 a également été décerné à deux scientifiques dans le domaine de l'IA : John J. Hopfield, professeur à l'Université de Princeton aux États-Unis, et Jeffrey Hinton, professeur à l'Université de Toronto à Canada. (Geoffrey E. Hinton), pour leurs découvertes et inventions fondamentales dans la réalisation de l'apprentissage automatique via des réseaux de neurones artificiels.
De toute évidence, cette année est devenue « l’année de l’IA » pour le prix Nobel, et le prix de physique et le prix de chimie ont été décernés à des travaux liés à l’IA. Alors, cela signifie-t-il que l’IA peut déjà remplacer le travail des scientifiques ? Pourquoi le lauréat de cette année a-t-il remporté le prix en chimie plutôt qu'en physiologie ou en médecine ? Concernant la bulle de l’IA, en particulier les retours industriels plus faibles que prévu sur les logiciels d’IA, jusqu’où se trouve-t-elle entre la technologie et l’application et générer des bénéfices positifs ?
À cet égard, Titanium Media App a organisé des dialogues et des échanges exclusifs avec de nombreux universitaires, dont Alex Zhavoronkov, fondateur et PDG d'InSilico Medicine, et le professeur Dou Dejing, scientifique en chef de Nortel Digital Intelligence.
Comment interpréter l’« Année de l’IA » de cette année pour le prix Nobel ? À cet égard, Zhang Hongjiang, président fondateur de l'Institut de recherche sur l'intelligence artificielle Zhiyuan de Pékin et académicien étranger de l'Académie américaine d'ingénierie, a déclaré dans une vidéo diffusée sur l'application TMTpost que l'IA joue en fait un rôle très important dans la recherche scientifique et la recherche physique. Cette fois, les deux Le prix est bien mérité. "Je pense que c'est une très bonne reconnaissance du potentiel futur de l'IA. Je crois que la physique du futur est également indissociable de l'IA."
"Hinton a utilisé RBM pour effectuer une pré-formation auto-supervisée DNN en 2006 et a réussi à former un réseau neuronal profond. On peut dire qu'il est le précurseur de cette révolution de l'IA. Le réseau Hopfield a jeté les bases de RBM Zhang Hongjiang." a dit que les deux personnes sont en fait très liées à la physique. En outre, il est très important que le prix Nobel attribué au domaine de l’apprentissage automatique en réseau soit en réalité une reconnaissance et une attente de l’importance de l’IA ou de l’apprentissage automatique basé sur les réseaux de neurones.
Matt Strassler, physicien théoricien à l'Université Harvard, a déclaré : « Les recherches de Hopfield et Hinton sont interdisciplinaires, intégrant la physique, les mathématiques, l'informatique et les neurosciences. En ce sens, elles appartiennent à tous ces domaines. »
Le professeur Dou Dejing, scientifique en chef de Nortel Digital Intelligence, a déclaré à TMTpost App que tout d'abord, le prix Nobel de chimie de cette année a été attribué à DeepMind Hassabis et Qiaopu. Leur « contribution à la prédiction de la structure des protéines » est en effet indispensable. a prédit la structure complexe des protéines à faible coût et à faible coût, dont l'obtention était auparavant longue et laborieuse pour les scientifiques en biologie, et a favorisé des changements dans le modèle de recherche biologique. Le prix Nobel de physique décerné au domaine de l'IA représente. la reconnaissance de l’apport de l’IA par l’ensemble de la communauté scientifique. Depuis la naissance de ChatGPT, l’IA s’est développée rapidement depuis deux ans et s’est accélérée. Bien qu’il n’ait pas encore atteint une grande réalisation commerciale, il a eu beaucoup d’impact sur tous les horizons, en particulier sur la communauté scientifique. Ce prix de physique est décerné à Hopfield et Hinton en reconnaissance de leurs découvertes et inventions fondamentales qui ont favorisé l'utilisation de réseaux de neurones artificiels pour l'apprentissage automatique. Le cœur de ce prix est l'application des principes de base de la physique au domaine des réseaux de neurones de l'IA.
Cependant, Dou Dejing estime que « la contribution de l’IA à la physique elle-même n’est pas assez évidente ».
Il a expliqué que l’une des contributions passées de l’IA à la communauté des physiciens remonte à 2017, lorsque les astronomes ont utilisé la technologie de vision par ordinateur pour aider à traiter la première photo d’un trou noir de l’humanité. Bien que les progrès de la technologie des modèles à grande échelle au cours des deux dernières années reposent également sur des disciplines de base telles que les mathématiques, les statistiques, l'informatique et la physique, Hinton a été surpris lorsque le prix Nobel de physique lui a été attribué. attendez-vous à ce que cela se produise.
Dou Dejing a souligné sur TMTpost App : « En résumé, les mathématiques, les statistiques, la physique et l'informatique sont la base de l'informatique. Ces théories de base aident au développement de l'informatique et de l'IA et sont également la base de l'IA. Elle n’a pas encore réellement affecté les principes fondamentaux de la physique et n’a pas contribué au développement de la physique. À l’avenir, à mesure que de nouvelles substances et théories seront constamment découvertes, nous nous attendons à ce que l’IA interagisse plus fréquemment avec la physique et d’autres disciplines fondamentales. et de chimie, les prix Nobel de biomédecine pourraient également reconnaître les contributions des chercheurs en IA.
Alex Zhavoronkov, fondateur et PDG d'Insilicon Intelligence, a déclaré à TMTpost App que l'IA a eu un impact profond sur la science et la technologie et changera tous les aspects de la vie humaine.
"Je pense que le comité Nobel l'a reconnu et a dû repousser les limites pour reconnaître ce changement profond." Alex a déclaré qu'il y avait de nombreux faits inhabituels dans le prix de cette année. Premièrement, l’IA est principalement mathématique. John McCarthy, Alan Turing, Marvin Minsky, Allen Newell, HerBERT A. Simon), Nathaniel Rochester et Claude Shannon sont pour la plupart des mathématiciens et des ingénieurs. Lorsque les prix Nobel ont été décernés pour la première fois, l’informatique ou l’intelligence artificielle n’existaient pas en tant que discipline distincte. Ainsi, pour les réseaux de neurones profonds, ils ont dû classer l’IA comme physique, et on s’attendait à ce qu’AlphaFold remporte le prix Nobel.
Selon Alex, le prix Nobel inspirera davantage de personnes et la valeur des réseaux de neurones pour l’industrie est énorme.
« De nombreuses tâches très simples ont été prises en charge par l'IA. Même chez Insilico, nous avons remplacé de nombreux travaux d'annotation, d'écriture et même de codage par l'IA, et avons dû recycler et perfectionner un grand nombre de nos employés qui préparent les données. Les avantages économiques ne se font pas encore sentir, mais c'est le cas. Et rien n'est plus profond que l'impact de la découverte de médicaments. Depuis sa première levée de fonds importante en 2019, Insilico a à lui seul nommé 19 candidats médicaments précliniques, faisant avancer neuf projets. la clinique. et a réussi un essai de phase II. En règle générale, les grandes sociétés pharmaceutiques nomment 5 à 7 candidats-médicaments précliniques chaque année et disposent de plus de ressources - avec l'IA, une entreprise a plus d'avantages en matière de découverte de médicaments que la plupart des pays développés. La plupart des pays n’ont jamais nommé de PCC. Mais grâce à l’IA et à la puissance de la Chine, il est possible de le faire sans passer des décennies à former des scientifiques locaux. L’impact de l’IA sur cette industrie se fait sentir, tout comme Internet ou les réseaux sociaux. - il y a peu de gagnants, peut-être 2-3 », a déclaré Alex.
Shen Qi, professeur agrégé d'enseignement permanent à l'École de chimie et de génie chimique de l'Université Jiao Tong de Shanghai, a déclaré qu'avec l'émergence de l'IA, la précision et l'efficacité de la prédiction des protéines ont été améliorées sans précédent, résolvant ainsi des problèmes scientifiques majeurs qui ont troublé les chimistes. depuis de nombreuses années et devenu un choix populaire pour la majorité des chimistes. Outil puissant entre les mains des chercheurs scientifiques, ce prix est bien mérité.
En fait, depuis que le prix Nobel a été décerné pour la première fois en 1901, le prix Nobel a souvent souligné l'impact de la recherche sur la société et récompensé les inventions pratiques plutôt que la simple science pure. Les prix de cette année ne sont pas inhabituels à cet égard, car ils sont parfois décernés à des projets d'ingénierie très remarquables. Ceux-ci incluent les domaines laser et PCR.
Il est entendu que le prix Nobel de physique et de chimie 2024 se partagera à parts égales le prix unique total de 11 millions de couronnes suédoises (environ 7,4446 millions de RMB).
Bien que le prix Nobel de cette année ait été annoncé, il y a eu une controverse sur la question de savoir « si l'engouement pour l'IA générative a formé une bulle ».
Selon le cycle technologique de Gartner, l’IA a dépassé le sommet de la surattente et entrera dans le creux de la désillusion. Le rapport prédit que d’ici 2025, 30 % des projets d’IA actuels seront abandonnés après validation de principe. Dans le même temps, de nombreux projets d’IA échoueront en raison de la mauvaise qualité des données, de contrôles des risques insuffisants, d’une valeur commerciale peu claire ou de la hausse des coûts.
Gartner souligne que la mise en œuvre de projets d’IA générative peut coûter des millions de dollars et entraîner des coûts permanents importants. Par exemple, le lancement d’une nouvelle génération d’assistants virtuels IA peut coûter entre 5 et 6,5 millions de dollars, avec une dépense budgétaire récurrente annuelle de 8 000 à 11 000 dollars par utilisateur.
À cet égard, Alex a déclaré à TMTpost Media App qu'à court terme, l'IA est comme beaucoup d'autres bulles technologiques. Elle (l'IA générative) est une bulle. De nombreuses entreprises de faible qualité ont reçu un financement et même certains professeurs d'université de niveau inférieur ont reçu un financement pour de nouvelles startups et ont désormais du mal à créer un produit ou des revenus.
Dou Dejing a déclaré à TMTpost App : « Nous pensons que l'IA actuelle n'a pas encore été en mesure d'aider les entreprises à atteindre la rentabilité économique. Bien que certains éditeurs de logiciels utilisent désormais le copilote pour programmer automatiquement, ce qui peut permettre aux programmeurs de gagner du temps et de réduire certains coûts, ce n'est pas encore possible. .Utilisez l'IA pour remplacer complètement les programmeurs.De plus, les rendements actuels de l'IA sont inférieurs aux prévisions car les coûts d'exploitation de la grande industrie du modélisme sont trop élevés pour former un modèle, même s'il y a un profit. modèle, il faudra également beaucoup de temps pour rembourser le coût.
Pour Dou Dejing, c'était comme l'émergence des moteurs de recherche à l'époque, qui permettait à chacun de mieux accéder à l'information. Mais à cette époque, il réfléchissait également à un modèle de retour de monétisation. Plus tard, il s'est appuyé sur la publicité pour générer des bénéfices. modèle. À l’heure actuelle, il n’existe pas de modèle de profit similaire à la publicité dans le domaine de l’IA. Il n'est actuellement pas clair si OpenAI sera capable à l'avenir de réaliser des bénéfices grâce à la publicité sur sa plateforme. Après tout, l'activité quotidienne des utilisateurs des grandes entreprises modèles est bien inférieure à celle des moteurs de recherche tels que Google et à celle d'un modèle de profit comme la publicité. est nécessaire.
Cependant, du capital aux entreprises elles-mêmes, le marché évolue et les entreprises du secteur des grands modèles accélèrent la mise en œuvre des applications et travaillent dur pour générer des revenus.
Selon Dou Dejing, en tant qu'entreprise publique native de l'IA, Nortel Digital Intelligence résout comment utiliser efficacement les multiples ressources informatiques existantes dans le paysage concurrentiel actuel des ressources informatiques pour améliorer la compétitivité de base de l'industrie de l'IA tout en réduisant l'utilisation des entreprises. . Le seuil de puissance de calcul de l'IA et aider au développement de l'industrie de l'IA.
Plus précisément, Nortel Digital Intelligence utilise la technologie de base de Hunyuan Adaptation pour utiliser plus efficacement les puces nationales pour traiter différents types de données, tout en garantissant la sécurité des données et les performances des modèles, et en favorisant la réalisation de puces nationales à partir de changements « utilisables ». à "facile à utiliser". Dans le même temps, l'application généralisée de l'IA nécessite de l'innovation non seulement dans la technologie elle-même, mais également dans les processus, les systèmes et les organisations. En outre, Nortel Digital construit une ligne de production pour l'ère de l'IA et favorise le développement des infrastructures. En plus de la couche de puissance de calcul fonctionnant avec les puces nationales, la couche modèle fournit une prise en charge universelle des modèles de base traditionnels et des modèles open source. La couche de données crée un espace de données fiable et une matrice de modèles verticale pour les industries sensibles. est également équipé de présentoirs d'exposition, d'espaces Roadshow, de laboratoires et de séminaires ouverts et fermés, etc., accélèrent le développement de l'industrie, rendant l'IA disponible et accélérant l'arrivée de l'ère de l'IA.
Alex a déclaré qu'actuellement dans le domaine de l'IA, seules quelques startups peuvent atteindre une échelle et des capacités industrielles - OpenAI fait du bon travail en matière d'inférence, Insilico fait du bon travail en matière de découverte de médicaments, mais des entreprises comme Google, Microsoft , Amazon et Les sociétés Meta Big détiennent toutes les clés des applications industrielles grand public. Du côté très positif, en termes de développement de médicaments, nous voyons Insilico diriger la première étude clinique de phase II d'un médicament entièrement généré par l'IA : « Je suis fier que cela ait été achevé en Chine, et si nous sommes Heureusement, si tel est le cas, il s’agira peut-être du premier médicament contre l’IA approuvé au monde.
Selon les informations du rapport financier soumis par Yingsi Intelligent à la Bourse de Hong Kong en juin de cette année, les revenus de Yingsi Intelligent en 2021 et 2022 s'élèveront respectivement à 4,713 millions de dollars américains et à 30,147 millions de dollars américains, provenant principalement des services de recherche et développement médicaux. À l'avenir, Insilico étendra la combinaison de l'IA, de l'immobilier et des soins de santé, et Alex a souligné que la société travaille avec certaines grandes sociétés immobilières.
Selon les données de recherche de l'industrie, les dépenses mondiales en R&D pharmaceutique sont passées de 165,2 milliards de dollars américains à 217,9 milliards de dollars américains entre 2017 et 2021, avec un taux de croissance composé de 7,9 % au cours de la période. On s'attend à ce que l'ampleur des dépenses augmente de 242,1 milliards de dollars à 313 milliards de dollars entre 2022 et 2026, avec un taux de croissance composé de 6,9 % au cours de la période.
"Je pense que 50 % du succès est dû à une IA générative très puissante, et 50 % est dû aux talents, aux capacités et à l'éthique de travail de haute qualité de la Chine. Je pense que la prochaine plus grande vague de productivité que nous verrons dans l'IA sera en Chine. ", a déclaré Alex.