Na tarde de 9 de outubro, horário de Pequim, a Real Academia Sueca de Ciências decidiu conceder o Prêmio Nobel de Química de 2024 a três cientistas. Entre eles, dois ganhadores do Nobel, Demis Hassabis e John M. Jumper, do Google DeepMind. Eles usaram o modelo de IA AlphaFold2 para prever a sequência de aminoácidos com uma precisão de mais de 90%. humanidade.
Não é coincidência. Ainda no dia 8, o Prêmio Nobel de Física de 2024 também foi concedido a dois cientistas da área de IA: John J. Hopfield, professor da Universidade de Princeton, nos Estados Unidos, e Jeffrey Hinton, professor da Universidade de Toronto, em Canadá (Geoffrey E. Hinton), por suas descobertas e invenções fundamentais na realização do aprendizado de máquina por meio de redes neurais artificiais.
Obviamente, este ano tornou-se o "ano da IA" para o Prémio Nobel, e tanto o prémio de física como o de química foram atribuídos a trabalhos relacionados com a IA. Então, isso significa que a IA já pode substituir o trabalho dos cientistas? Por que o vencedor deste ano ganhou o prêmio em química e não em fisiologia ou medicina? Em relação à bolha da IA, especialmente aos retornos industriais inferiores ao esperado do software de IA, quão longe está da tecnologia à aplicação e à geração de lucros positivos?
Nesse sentido, o Titanium Media App manteve diálogos e intercâmbios exclusivos com muitos acadêmicos, incluindo Alex Zhavoronkov, fundador e CEO da InSilico Medicine, e o professor Dou Dejing, cientista-chefe da Nortel Digital Intelligence.
Como interpretar o “Ano da IA” deste ano para o Prêmio Nobel? A este respeito, Zhang Hongjiang, presidente fundador do Instituto de Pesquisa de Inteligência Artificial Zhiyuan de Pequim e acadêmico estrangeiro da Academia Americana de Engenharia, disse em um vídeo mostrado ao aplicativo TMTpost que a IA realmente desempenha um papel muito importante na pesquisa científica e na pesquisa física. Desta vez os dois O prêmio é bem merecido. “Acho que este é um reconhecimento muito bom do potencial futuro da IA. Acredito que a física do futuro também é inseparável da IA.”
"Hinton usou RBM para fazer pré-treinamento auto-supervisionado DNN em 2006 e treinou com sucesso uma rede neural profunda. Pode-se dizer que ela é a precursora desta rodada de revolução de IA. A rede Hopfield lançou as bases para RBM." disse que as duas pessoas estão, na verdade, muito relacionadas com a física. Além disso, é muito importante que o Prémio Nobel atribuído à área da aprendizagem automática de redes seja, na verdade, um reconhecimento e uma expectativa da importância da IA ou da aprendizagem automática baseada em redes neurais.
Matt Strassler, físico teórico da Universidade de Harvard, disse: "A pesquisa de Hopfield e Hinton é interdisciplinar, integrando física, matemática, ciência da computação e neurociência. Nesse sentido, pertence a todos esses campos."
O professor Dou Dejing, cientista-chefe da Nortel Digital Intelligence, disse ao TMTpost App que, em primeiro lugar, o Prêmio Nobel de Química deste ano foi concedido a DeepMind Hassabis e Qiaopu. Sua “contribuição para a previsão da estrutura de proteínas” é realmente indispensável. previu a estrutura complexa das proteínas de baixo custo e baixo custo, que antes era demorada e trabalhosa para os cientistas biológicos obterem, e promoveu mudanças no modelo de pesquisa biológica que o Prêmio Nobel de Física concedido ao campo da IA representa. o reconhecimento da contribuição da IA por toda a comunidade científica. Desde o nascimento do ChatGPT, a IA desenvolveu-se rapidamente durante dois anos e tem acelerado. Embora ainda não tenha alcançado grande realização comercial, teve muito impacto em todas as esferas da vida, especialmente na comunidade científica. Este prêmio de física é concedido a Hopfield e Hinton em reconhecimento às suas descobertas e invenções fundamentais que promoveram o uso de redes neurais artificiais para aprendizado de máquina. O núcleo deste prêmio é a aplicação de princípios básicos da física ao campo das redes neurais de IA.
No entanto, Dou Dejing acredita que “a contribuição da IA para a física em si não é suficientemente óbvia”.
Ele apresentou que uma das contribuições anteriores da IA para a comunidade da física foi em 2017, quando os astrônomos usaram a tecnologia de visão computacional para ajudar a processar a primeira foto de um buraco negro da humanidade. Embora o progresso da tecnologia de modelos em grande escala nos últimos dois anos também dependa de disciplinas básicas como matemática, estatística, informática e física, Hinton ficou surpreso quando o Prêmio Nobel de Física foi concedido a Hinton. espere que isso aconteça.
Dou Dejing enfatizou ao TMTpost App: “Em resumo, matemática, estatística, física e informática são a base da ciência da computação. Essas teorias básicas ajudam o desenvolvimento da ciência da computação e da IA e também são a base da IA. Ainda não afetou verdadeiramente os princípios básicos da física e ajudou no desenvolvimento da física. No futuro, à medida que novas substâncias e teorias são constantemente descobertas, esperamos que a IA interaja com mais frequência com a física e outras disciplinas básicas. e química, os Prêmios Nobel de biomedicina também podem reconhecer as contribuições de estudiosos de IA.”
Alex Zhavoronkov, fundador e CEO da Insilicon Intelligence, disse ao TMTpost App que a IA teve um impacto profundo na ciência e na tecnologia e mudará todos os aspectos da vida humana.
“Penso que o comité do Nobel reconheceu isto e teve de ultrapassar os limites para reconhecer esta mudança profunda.” Alex disse que há muitos factos invulgares no prémio deste ano. Primeiro, a IA é principalmente matemática. John McCarthy, Alan Turing, Marvin Minsky, Allen Newell, HerBERT A. Simon), Nathaniel Rochester e Claude Shannon são em sua maioria matemáticos e engenheiros. Quando os Prémios Nobel foram introduzidos pela primeira vez, não existia ciência da computação ou inteligência artificial como disciplina separada. Portanto, para redes neurais profundas, eles tiveram que classificar a IA como física, e era esperado que AlphaFold ganhasse o Prêmio Nobel.
Na opinião de Alex, o Prémio Nobel inspirará mais pessoas e o valor das redes neurais para a indústria é enorme.
“Muitas tarefas muito simples foram assumidas pela IA. Mesmo na Insilico, substituímos muitos trabalhos de anotação, escrita e até codificação por IA, e tivemos que requalificar e aprimorar muitos de nossos funcionários que preparam os dados. Os benefícios económicos ainda não são sentidos, mas são sentidos. E nada é mais profundo do que o impacto da descoberta de medicamentos. Desde que levantou a sua primeira grande ronda de financiamento em 2019, só a Insilico nomeou com sucesso 19 candidatos a medicamentos pré-clínicos, avançando nove projetos. a clínica e passou em um ensaio de Fase II Normalmente, as grandes empresas farmacêuticas nomeiam de 5 a 7 candidatos a medicamentos pré-clínicos a cada ano e têm mais recursos - com IA, uma empresa tem mais vantagens na descoberta de medicamentos. A maioria dos países nunca nomeou um PCC, mas graças à IA e ao poder da China, é possível fazê-lo sem passar décadas a formar cientistas locais. O impacto da IA nesta indústria é sentido, mas tal como a Internet ou as redes sociais. - há poucos vencedores, talvez 2-3”, disse Alex.
Shen Qi, professor associado permanente da Escola de Química e Engenharia Química da Universidade Jiao Tong de Xangai, disse que, com o surgimento da IA, a precisão e a eficiência da previsão de proteínas foram melhoradas sem precedentes, resolvendo os principais problemas científicos que têm incomodado os químicos. por muitos anos e se tornando uma escolha popular para a maioria dos químicos. Uma ferramenta poderosa nas mãos de pesquisadores científicos, este prêmio é bem merecido.
Na verdade, desde que o Prémio Nobel foi atribuído pela primeira vez em 1901, o Prémio Nobel tem frequentemente enfatizado o impacto da investigação na sociedade e recompensado invenções práticas em vez de apenas a ciência pura. Os prêmios deste ano não são incomuns neste aspecto, já que às vezes são concedidos a projetos de engenharia de grande destaque. Isso inclui os campos de laser e PCR.
Entende-se que o Prêmio Nobel de Física e Química de 2024 dividirá igualmente o prêmio único total de 11 milhões de coroas suecas (aproximadamente 7,4446 milhões de RMB).
Embora o Prêmio Nobel deste ano tenha sido anunciado, tem havido controvérsia sobre “se a mania da IA generativa formou uma bolha”.
De acordo com o ciclo tecnológico do Gartner, a IA ultrapassou o pico da expectativa excessiva e entrará no vale da desilusão. O relatório prevê que, até 2025, 30% dos actuais projectos de IA serão abandonados após prova de conceito. Ao mesmo tempo, muitos projectos de IA falharão devido à má qualidade dos dados, controlos de risco insuficientes, valor comercial pouco claro ou custos crescentes.
A Gartner salienta que a implementação de projetos generativos de IA pode custar milhões de dólares e incorrer em custos contínuos significativos. Por exemplo, o lançamento de uma nova geração de assistentes virtuais de IA pode custar entre 5 e 6,5 milhões de dólares, com uma despesa orçamental recorrente anual de 8.000 a 11.000 dólares por utilizador.
A esse respeito, Alex disse ao TMTpost Media App que, no curto prazo, a IA é como muitas outras bolhas tecnológicas. Ela (IA generativa) é uma bolha. Muitas empresas de baixa qualidade receberam financiamento e até alguns professores universitários de nível inferior receberam financiamento para novas startups e agora estão lutando para criar um produto ou receita.
Dou Dejing disse ao TMTpost App: “ Acreditamos que a IA atual ainda não foi capaz de ajudar as empresas a obter lucratividade econômica. Embora algumas empresas de software agora usem o copiloto para programar automaticamente, o que pode economizar tempo e alguns custos dos programadores, ainda não é possível. .Use a IA para substituir completamente os programadores. Além disso, os retornos atuais da IA são inferiores ao esperado porque os custos operacionais da grande indústria de modelos são necessários vários meses e milhares de cartões para treinar um modelo, mesmo que haja lucro. modelo, também levará muito tempo para pagar o custo.
Na opinião de Dou Dejing, foi como o surgimento dos motores de busca naquela época, que deram a todos melhor acesso à informação. Mas naquela época ele também estava pensando em um modelo de retorno de monetização. Mais tarde, ele contou com a publicidade para iniciar o lucro. modelo. Atualmente, não existe um modelo de lucro semelhante à publicidade na área de IA. Atualmente não está claro se a OpenAI será capaz de obter lucratividade anunciando em sua plataforma no futuro. Afinal, a atividade diária dos usuários de grandes empresas modelo é muito menor do que a de mecanismos de busca como o Google, e um modelo de lucro como a publicidade. é necessário.
No entanto, do capital às próprias empresas, o mercado está a mudar e as empresas no campo dos grandes modelos estão a acelerar a implementação de aplicações e a trabalhar arduamente para obter receitas.
De acordo com Dou Dejing, como uma empresa estatal nativa de IA, a Nortel Digital Intelligence resolve como utilizar efetivamente os múltiplos recursos de computação existentes no atual cenário competitivo de recursos de computação para aumentar a competitividade central da indústria de IA e, ao mesmo tempo, reduzir o uso empresarial . O limite do poder de computação da IA e ajuda no desenvolvimento da indústria de IA.
Especificamente, a Nortel Digital Intelligence está usando a tecnologia central da Adaptação Hunyuan para usar chips domésticos de forma mais eficiente para processar diferentes tipos de dados, garantindo ao mesmo tempo a segurança dos dados e o desempenho dos modelos, e promovendo a realização de chips domésticos a partir de mudanças "utilizáveis". para "fácil de usar". Ao mesmo tempo, a aplicação generalizada da IA exige inovação não só na tecnologia em si, mas também nos processos, sistemas e organizações. Além disso, a Nortel Digital está a construir uma linha de produção para a era da IA e a promover o desenvolvimento de infra-estruturas; Além da camada de poder de computação trabalhando em conjunto com chips domésticos, a camada de modelo fornece suporte universal para modelos básicos convencionais e modelos de código aberto. A camada de dados cria um espaço de dados confiável e uma matriz de modelo vertical para indústrias sensíveis. também está equipado com mostras de exposição, espaços Roadshow, laboratórios e seminários abertos e fechados, etc., aceleram o desenvolvimento da indústria, disponibilizando a IA e acelerando a chegada da era da IA.
Alex disse que atualmente no campo da IA, apenas algumas startups podem alcançar escala e capacidades industriais - a OpenAI está fazendo um bom trabalho em inferência, a Insilico está fazendo um bom trabalho na descoberta de medicamentos, mas empresas como Google, Microsoft , Amazon e As empresas Meta Big detêm todas as chaves para as principais aplicações industriais. Do lado muito positivo, em termos de desenvolvimento de medicamentos, vemos a Insilico conduzindo o primeiro estudo clínico de Fase II de um medicamento inteiramente gerado por IA a ser concluído: "Estou orgulhoso que isto tenha sido concluído na China, e se estivermos sorte Se assim for, pode ser o primeiro medicamento para IA aprovado no mundo.”
De acordo com as informações do relatório financeiro apresentado pela Yingsi Intelligent à Bolsa de Valores de Hong Kong em junho deste ano, a receita da Yingsi Intelligent em 2021 e 2022 será de US$ 4,713 milhões e US$ 30,147 milhões, respectivamente, principalmente de serviços de pesquisa e desenvolvimento médico. No futuro, a Insilico expandirá a combinação de IA, imobiliário e saúde, e Alex destacou que a empresa está trabalhando com algumas empresas imobiliárias líderes.
De acordo com dados de investigação da indústria, as despesas globais em I&D farmacêutica aumentaram de 165,2 mil milhões de dólares para 217,9 mil milhões de dólares entre 2017 e 2021, com uma taxa composta de crescimento de 7,9% durante o período. Espera-se que a escala de despesas aumente de 242,1 mil milhões de dólares para 313 mil milhões de dólares entre 2022 e 2026, com uma taxa composta de crescimento de 6,9% durante o período.
"Acho que 50% do sucesso se deve à IA generativa muito poderosa e 50% se deve ao talento, às capacidades e à ética de trabalho de alta qualidade da China. Acho que a próxima maior onda de produtividade que veremos na IA será na China. ." Alex disse.