Днем 9 октября по пекинскому времени Шведская королевская академия наук решила присудить Нобелевскую премию по химии 2024 года трем ученым. Среди них два нобелевских лауреата, Демис Хассабис и Джон М. Джампер, из Google DeepMind. Они использовали модель искусственного интеллекта AlphaFold2, чтобы передать аминокислотную последовательность с точностью более 90%. Предсказание 200 миллионов известных белковых структур. человечество.
Не совпадение. Ранее, 8 числа, Нобелевская премия по физике 2024 года также была вручена двум учёным в области искусственного интеллекта: Джону Дж. Хопфилду, профессору Принстонского университета в США, и Джеффри Хинтону, профессору Университета Торонто в США. Канада (Джеффри Э. Хинтон) за фундаментальные открытия и изобретения в области машинного обучения с помощью искусственных нейронных сетей.
Очевидно, что этот год стал «годом ИИ» для Нобелевской премии, и как премия по физике, так и премия по химии были присуждены работам, связанным с ИИ. Значит ли это, что ИИ уже может заменить работу учёных? Почему победитель этого года получил премию по химии, а не по физиологии или медицине? Что касается пузыря ИИ, особенно более низкой, чем ожидалось, промышленной прибыли от программного обеспечения ИИ, насколько далеко он от технологии к применению и получению положительной прибыли?
В связи с этим Titanium Media App провел эксклюзивные диалоги и обмены мнениями со многими учеными, включая Алекса Жаворонкова, основателя и генерального директора InSilico Medicine, и профессора Доу Дэцзин, главного научного сотрудника Nortel Digital Intelligence.
Как интерпретировать «Год искусственного интеллекта» этого года для Нобелевской премии? В связи с этим Чжан Хунцзян, председатель-основатель Пекинского исследовательского института искусственного интеллекта Чжиюань и иностранный академик Американской инженерной академии, заявил в видео, показанном TMTpost App, что ИИ на самом деле играет очень важную роль в научных исследованиях и физических исследованиях. На этот раз две награды вполне заслужены. «Я думаю, что это очень хорошее признание будущего потенциала ИИ. Я считаю, что физика будущего также неотделима от ИИ».
«Хинтон использовал RBM для самостоятельного предварительного обучения DNN в 2006 году и успешно обучил глубокую нейронную сеть. Можно сказать, что это предвестник этого раунда революции искусственного интеллекта. Сеть Хопфилда заложила основу для RBM». сказал, что эти два человека на самом деле очень тесно связаны с физикой. Кроме того, очень важно, что Нобелевская премия, присуждаемая в области сетевого машинного обучения, на самом деле является признанием и ожиданием важности искусственного интеллекта или машинного обучения на основе нейронных сетей.
Мэтт Страсслер, физик-теоретик из Гарвардского университета, сказал: «Исследования Хопфилда и Хинтона носят междисциплинарный характер, объединяя физику, математику, информатику и нейробиологию. В этом смысле они принадлежат всем этим областям».
Профессор Доу Децзин, главный научный сотрудник Nortel Digital Intelligence, рассказал TMTpost App, что, прежде всего, Нобелевская премия по химии в этом году была присуждена DeepMind Хассабису и Цяопу. Их «вклад в предсказание структуры белка» действительно незаменим. Использование высокой точности AlphaFold. предсказал сложную структуру белков с низкой стоимостью и низкой стоимостью, получение которой ранее было трудоемким и трудоемким для ученых-биологов, и способствовал изменениям в модели биологических исследований, которую представляет собой Нобелевская премия по физике, присуждаемая в области искусственного интеллекта. признание вклада ИИ всем научным сообществом. С момента появления ChatGPT в течение двух лет ИИ быстро развивался и ускорялся. Хотя он еще не достиг большой коммерческой реализации, он оказал большое влияние на все сферы жизни, особенно на научное сообщество. Эта премия по физике присуждается Хопфилду и Хинтону в знак признания их фундаментальных открытий и изобретений, которые способствовали использованию искусственных нейронных сетей для машинного обучения. Сутью этой награды является применение основных принципов физики в области нейронных сетей искусственного интеллекта.
Однако Доу Дэцзин считает, что «вклад ИИ в физику сам по себе недостаточно очевиден».
Он сообщил, что один из прошлых вкладов ИИ в физическое сообщество был сделан в 2017 году, когда астрономы использовали технологию компьютерного зрения, чтобы помочь обработать первую фотографию черной дыры, сделанную человечеством. Хотя прогресс технологии крупномасштабных моделей, который был горячим в последние два года, также опирается на базовые дисциплины, такие как математика, статистика, информатика и физика, Хинтон был удивлен, когда Хинтону была присуждена Нобелевская премия по физике. Он этого не сделал. ожидайте, что это произойдет.
Доу Дэцзин подчеркнул в интервью TMTpost App: «Подводя итог, математика, статистика, физика и информатика являются основой информатики. Эти базовые теории помогают развитию информатики и искусственного интеллекта, а также являются основой искусственного интеллекта. Он еще не оказал серьезного влияния на основные принципы физики и не помог ее развитию. В будущем, по мере постоянного открытия новых веществ и теорий, мы ожидаем, что ИИ будет чаще взаимодействовать с физикой и другими фундаментальными дисциплинами, помимо физики. Нобелевские премии в области биомедицины и химии также могут стать признанием вклада ученых в области искусственного интеллекта».
Алекс Жаворонков, основатель и генеральный директор Insilicon Intelligence, рассказал TMTpost App, что ИИ оказал глубокое влияние на науку и технологии и изменит все аспекты человеческой жизни.
«Я думаю, что Нобелевский комитет признал это и должен был раздвинуть границы, чтобы признать это глубокое изменение». Алекс сказал, что в награде этого года есть много необычных фактов. Во-первых, ИИ — это в основном математика. Джон Маккарти, Алан Тьюринг, Марвин Мински, Аллен Ньюэлл, Герберт А. Саймон), Натаниэль Рочестер и Клод Шеннон — в основном математики и инженеры. Когда впервые были введены Нобелевские премии, компьютерных наук или искусственного интеллекта как отдельной дисциплины не существовало. Поэтому для глубоких нейронных сетей пришлось классифицировать ИИ как физику, и ожидалось, что AlphaFold получит Нобелевскую премию.
По мнению Алекса, Нобелевская премия вдохновит больше людей, а ценность нейронных сетей для отрасли огромна.
«Многие очень простые задачи были взяты на себя ИИ. Даже в Insilico мы заменили многие работы по аннотированию, написанию и даже кодированию на ИИ, и нам пришлось переквалифицироваться и повысить квалификацию многих наших сотрудников, которые готовят данные. Экономические выгоды еще не ощущаются, но они ощущаются. И нет ничего более глубокого, чем влияние открытия лекарств. С момента привлечения первого крупного раунда финансирования в 2019 году только Insilico успешно номинировала 19 кандидатов на доклинические препараты, продвинув девять проектов. клинику и сдал II. фазовые испытания Обычно крупная фармацевтическая компания выдвигает 5-7 кандидатов на доклинические препараты в год и располагает большими ресурсами — благодаря ИИ одна компания имеет больше возможностей в разработке лекарств, чем большинство развитых стран. Большинство стран никогда не номинировали PCC. Но благодаря ИИ и силе Китая вы действительно можете почувствовать влияние ИИ на эту отрасль, не тратя десятилетия на обучение местных ученых. Но, как и в случае с Интернетом или социальными сетями, их очень мало. победители, может быть, 2-3», — сказал Алекс.
Шэнь Ци, постоянный преподаватель Школы химии и химического машиностроения Шанхайского университета Цзяо Тонг, сказал, что с появлением искусственного интеллекта точность и эффективность прогнозирования белков беспрецедентно улучшились, что позволило решить основные научные проблемы, которые беспокоили химиков. на протяжении многих лет и становясь популярным выбором для большинства химиков. Эта награда является мощным инструментом в руках научных исследователей.
Фактически, с тех пор как Нобелевская премия была впервые присуждена в 1901 году, Нобелевская премия часто подчеркивала влияние исследований на общество и вознаграждала практические изобретения, а не просто чистую науку. В этом году награды не являются чем-то необычным, поскольку иногда их присуждают весьма выдающимся инженерным проектам. К ним относятся лазерное и ПЦР-поля.
Предполагается, что Нобелевская премия по физике и химии 2024 года разделит поровну общую сумму единой премии в 11 миллионов шведских крон (приблизительно 7,4446 миллиона юаней).
Хотя в этом году было объявлено о присуждении Нобелевской премии, возникли разногласия по поводу того, «сформировало ли увлечение генеративным искусственным интеллектом пузырь».
Согласно технологическому циклу Gartner, ИИ прошел пик завышенных ожиданий и войдет в период разочарования. В отчете прогнозируется, что к 2025 году 30% текущих проектов ИИ будут заброшены после проверки концепции. В то же время многие проекты ИИ потерпят неудачу из-за низкого качества данных, недостаточного контроля рисков, неясной ценности для бизнеса или роста затрат.
Gartner отмечает, что реализация проектов генеративного искусственного интеллекта может стоить миллионы долларов и повлечь за собой значительные текущие расходы. Например, запуск нового поколения виртуальных помощников с искусственным интеллектом может стоить от 5 до 6,5 миллионов долларов, при этом ежегодные периодические бюджетные расходы составят от 8 000 до 11 000 долларов на пользователя.
В связи с этим Алекс рассказал TMTpost Media App, что в краткосрочной перспективе ИИ, как и многие другие технологические пузыри, представляет собой пузырь. Многие низкокачественные компании получили финансирование, и даже некоторые профессора университетов более низкого уровня получили финансирование для новых стартапов и теперь изо всех сил пытаются создать продукт или получить доход.
Доу Дэцзин рассказал TMTpost App: « Мы считаем, что нынешний искусственный интеллект еще не способен помочь компаниям достичь экономической прибыльности. Хотя некоторые компании-разработчики программного обеспечения сейчас используют второй пилот для автоматического программирования, что может сэкономить время программистов и некоторые затраты, это пока невозможно. . Используйте ИИ, чтобы полностью заменить программистов. Кроме того, текущая прибыль от ИИ ниже ожидаемой, поскольку эксплуатационные расходы крупной модельной индустрии слишком высоки. Для обучения модели требуется несколько месяцев и тысячи карт, даже если есть прибыль. модель, окупаемость затрат также займет очень много времени».
По мнению Доу Дэцзина, это было похоже на появление тогдашних поисковых систем, которые предоставили каждому лучший доступ к информации. Но в то время он также думал о модели возврата денег. Позже он полагался на рекламу, чтобы получить прибыль. модель. В настоящее время не существует модели получения прибыли, аналогичной рекламе, в сфере ИИ. В настоящее время неясно, сможет ли OpenAI добиться прибыльности за счет рекламы на своей платформе в будущем. Ведь ежедневная активность пользователей крупных модельных компаний намного ниже, чем у поисковых систем, таких как Google, и такой модели получения прибыли, как реклама. необходим.
Однако рынок меняется, от капитала до самих компаний, и компании в области крупных моделей ускоряют внедрение приложений и усердно работают над получением дохода.
По словам Доу Дэцзина, Nortel Digital Intelligence, являющееся государственным предприятием, занимающимся искусственным интеллектом, решает, как эффективно использовать существующие многочисленные вычислительные ресурсы в нынешней конкурентной среде вычислительных ресурсов, чтобы повысить основную конкурентоспособность отрасли искусственного интеллекта, одновременно сокращая использование предприятия. . Порог вычислительной мощности ИИ и помощь в развитии индустрии ИИ.
В частности, Nortel Digital Intelligence использует базовую технологию Hunyuan Adaptation для более эффективного использования отечественных чипов для обработки различных типов данных, обеспечивая при этом безопасность данных и производительность моделей, а также способствуя выпуску отечественных чипов из «пригодных для использования» изменений. на «простой в использовании». В то же время широкое применение ИИ требует инноваций не только в самой технологии, но и в процессах, системах и организациях. Кроме того, Nortel Digital создает ИИ; Производственная линия времени способствует развитию инфраструктуры. В дополнение к уровню вычислительной мощности, взаимодействующему с отечественными чипами, уровень модели обеспечивает универсальную поддержку основных базовых моделей и моделей с открытым исходным кодом. Уровень данных создает доверенное пространство данных и создает доверенное пространство. вертикальная матрица моделей классов; во-вторых, каждый Spark Intelligent Computing также оснащен выставками, площадками для роуд-шоу, лабораториями, открытыми и закрытыми семинарами и т. д., чтобы ускорить промышленное развитие, сделать ИИ доступным и ускорить появление ИИ. эпоха.
Алекс сказал, что в настоящее время в области искусственного интеллекта лишь немногие стартапы могут достичь масштаба и промышленных возможностей — OpenAI хорошо справляется с выводами, Insilico хорошо справляется с открытием лекарств, но такие компании, как Google, Microsoft , Amazon и Компании Meta Big обладают всеми ключами к основным промышленным приложениям. С самой положительной стороны, с точки зрения разработки лекарств, мы видим, что Insilico приближается к завершению первого клинического исследования фазы II препарата, полностью созданного искусственным интеллектом: «Я горжусь, что это было завершено в Китае, и если мы Если так, то это может быть первый в мире одобренный препарат для искусственного интеллекта».
Согласно информации финансового отчета, представленного Yingsi Intelligent на Гонконгской фондовой бирже в июне этого года, выручка Yingsi Intelligent в 2021 и 2022 годах составит 4,713 млн долларов США и 30,147 млн долларов США соответственно, в основном от услуг в области медицинских исследований и разработок. В будущем Insilico расширит сочетание искусственного интеллекта, недвижимости и здравоохранения, и Алекс отметил, что компания работает с некоторыми ведущими компаниями в сфере недвижимости.
Согласно данным отраслевых исследований, глобальные расходы на фармацевтические исследования и разработки увеличились со 165,2 млрд долларов США до 217,9 млрд долларов США с 2017 по 2021 год, при этом совокупный темп роста за этот период составил 7,9%. Ожидается, что масштаб расходов увеличится с 242,1 млрд долларов США до 313 млрд долларов США в период с 2022 по 2026 год, при этом совокупный темп роста за этот период составит 6,9%.
«Я думаю, что 50% успеха связано с очень мощным генеративным искусственным интеллектом, а 50% — с высококлассным талантом, возможностями и трудовой этикой Китая. Я думаю, что следующая самая большая волна производительности, которую мы увидим в ИИ, будет в Китае. », — сказал Алекс.