庫茲韋爾：AI革命將繼續以指數級發(fā)生
瑞典皇家科學(xué)院當地時(shí)間10月8日宣布，將2024年諾貝爾物理學(xué)獎授予約翰·J·霍普菲爾德（John J. Hopfield）和杰弗里·E·辛頓（Geoffrey E. Hinton），表彰他們在使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行機器學(xué)習的基礎性發(fā)現和發(fā)明。
為什么諾獎紛紛花落AI領(lǐng)域？也許正驗證了 全球知名未來(lái)學(xué)家、奇點(diǎn)大學(xué)創(chuàng )始人庫茲韋爾新預言的準確性。他是比爾·蓋茨口中“最擅長(cháng)預測人工智能未來(lái)的人”。“深度學(xué)習”“腦機接口”“3D打印”“DNA結構破解”“超算力芯片”…… 庫茲韋爾做出過(guò)147次預測，其中86%已經(jīng)成真！
在重磅新作《奇點(diǎn)更近》中，庫茲韋爾說(shuō)：當前超級計算機的計算能力已遠超模擬人腦所需。現在，我們正在進(jìn)入指數增長(cháng)的陡峭階段。這些進(jìn)步都建立在庫茲韋爾定義的“加速回報率”之上：技術(shù)持續進(jìn)步，而計算和信息技術(shù)成本呈指數下降，每一次進(jìn)步都讓下一階段的迭代變得簡(jiǎn)單。
奇點(diǎn)到來(lái)前的世界究竟會(huì )怎樣。不妨一起看看庫茲韋爾的最新的預測。
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21世紀20年代：
AI與生物技術(shù)的結合
文 | 庫茲韋爾
來(lái)源 | 《奇點(diǎn)更近》
當你把汽車(chē)送到修理店維修時(shí)，技師對其零部件及其工作原理了然于胸。汽車(chē)工程學(xué)實(shí)質(zhì)上是一門(mén)精確的科學(xué)。因此，得到精心維護的汽車(chē)幾乎可以無(wú)限期使用下去，即使是損毀最嚴重的汽車(chē)在技術(shù)上也有修復的可能。但人體卻并非如此。在過(guò)去200年里，盡管現代醫學(xué)取得了許多令人驚嘆的進(jìn)步，但醫學(xué)仍未成為一門(mén)精確的科學(xué)。醫生仍然在做許多已知有效卻并不完全理解其工作原理的事情。很多醫學(xué)知識建立在粗略的近似的基礎之上，這些近似對大多數患者而言通常是有效的，但可能并不適合你。
要讓醫學(xué)成為一門(mén)精確的科學(xué)，需要將其轉變?yōu)橐环N信息技術(shù)，使其能夠從信息技術(shù)的指數級進(jìn)步中獲益。這一深刻的范式轉變目前正在穩步進(jìn)行，它涉及將生物技術(shù)與AI和數字模擬相結合。正如我將在本章中所講的，我們已經(jīng)看到了直接的收益，涉及藥物發(fā)現、疾病監測和機器人手術(shù)等多個(gè)方面。例如，在2023年，第一種采用AI端到端設計的藥物進(jìn)入了Ⅱ期臨床試驗，用于治療一種罕見(jiàn)的肺部疾病。1但AI與生物技術(shù)融合最根本的好處最為顯著(zhù)。
在過(guò)去，醫學(xué)完全依賴(lài)于艱苦的實(shí)驗室實(shí)驗和人類(lèi)醫生將專(zhuān)業(yè)知識傳授給下一代，醫學(xué)新進(jìn)展是緩慢而線(xiàn)性的研究過(guò)程的結果。但是，AI可以從比人類(lèi)醫生掌握多得多的數據中學(xué)習，并且可以從數十億次醫療手術(shù)中積累經(jīng)驗，而不是像人類(lèi)醫生一樣，在整個(gè)職業(yè)生涯中最多只能做數千臺手術(shù)。
此外，由于A(yíng)I受益于其以指數級速度改進(jìn)的底層硬件，隨著(zhù)AI在醫學(xué)領(lǐng)域發(fā)揮越來(lái)越重要的作用，醫療保健行業(yè)也將獲得指數級的收益。通過(guò)使用這些工具，我們已經(jīng)開(kāi)始通過(guò)數字方式搜索每一個(gè)可能的方案，并在幾小時(shí)內而不是幾年內找到生物化學(xué)問(wèn)題的解決方案。
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目前，最重要的一類(lèi)問(wèn)題可能是為新出現的病毒威脅設計治療方法。這個(gè)挑戰就像從一堆足以填滿(mǎn)游泳池的鑰匙中找出能夠打開(kāi)特定病毒“化學(xué)鎖”的那一把鑰匙。人類(lèi)研究員利用自身知識和認知技能也許可以確定幾十種可用于治療該疾病的分子，但實(shí)際上可能相關(guān)的分子數量通常在萬(wàn)億級別。
在對這些分子進(jìn)行篩選時(shí)，大多數顯然是不合適的，不值得進(jìn)行完整的模擬，但仍有數十億種可能性需要進(jìn)行更強大的計算檢查。據估計，在極端情況下，物理上可能存在的潛在藥物分子包含大約1060種可能性！無(wú)論確切的數字是多少，AI現在可以讓科學(xué)家對浩瀚的分子海洋進(jìn)行分類(lèi)，以專(zhuān)注于那些最有可能適配特定病毒的“鑰匙”。
想想這種窮舉搜索方法的優(yōu)勢吧。在我們當前的研發(fā)模式下，一旦有了一種潛在可行的治療藥物，我們就可以組織幾十個(gè)或幾百個(gè)人類(lèi)受試者，然后在數月或數年的時(shí)間內花費數千萬(wàn)或數億美元成本對他們進(jìn)行臨床試驗。然而，很多時(shí)候，這第一個(gè)選擇并不是理想的治療方法，因為它需要探索其他替代方案，而這些替代方案也需要幾年的時(shí)間來(lái)測試。在這些結果出來(lái)之前，人們很難取得更多的進(jìn)展。美國的監管程序涉及三個(gè)主要的臨床試驗階段，根據麻省理工學(xué)院最近的一項研究，只有13.8%的候選藥物能夠通過(guò)美國食品和藥物管理局的批準。最終，將一種新藥推向市場(chǎng)通常需要10年的時(shí)間，平均成本估計在13億~26億美元。
在過(guò)去幾年中，醫學(xué)研究在A(yíng)I輔助下取得突破的速度明顯加快。2019年，澳大利亞弗林德斯大學(xué)的研究人員利用生物模擬器發(fā)現了激活人體免疫系統的物質(zhì)，創(chuàng )造了一種“渦輪增壓”流感疫苗。該模擬器以數字方式生成了數萬(wàn)億種化學(xué)物質(zhì)，研究人員為了尋找理想的配方，使用了另一個(gè)模擬器來(lái)確定每一種物質(zhì)是否可以作為增強免疫力的藥物來(lái)對抗病毒。
2020年，麻省理工學(xué)院的一個(gè)團隊利用AI開(kāi)發(fā)出一種強大的抗生素，可以殺死一些現存最危險的耐藥性細菌。它不是僅評估幾種類(lèi)型的抗生素，而是在短短幾個(gè)小時(shí)內分析了1.07億種抗生素，并選出了23種潛在的候選藥物，其中有兩種似乎是最有效的。匹茲堡大學(xué)藥物設計研究員雅各布·杜蘭特（Jacob Durrant）表示：“這項工作真的很了不起。這種方法凸顯了計算機輔助藥物發(fā)現的力量。要對超過(guò)1億種化合物進(jìn)行抗菌活性的物理測試是不可能的。”之后，麻省理工學(xué)院的研究人員開(kāi)始應用這種方法從頭設計有效的新型抗生素
2021年，在新冠病毒變種的威脅下，南加州大學(xué)的研究人員開(kāi)發(fā)了一種創(chuàng )新的AI工具，以加速開(kāi)發(fā)可能需要的疫苗，因為病毒還會(huì )繼續變異。通過(guò)模擬，候選疫苗可以在不到一分鐘的時(shí)間內設計出來(lái)，并在一小時(shí)內完成數字驗證。當你讀到這篇文章時(shí)，可能已經(jīng)有了更加先進(jìn)的方法。
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THE END
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