AI“統治”諾貝爾獎背后，知識的貶值已經開始了
這兩天，諾貝爾獎逐步公布，AI成了最大贏家。
10月8日，瑞典皇家科學院宣布，2024年諾貝爾物理學獎授予美國科學家約翰·霍普菲爾德（John J. Hopfield）和英裔加拿大科學家杰弗里·辛頓（Geoffrey E. Hinton），以表彰他們利用物理學工具，開發出了當今強大機器學習技術的基礎方法。
一天之后，瑞典皇家科學院又宣布，將2024 年諾貝爾化學獎授予大衛·貝克（David Baker）、戴米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）和約翰·江珀（John M.Jumper），以表彰他們用AI在蛋白質設計和蛋白質結構預測領域作出的貢獻。
你可以簡單理解為，諾獎評委們把諾貝爾物理學獎頒給了機器學習，而諾貝爾化學獎頒給了AI預測蛋白質結構和蛋白質設計。
為什么AI突然能拿下兩座諾貝爾大獎？AI站上諾貝爾獎舞臺背后，到底隱藏著一個什么趨勢？
01 AI連下兩座諾貝爾大獎
先說下諾貝爾物理學獎的獲得者霍普菲爾德和辛頓。
霍普菲爾德在1982年創造出聯想神經網絡，現在通稱為霍普菲爾德網絡（Hopfield network），可以存儲并重現圖像和其他數據模式的關聯記憶技術。
簡單來說，霍普菲爾德網絡解決的問題是：人是如何進行聯想記憶的，也就是如何通過某一部分的記憶聯想起整個記憶。比如，你聽到一個人的名字，就能聯系他的長相。
而作為深度學習領域的領軍人物，辛頓的最大貢獻在于，開發了一種新的神經網絡：玻爾茲曼機。
在我們大腦中，神經元之間會相互作用，有些神經元的決策是可以影響另一部分的神經元。借用知乎上產品二姐的比方：
有些神經元的決策是可以表現出來的，比如某些人看了《長安三萬里》這部動畫片。但又有些神經元的表現是不可見的，比如某些人看《長安三萬里》是因為喜歡唐詩，有些人看是因為喜歡追光動畫，還有些人是因為陪喜歡的人一起看。
而玻爾茲曼機所要做的事，就是搞清楚這些可見和不可見神經元之間互相影響的關系。
玻爾茲曼機的出現，很大程度推動了機器學習的快速發展。特別是在深度學習發展早期，波爾茲曼機被用來預訓練深層神經網絡，幫助網絡在進行更復雜學習任務之前，找到合適的權重初始狀態。
說完物理學獎，再來說說諾貝爾化學獎。
其中，諾貝爾化學獎獲獎者之一的大衛·貝克，率先開發了設計和預測蛋白質三維結構的方法，創造出了全新的蛋白質，基于創新的軟件、算法解決醫學難題。
而戴米斯·哈薩比斯和約翰·江珀，則參與創造的AI蛋白質結構分析工具AlphaFold，直接把蛋白質預測這事帶到了一個新紀元。
如果將生命體比作一個拼好的樂高積木，那蛋白核酸等大分子就像一個個獨立的樂高零件。在過去的五十年里，理解每一個樂高零件的形狀就是結構生物學家的主要工作。
但這事并不容易，蛋白質是由20種不同的氨基酸按特定序列連接形成的多聚體，這些不同的氨基酸通常會折疊成某一個特定的形狀。所以，想要真正地理解蛋白質如何發揮作用，科學家們就必須準確地掌握蛋白質的空間結構。
蛋白質結構從簡單到復雜，總共分為4級。一級結構比較容易確定，簡單的生物實驗如質譜法即可，但涉及到二級以上結構如何折疊的，結構生物學家往往需要利用X射線、核磁共振、電游儀、冷凍電鏡來檢測。
這些方法耗時耗力、人工成本也極高，比如電泳儀只能間接進行測量，實驗中還受較多因素干擾，因而會影響對蛋白質結構的分析與理解。而能高分辨率解析的冷凍電鏡則極為昂貴，一臺約1億人民幣左右。截至今年，我國的冷凍電鏡也只有60多臺。
AlphaFold厲害的地方在于，通過深度學習模型來預測蛋白質更高結構，不僅非常快，而且相當準確，大大提高了蛋白質研究的效率。
2021年，AlphaFold就預測了35萬個蛋白質結構，這包括了98.5%的人類蛋白質，并將這些蛋白質結構放到了AlphaFold-EBI數據庫中。到了2022年，這個數據庫中的蛋白質數超過了2億，幾乎包含了地球上所有可能存在的蛋白質。
可以說，AlphaFold幾乎一個人把預測蛋白質結構這事給做了，這對人類探索自身的生命密碼尤其重要。
02 知識的盡頭是AI
雖然機器學習拿下諾貝爾物理學獎這事有很大爭議，但另一個已成的事實是，AI已經幾乎滲透到所有的學科，并產生了不可忽視的影響。
原因很簡單，AI的學習效率比人強太多。在之前很長時間里，辛頓一直認為，人的智慧比AI更高。但這幾年，辛頓看法開始轉變，因為他發現，AI在知識傳播效率、學習機制、能源效率方面都比人強。
就拿知識傳播來說，當一個AI智能體掌握了某個知識，所有的AI智能體都能立刻學會這個知識。相反，人類只能通過觀察和復制教師行為來學習，這個過程時間更長且效率更低。
再說學習機制，人類的大腦里有100萬億個連接，而GPT只有一萬億個，數量遠遠低于人類。但一個GPT用1700多億的參數，居然就記住了人類所有的知識和文明，而且還可以進行抽象的思考。
這意味著，AI比人類更擅長將大量知識放在1萬億的連接中。換句話說，AI可能找到了比人類更好的學習方法。
在AI強大的學習能力之下，知識正在迅速貶值。OpenAI早期投資人Vinod Khosla曾預測，未來幾乎所有的專業知識都將被AI免費化。
持有類似觀點的還有牛津大學教授Nick Bostrom。他的觀點更極端，本科和博士課程將加速貶值，傳統20-30年以知識傳遞為核心的人力資本投資將看不到任何回報。
但與此同時，跨學科知識的重要性可能被進一步提升，即使用計算機工具，以及與其他學科的理論，去幫助其它學科（物理，化學，材料，生物，醫藥）攻克學術難題。
也就是說，未來學好人工智能，很有可能會比拒絕人工智能的人，能更有效的工作，形成新的重要發現，甚至爭奪各個方向的諾貝爾獎。
甚至有一天，一個拿GPT-X寫文章的人，或許也能夠獲得諾貝爾文學獎。
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