2024年,智力最高的一群人也危险了!
创始人
2024-10-15 09:40:47
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这可能是有史以来,学界争议最大的一届诺贝尔奖。

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10月8日,瑞典皇家科学院宣布,将2024年诺贝尔物理学奖授予美国科学家约翰·霍普菲尔德(John J.Hopfield)和英裔加拿大科学家杰弗里·辛顿(Geoffrey E.Hinton),以表彰他们“通过人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明”。

10月9日,瑞典皇家科学院宣布,将2024年诺贝尔化学奖授予戴维·贝克(David Baker),以表彰其在计算蛋白质设计方面的贡献;另一半则共同授予德米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)和约翰·詹珀(John M. Jumper),以表彰其在蛋白质结构预测方面的贡献。

诺贝尔三大科学奖,2项给了AI,让学界炸开了锅。炸锅的原因是:AI属于物理、化学吗?

当然,诺贝尔化学奖的结果还算说得过去,相关研究至少是用AI方法,解决了化学领域关键问题。

但诺贝尔物理学奖完全相反,应当说是用物理学成果解决了计算机学科的关键问题,拿计算机领域的奖项没问题——之前已经拿到了图灵奖——但拿到诺贝尔物理学奖并不能服众。

当然,学科之争应该是学者关心的问题,对于我们普通群众来说,这次诺贝尔奖应该关心什么?

对于看热闹的普通群众来说,只需要理解一件事:

人工智能超越人类智能的时代已经到来了!

以这次诺贝尔化学奖为例:哈萨比斯和詹珀为什么凭借开发了Alphafold,颠覆了蛋白质结构研究而获奖?

蛋白质是人体最基本的组成物质,是生命的基础构件,几乎生命的一切特征都跟蛋白质有关。研究蛋白质,就是研究我们以及一切生物在微观层面是如何运作,以及更重要的——要如何影响这种运作。

和普通人最息息相关的就是制药。药物作用于人体,最关键的问题就是找到关键蛋白质靶点,以及和其结合的正确方式。

而蛋白质是一种非常复杂的东西,由20多个种类的数十到上百个氨基酸,以两两之间随机2种角度,每个角度随机出现3种稳定结构之一的形式组合起来。要是慢慢穷举,从宇宙大爆炸到现在都数不完,只能尽可能观测解析。

由于意义太过重要,过程又太过困难,在此之前,观测蛋白质的革命性工具——冷冻电镜已经在2017年获得了诺贝尔化学奖。

而过去几十年来,全球科学家极尽心力,也只是解析出了2亿多个已知序列蛋白质中的18万个三维结构。而这18万种蛋白质,已经给药物和疫苗开发做出了卓越贡献。

然而,Alphafold的出现改变了蛋白质研究的命运。

AlphaFold开源第1年,数据集里面就有了35万个蛋白质结构,把人类辛辛苦苦积攒的研究成果翻了1倍。

更离谱的是,短短1年后,DeepMind宣布将包括植物、细菌、真菌在内的100万个物种、2.14亿个蛋白质结构全部预测出来,涵盖了几乎所有已经测序的蛋白质。

不仅多,而且准。对于大约三分之二的蛋白质,AlphaFold可以以接近实验解析结构的准确度给出预测,误差一般在1 Å (埃)以内,这种精度在许多情况下与实验解析结果几乎一致。

以传统方式(包括冷冻电子显微镜、核磁共振或X射线晶体学等技术)解析1个蛋白质,短至1个月,长的2、3年,而且仅有1/3的成功率。AlphaFold出现后,这个时间缩短到了几秒钟。

成果发布当天,哈萨比斯意气风发地在社交平台上表示,“这是我们给人类的礼物”。

当然,这里显然不是全人类。数以千计的结构科学家,成千上万习惯了复杂重复劳动的高智商科研民工们,工作方法都要重头再来。

不过这也是这次诺奖的意义所在——它明确预示着,从今天起,AI将在越来越多的领域超越人类的最强大脑,引领人类世界的前进。

人类社会4次工业革命,

蒸汽革命开启了机器对体力劳动的替代,

电气革命宣告了机器对体力劳动替代的完成。

计算机开启了机器对脑力劳动的替代,

AI革命宣告了机器对脑力劳动替代的完成。

未来,AI可以优化实验设计、模拟复杂物理系统,并加速理论验证。例如,神经网络在量子计算、材料发现和宇宙学等领域中的应用。

AI可以加速了分子设计和化合物预测,可以分析大量化学数据,自动设计和优化分子结构,使得药物研发和材料科学获得突破,极大推动生物医药的发展。

AI可以从大量实验和模拟数据中找到最佳的材料配方,预测材料的性能和稳定性,从而设计出适用于航空航天、能源、环保等领域的创新材料。

AI可以预测气候模型、分析生态系统的复杂性,帮助科学家更好地理解和应对环境变化。

可以说,不仅AI自身的突破引人注目,AI对于其他产业的推动作用更不容忽视。

更重要的是,在想象和现实之间仍有巨大的产业增长空间。根据IDC发布的中国AI行业应用渗透度数据,目前国内绝大多数行业的AI应用渗透率都不高,有非常大的发展潜力。

站在战略高度,过去一切产业发展、区域规划的思维和方法,都要推倒重来。无论是新兴产业扩张,还是传统产业转型,都需要给予AI在其中的角色相当程度的重视,甚至可以将其视为首要因素进行布局。

前瞻产业研究院作为更懂产业的科技型决策智库,早在本轮AI革命爆发之初就观察到了技术风口下汹涌的产业浪潮,成立了“人工智能产业规划所”,发挥“产业研究+大数据+技术洞察+招商资源前置”的独家特色产业规划服务,为各地政府提供既科学,又前瞻,又落地的产业规划整体咨询方案。

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对于任何地区来说,AI无疑是未来产业升级的重要方向之一,但它的发展充满了不可忽视的风险。

比如AI技术的研发和应用需要大量的资金投入,尤其是在基础理论研究和基础设施建设方面,如高性能计算中心、海量数据存储系统和高速网络设施等,对于许多区域来说,初期的资金压力非常大,而AI技术从研发到实现商业化又需要较长的周期,导致短期内可能看不到显著回报,这加大了区域发展AI的资金风险。

前瞻人工智能产业规划所认为,并不是所有地区都具备发展AI核心产业的条件,更应该注重于利用AI产业发展成果,利用AI工具和AI应用,赋能本地优势产业升级发展。

这也不并不容易,各地的产业基础和发展阶段各异,AI技术在不同区域的落地难度不一。如果AI与本地传统产业之间的衔接不顺畅,或者缺乏能够迅速推进AI应用的企业和合作平台,区域内的AI技术可能难以真正落地和发挥作用,导致投资收益低于预期。

在研究了中国多地AI产业发展模式后,前瞻人工智能产业规划所认为,深圳在AI产业方面的布局全面且科学,值得各地参考。

无论是市级层面的战略布局与整体推动,还是区级层面的差异化特色化发展,深圳都展现出科学而前瞻的AI产业规划,通过智能科技推动经济的可持续增长,逐渐成为全球智慧城市建设和AI应用的标杆。

在市级层面,深圳的思路是着重解决前期投入高昂的数据、算力、算法三大核心基础设施建设问题,为产业发展打下坚实的底层基础。

-在数据层面,深圳提出用好市公共数据开放利用管理平台,按照“应公开尽公开”原则开放公共数据。

-在算力方面,深圳基于自身优越的算力基础设施资源,构建“一超多强总调度”智能算力体系,建设“鹏城云脑Ⅲ”、深圳开放智算中心建设、粤港澳大湾区一体化算力服务平台等,并创新发放算力券等措施,为行业提供算力支撑。

-在算法方面,深圳配置国产算子库、工具链、模型库等一系列基础工具,推进建立基于国产人工智能技术的开源社区,搭建具有全国影响力的开源软件代码托管平台,为AI研发人员提供更便捷和开放共享的开发环境。

在针对信息基础设施攻坚克难的基础上,深圳还极尽所能地为本土AI企业提供应用场景,包括提出全时全域的AI应用场景清单,提出“千行百业+AI”的发展理念,并特别强调政务+AI的发展方向等。

在区级层面,针对不同区域的产业基础和区位条件,有条件的情况下,应该制定细化至单个产业的详尽规划方案。

以前瞻产业研究院为坪山区做的“坪山区人工智能产业发展前期研究”为例,通过实地调研,深入研究,结合前瞻战略性新兴产业大数据热力指数,前瞻认为:-自动驾驶、生物医药、高端硬件和集成电路产业集群是坪山区强势产业中和AI结合前景较好的产业。

其中,

-自动驾驶、生物医药是坪山区AI发展的突出优势和主要载体;对此,坪山区可以从完善基础设施出发,升级AI数据环境,建立产业数据共享机制,提供坪山特色AI数据服务,推动AI技术发展带动产业发展。

-高端硬件和集成电路产业集群是坪山AI基础层硬件实现高端突破和全产业链布局独具竞争力的条件。对此,坪山区可以以下游市场带动上游发展,通过AI基础层的配套建设——壮大AI服务器配套产业——推进AI大模型服务建设,拉动产业发展。

-雄厚的制造业基础还为坪山借力AI在制造业服务化应用方面提供了庞大的市场空间。坪山区发展思路为AI应用服务拓展——协同打造制造业AI服务方案,共同开发智能机器人技术泛AI应用——“全时全域”+政务+产业和特色场景。

总体而言,AI产业已成为发展新质生产力的核心力量。作为区域发展的领航者,地方政府应当深刻认识到AI产业的战略地位,积极布局,制定前瞻性的政策,以吸引和培育AI企业。

不过正如前面所说,这一新兴产业内容丰富复杂且风险高,地方政府往往需要专业的指导和支持。

前瞻人工智能产业规划所凭借深厚的业务经验和丰富的案例积累,为地方政府提供全面、专业的AI产业规划服务。

前瞻认为,不同地区的资源禀赋、经济发展水平、产业基础和技术创新能力各有差异,因此,我们强调因地制宜,为每个地方政府量身定制AI产业发展规划。

我们的服务包括但不限于:

· AI产业发展定位规划:洞察地方资源禀赋、经济发展水平、制造业基础、技术创新能力,提供最适合地区产业发展的规划方案。

· AI产业招商引资策略:深入分析全球和国内AI产业发展趋势,解读相关政策,为地方政府提供顶层设计的智慧支撑。

· AI细分产业赛道选择:根据地方政府的实际情况和发展需求,结合对产业发展状况的精确掌握,精选具有发展潜力的细分产业赛道。

· AI产业链招商图谱编制:绘制AI产业链图谱,明确各环节的招商重点,吸引优质企业投资,促进产业集聚。

AI产业的发展前景广阔,前瞻产业研究院愿与地方政府携手合作,共同开启AI产业发展的新篇章,为地区经济的繁荣和国家的制造业强国战略贡献力量。让我们共同期待,在专业智库的引领下,AI产业能够成为推动地区经济发展的强大引擎。

前瞻经济学人APP 产业观察组

更多行业研究分析详见:

【1】《》,前瞻产业研究院

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