芯耀
884
当前，人工智能领域正经历一场深刻的变革。
当大众目光聚焦在大语言模型（LLM）所引发的交互革命，以及它们在整合、处理和高效呈现人类已有知识方面的卓越能力时，另一股更具颠覆性的力量——以谷歌DeepMind为代表的“AI for Science”正在悄然崛起，并展现出改变科学研究格局的潜力。
谷歌DeepMind首席执行官Demis Hassabis在最新一期CBS《60分钟》采访中表示，AI将在未来十年内可能帮助消灭所有疾病。
与主流大语言模型专注于学习、消化和再现已知信息不同，DeepMind所探索的方向展现了一种全新的路径。从AlphaZero、AlphaFold到近期崭露头角的AlphaProof，这些标志性成果的核心目标，并不仅仅是对现有知识的处理与应用，而是希望成为推动科学发现本身的引擎。
科学的本质在于突破已知的边界，创造全新的认知与原理，DeepMind的“AI for Science”正将人工智能的力量直接应用于科学探索，致力于推动人类在这一最前沿领域实现突破。或许，这预示着人工智能发展的下一条关键脉络，甚至可能率先突破大语言模型所面临的“知识边界”限制。
01、Alpha系列的创新路径，从规则到发现
为了更好地理解DeepMind所走的这条独特路线，我们需要重新审视其“发现”能力的本质。Alpha系列模型（如AlphaZero、AlphaFold）的运作方式，与大语言模型有本质区别。它们并非通过学习海量文本数据中的统计规律来“模仿”或“预测”人类的答案。相反，这些模型是在一个由精确规则（如围棋规则、物理定律、数学公理）定义的世界中，进行深度探索和创新。
Alpha系列模型的核心机制通常结合了深度学习（用于模式识别和状态评估）与强化学习/搜索算法（如蒙特卡洛树搜索）：
定义问题空间：将复杂问题（例如下棋、蛋白质折叠、定理证明）转化为一个庞大且有明确规则的搜索空间。
探索与评估：模型通过模拟（如自我对弈、模拟物理过程）或推理，探索该空间中的无数可能性。它并不依赖现有数据中的“正确答案”，而是根据预设目标（如赢得棋局、最小化能量函数、找到证明路径）和规则，通过试错学习来评估每一步探索的优劣。
发现新颖解法：经过大量探索与优化，模型能够发现超越人类直觉的解决方案，甚至提出在人类数据中从未出现过的创意。例如，AlphaZero发现的非传统围棋策略，AlphaFold预测的高精度、先前未知的蛋白质结构，都是这种“涌现式发现”的典型体现。
这种机制的核心在于从基本原理出发进行推理与创造，而非对现有知识的归纳与复述。正是这种方式使得Alpha系列模型能够在突破人类认知局限、产生真正新知识方面，展现出独特的优势。
02、为什么说DeepMind的AI for Science可行？
一些观点认为，DeepMind的“AI for Science”路径是可行的，可能因为以下几点原因：
里程碑式的成功验证：AlphaZero不仅完胜人类围棋冠军，其展现的创新策略甚至启发了人类棋手；AlphaFold的成就更为直观——其开源的AlphaFold蛋白质结构数据库（AlphaFold DB）目前已包含超过2亿个蛋白质结构预测，被全球超过100万研究人员使用，极大地加速了生命科学和药物研发进程。多项成果被《Nature》和《Science》等顶级期刊认证，这些充分证明了该技术路线的有效性和潜力。
科学问题与方法的天然契合：许多前沿科学挑战，如寻找新型催化剂提升绿氢生产效率，或设计具备特定性能（如室温超导、高效储能）的新材料，实质上是在庞大的可能性空间中依照物理化学规则进行优化搜索。传统试错法效率低下，而Alpha系列模型擅长大规模、规则驱动的探索。比如，一个AI模型能在几天内评估数百万种电池电极材料结构，寻找最佳的能量密度和稳定性平衡，这是人力所无法比拟的速度和规模。
超越“人类数据”的知识源：与依赖人类创造的文本和代码的大语言模型不同，“AI for Science”能够利用更基础、广泛的知识源——如物理定律、化学方程式、生物学通路和数学公理。更重要的是，模型还可以通过模拟环境如物理仿真、自我对弈等自主生成大量训练数据，这在一定程度上避免了大语言模型可能面临的数据天花板问题。（当然，即使是模拟数据，建立准确、可靠的模拟环境本身就是巨大的挑战）。
算力等资源优势：驱动这些模型需要惊人的计算资源。例如，AlphaFold的训练便动用了数百个TPU/GPU核心，持续数周之久。作为母公司，谷歌能够提供充足算力资源支持和持续的研发投入，这是DeepMind能够攻克这些“硬核”科学难题的关键保障。同时，谷歌将“AI for Science”作为核心战略方向，确保了资源长期聚焦。
03、LLM 与 AI for Science相辅相成，开创AI新局面
尽管大语言模型与DeepMind的科学发现引擎在技术侧重点上有所不同，但它们并非对立或相互取代，而是AI发展的两条互补主线，具有显著的协同潜力：
大语言模型的角色：作为强大的通用智能接口和知识处理助手，大语言模型擅长理解自然语言、整合跨领域信息、辅助编码、生成报告、激发创意，甚至在用户与复杂科学模型的交互中充当“翻译器”。它们能够显著提升研究人员在信息处理、思想交流以及工具利用等方面的效率。
AI for Science的角色：作为深度问题解决者和新知识的创造者，科学发现引擎专注于在规则明确的复杂系统中进行深度搜索与优化，擅长发现非直观的解决方案，推动特定科学或工程领域的突破。
未来的AI发展图景可能是协同进化的：
研究人员可以利用大语言模型快速梳理文献、提出初步假设，甚至协助编写模拟代码。
随后，AI for Science（Alpha类模型）可以对这些假设进行严格的模拟、计算或证明，进行深度探索和验证。
大语言模型还可以帮助科学家理解和解释由科学发现引擎产生的复杂结果。
甚至，未来可能出现融合二者优势的混合型AI，既具备强大的理解与交互能力，又能够在特定领域进行深度推理与发现。因此，这两条技术路径可以共同推动AI向更远的未来迈进。
04、深远影响：AI for Science有望重塑多个行业格局
可以预见，“AI for Science”的持续进步将推动对高性能计算的巨大需求。这种“发现型AI”对算力的需求将是持续且巨大的。无论是训练复杂的强化学习模型，还是在庞大的可能性空间中进行搜索，都需要强大的计算能力。AlphaFold的成功验证了这一点，未来，随着更复杂的科学问题例如气候模型、新材料设计、宇宙学模拟和数学定理的探索，AI对高性能计算芯片的需求将不断攀升。
因此，不断增长的“AI for Science”需求，将成为推动半导体产业增长的关键力量。
除了半导体产业外，“AI for Science”还将根本改变多个行业的研发模式和创新速度，这些进展将极大地加速各行业的研发进程，推动技术革新，进而重塑整个产业格局。
生物医药与健康：以AlphaFold为开端，AI将革命性地推动新药靶点发现、候选药物分子设计、临床试验优化和个性化精准医疗等领域，显著缩短研发周期、降低成本，助力攻克癌症、阿尔茨海默症等重大疾病。
材料科学与能源：AI将加速新材料的发现，如更高效的太阳能电池、更高容量的电池电极、更环保的催化剂及更轻、更强的结构材料等，为解决能源危机、环境问题和推动制造业升级提供关键技术支持。
化学与化工：AI能够优化化学反应路径，设计更高效、更环保的生产工艺，甚至发现新的合成方法，推动化学工业向绿色转型。
基础科学研究：AI将在数学领域协助证明复杂定理（如AlphaProof项目），在物理学领域帮助分析粒子对撞机数据、模拟宇宙演化或探索量子现象，并改进气候科学的预测模型。
工程与设计：AI将优化航空航天器的空气动力学设计，改进芯片布局，提升复杂系统（如物流网络、电网调度等）的运行效率，推动工程技术的创新。
“AI for Science”的核心目标是加速科学发现，推动人类在认识和改造世界的能力上实现指数级飞跃。它不仅是现有AI技术版图的重要补充，更可能成为人类通向新知识领域的关键路径。随着技术不断进步，我们将见证一种全新的知识诞生模式，这不仅将深刻变革科学研究的方式，还将推动人类在多个领域实现认知与技术的重大突破。
扫码关注我们
