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2024,被預(yù)測(cè)有大進(jìn)展的AI將走向何方?

2024年1月3日 06:34  北京日?qǐng)?bào)  

時(shí)光如白駒過隙,轉(zhuǎn)眼間已是新的一年,那些舊歲未完成的夢(mèng)想又將翻開新章。去年底英國(guó)《自然》雜志刊文預(yù)測(cè)的2024年十大科學(xué)進(jìn)展中,人工智能的進(jìn)步和ChatGPT人工智能占據(jù)前兩位。人工智能的發(fā)展,在過去一年中已有無數(shù)突破,也引起了廣泛的爭(zhēng)議,但不可否認(rèn)的是,人工智能已成為未來已來的標(biāo)志,將在當(dāng)下和今后繼續(xù)走近和影響人們的生活,并對(duì)人類社會(huì)進(jìn)步產(chǎn)生廣泛而深刻的影響。那么,人工智能對(duì)于科學(xué)而言,它的哪些成果將帶來有益的發(fā)展?今天我們請(qǐng)知名科普作者張?zhí)锟眮砹牧倪@個(gè)話題。

(1)國(guó)產(chǎn)“PANDA”用于胰腺癌早篩

人工智能逐漸走入人們的生活,其中在疾病診治領(lǐng)域,人工智能已發(fā)揮出較強(qiáng)的影響力。

被稱為“癌王”的胰腺癌5年生存率極低,美國(guó)癌癥協(xié)會(huì)2023年最新數(shù)據(jù)顯示,胰腺癌患者的5年生存率為11%-12%,中國(guó)的最新數(shù)據(jù)為7.20%。患者如果能盡早發(fā)現(xiàn)病情并實(shí)施手術(shù),療效相對(duì)更好,但是,胰腺癌往往不易查出,確診時(shí)大多已是晚期。因此,采用人工智能技術(shù)幫助早期診斷胰腺癌和其他癌癥,是科學(xué)家寄予厚望的努力方向。

最近,上海市胰腺疾病研究所與阿里達(dá)摩院、浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬第一醫(yī)院等機(jī)構(gòu)聯(lián)合,采用“平掃CT聯(lián)合人工智能”(平掃CT+AI)進(jìn)行大規(guī)模的胰腺癌早期篩查,在真實(shí)世界中的敏感性達(dá)92.9%(判斷存在胰腺腫瘤的準(zhǔn)確率)、特異性達(dá)99.9%(判斷無腫瘤的準(zhǔn)確率)。這一結(jié)果發(fā)表在國(guó)際一流期刊《自然-醫(yī)學(xué)》上,該期刊還專門刊登評(píng)論文章稱:人工智能和基于圖像的癌癥篩查,即將迎來黃金時(shí)代。

我國(guó)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)并訓(xùn)練了一種基于人工智能的胰腺癌早期篩查模型PANDA(Pancreatic Cancer Detection with AI),利用AI放大并識(shí)別平掃CT圖像中肉眼難以識(shí)別的細(xì)微病灶特征。結(jié)果顯示,PANDA能夠在平掃CT上準(zhǔn)確地檢測(cè)和診斷胰腺導(dǎo)管腺癌(胰腺癌中最常見的類型,占90%以上)和非胰腺導(dǎo)管腺癌病變,并可隨時(shí)用于大規(guī)模無癥狀患者群體的篩查。

與增強(qiáng)CT相比,對(duì)患者使用平掃CT可減少輻射劑量,且能消除患者因?qū)Ρ葎┊a(chǎn)生不良反應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)。臨床上,即使是經(jīng)驗(yàn)豐富的放射科醫(yī)生也難以通過平掃CT來識(shí)別胰腺導(dǎo)管腺癌,但PANDA與平掃CT結(jié)合使用,在鑒別常見胰腺病變亞型方面有一定優(yōu)勢(shì)。研究人員收集了多家醫(yī)療機(jī)構(gòu)3208例真實(shí)患者的數(shù)據(jù)訓(xùn)練PANDA,然后用于10個(gè)醫(yī)學(xué)中心6239例患者的驗(yàn)證。結(jié)果顯示,這一模型識(shí)別胰腺導(dǎo)管腺癌的靈敏度和特異性表現(xiàn)優(yōu)秀。

PANDA有望作為一種新的大規(guī)模胰腺癌篩查工具,在醫(yī)院或體檢中心廣泛應(yīng)用。目前,該模型已在就醫(yī)、體檢等場(chǎng)景中被使用超過50萬次,假陽性非常低。除用于胰腺癌診斷篩查之外,研究團(tuán)隊(duì)正在聯(lián)合全球多家一流醫(yī)療機(jī)構(gòu),利用PANDA與平掃CT檢查更多的癌癥,包括食管癌、肺癌、乳腺癌、肝癌、胃癌、結(jié)直腸癌等6種高發(fā)癌癥。

(2)GPT等生成式AI將更新迭代

展望今年的人工智能發(fā)展,《自然》雜志列出了幾個(gè)代表性AI模式的出現(xiàn)和作用,比如,GPT-5將會(huì)問世,而且可能比其前身GPT-4展示出更先進(jìn)的功能。同時(shí),GPT-4的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手Gemini(另一個(gè)生成式AI工具)和其他AI工具也將推出。

GPT-5和Gemini都是大語言模型,也是生成式人工智能,可用于創(chuàng)建新的內(nèi)容和想法,包括對(duì)話、故事、圖像、視頻和音樂等。因此,它們不僅能生成多種語言文字、翻譯作品,還能生成藝術(shù)產(chǎn)品,用于科研和教學(xué)。

生成式人工智能模型在人的交流和服務(wù)方面具有巨大潛力。不同的語言導(dǎo)致生活在不同地區(qū)的人類有交流障礙,同聲翻譯AI軟件可能有助于解決這一難題。美國(guó)的元宇宙(Meta)公司研發(fā)出開源無縫交流語音翻譯模型Seamless,谷歌公司則研發(fā)了無監(jiān)督語音翻譯AI系統(tǒng)Translation 3。其中,元宇宙公司的Seamless是個(gè)“大一統(tǒng)模型”,集成了其他3款深度學(xué)習(xí)模型的全部功能,可以實(shí)時(shí)進(jìn)行更自然、更真實(shí)的跨語言交流。谷歌公司的Translation 3在翻譯詞匯的同時(shí),還能處理停頓、語速、說話者身份等非文本語音的細(xì)微差異。

更為神奇的是,人工智能軟件還有望用于“嗅聞”氣味,并分析氣味分子的結(jié)構(gòu)。目前,人們可以用波長(zhǎng)來研究視覺、用頻率來研究聽覺,并可通過儀器進(jìn)行測(cè)量和評(píng)估,但還無法根據(jù)分子結(jié)構(gòu)來測(cè)量或準(zhǔn)確預(yù)測(cè)物質(zhì)分子的氣味。

美國(guó)谷歌公司、莫奈爾化學(xué)感官中心和英國(guó)雷丁大學(xué)等研究機(jī)構(gòu)的研究人員研發(fā)了一種僅根據(jù)分子結(jié)構(gòu)就能預(yù)測(cè)其氣味特征的AI工具,它可以識(shí)別外觀不同但氣味相同的分子,還可以識(shí)別外觀非常相似但氣味完全不同的分子。

這個(gè)AI系統(tǒng)被稱為氣味圖譜(odor map),經(jīng)過氣味分子的大數(shù)據(jù)訓(xùn)練,它不僅適用于辨別已知的氣味物質(zhì),也可用來辨識(shí)結(jié)構(gòu)非常相似的氣味物質(zhì),還可以描述具有不同分子特征的大量不相關(guān)分子。從應(yīng)用場(chǎng)景來看,氣味圖譜不僅可以用于食品和農(nóng)業(yè),以預(yù)測(cè)和發(fā)現(xiàn)新的化合物、香料和食物,還可以用于化工產(chǎn)品和化妝品的研發(fā)以及生物醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域,其“嗅覺”靈敏度比狗的鼻子還可靠。

(3)對(duì)付抗生素耐藥菌有新突破

《自然》雜志預(yù)測(cè),今年,深度思考人工智能公司將發(fā)布人工智能工具阿爾法折疊(AlphaFold)的新版本。此前,研究人員已經(jīng)用阿爾法折疊的舊版本高精度預(yù)測(cè)了蛋白質(zhì)的3D形狀,而新的阿爾法折疊將以原子精度模擬蛋白質(zhì)、核酸和其他分子之間的相互作用,這一突破將為藥物研發(fā)開辟新的途徑。

人工智能在化學(xué)、生物醫(yī)學(xué)、藥學(xué)方面更能大展身手,最主要的原因是它能快速發(fā)現(xiàn)新物質(zhì)、發(fā)明新材料。

所有人都會(huì)生病,過去人類為此使用了太多抗生素,再加上在養(yǎng)殖業(yè)中對(duì)動(dòng)物使用的抗生素,使得很多細(xì)菌的耐藥性大增。早在幾年前,世界衛(wèi)生組織就警示,如果人類沒有節(jié)制地使用抗生素,未來感染性疾病將陷入無藥(抗生素)可用的困境。

或許,人工智能的介入可解決這一難題。美國(guó)麻省理工學(xué)院一個(gè)研究團(tuán)隊(duì)發(fā)表的研究成果顯示,人工智能從上千萬種化合物中識(shí)別出了一類新型抗生素類型,它可以殺死臨床上常見的超級(jí)細(xì)菌——耐甲氧西林金黃色葡萄球菌(MRSA)。

研究團(tuán)隊(duì)通過測(cè)試約3.9萬種化合物對(duì)耐甲氧西林金黃色葡萄球菌的抗生素活性來生成訓(xùn)練數(shù)據(jù),然后將這些數(shù)據(jù)以及化合物的化學(xué)結(jié)構(gòu)信息輸入一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型。與此同時(shí),研究團(tuán)隊(duì)還訓(xùn)練了3個(gè)額外的深度學(xué)習(xí)模型,以預(yù)測(cè)這些化合物是否對(duì)3種不同類型的人類細(xì)胞有毒性。最終研究人員發(fā)現(xiàn),一些化合物既可以殺死細(xì)菌,又對(duì)人體產(chǎn)生的不良影響最小。

研究團(tuán)隊(duì)篩選出大約1200萬種化合物,人工智能模型根據(jù)分子內(nèi)的化學(xué)亞結(jié)構(gòu)識(shí)別出5種不同類別的化合物,并預(yù)測(cè)它們可對(duì)抗耐甲氧西林金黃色葡萄球菌。最后,人工智能模型選出兩種化合物,認(rèn)為是最好的抗生素候選者。

之后,研究團(tuán)隊(duì)用兩種小鼠模型來驗(yàn)證抗生素候選者,一種是耐甲氧西林金黃色葡萄球菌皮膚感染小鼠模型,另一種是耐甲氧西林金黃色葡萄球菌系統(tǒng)感染小鼠模型。結(jié)果顯示,這兩種抗生素候選者均明顯降低了耐甲氧西林金黃色葡萄球菌的數(shù)量。也就是說,人工智能模型選出來的化合物對(duì)耐甲氧西林金黃色葡萄球菌的局部和全身感染都有效,適合進(jìn)一步研發(fā)并用于治療嚴(yán)重的、敗血癥相關(guān)的耐藥菌感染。

耐甲氧西林金黃色葡萄球菌是一種革蘭氏陽性菌,具有較厚的細(xì)胞壁。進(jìn)一步的研究表明,這兩種抗生素候選者能破壞該細(xì)菌的細(xì)胞壁,卻不會(huì)對(duì)人類細(xì)胞膜造成實(shí)質(zhì)性損害,對(duì)人類細(xì)胞是安全的。我們有理由相信,未來人工智能還可以篩選出更多的抗生素用于治療疾病。

(4)研究“AI會(huì)不會(huì)產(chǎn)生意識(shí)”很必要

有意思的是,《自然》雜志還把關(guān)于意識(shí)的辯論和發(fā)現(xiàn)列入了今年的科學(xué)進(jìn)展,認(rèn)為這不僅是對(duì)人類基于大腦和神經(jīng)產(chǎn)生意識(shí)的研究,也表明在這個(gè)基礎(chǔ)上可以獲得關(guān)于人類心理學(xué)和哲學(xué)研究的突破。當(dāng)然,關(guān)于這項(xiàng)研究最大的爭(zhēng)議仍然是人工智能是否會(huì)產(chǎn)生意識(shí),以及人類如何對(duì)待可能擁有意識(shí)的人工智能。

此前,鄧普頓世界慈善基金會(huì)資助3000萬美元對(duì)意識(shí)產(chǎn)生的兩種主要理論進(jìn)行研究和驗(yàn)證,一是整合信息理論,二是全局神經(jīng)元工作空間理論。來自不同實(shí)驗(yàn)室的研究者利用功能性磁共振成像、腦磁圖和腦電圖,研究了256名人類參與者視覺體驗(yàn)的內(nèi)容和持續(xù)時(shí)間的神經(jīng)相關(guān)性。結(jié)果發(fā)現(xiàn),在視覺皮層、腹顳葉皮層和額葉下皮層中存在反映意識(shí)內(nèi)容的信息;在枕葉皮層和外側(cè)顳葉皮層中的持續(xù)反應(yīng)反映了刺激持續(xù)時(shí)間;在額葉和早期視覺區(qū)域之間存在內(nèi)容特異性同步。

簡(jiǎn)單來說,這些結(jié)果證實(shí)了整合信息理論和全局神經(jīng)元工作空間理論的一些預(yù)測(cè),但這兩種理論都不能解釋意識(shí)是如何產(chǎn)生的!蹲匀弧冯s志預(yù)測(cè),在今年年底之前,科學(xué)家會(huì)對(duì)意識(shí)的神經(jīng)基礎(chǔ)有新的認(rèn)識(shí),并公布新的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

與此相關(guān)聯(lián)的是,人工智能是否真的會(huì)產(chǎn)生意識(shí)?有科學(xué)家擔(dān)心,如果人工智能演化出意識(shí),就有可能從人控制人工智能轉(zhuǎn)化為人工智能控制人,那將是人類的末日。盡管更多的人對(duì)“人工智能產(chǎn)生意識(shí)”這個(gè)假設(shè)不屑一顧,但是數(shù)學(xué)意識(shí)科學(xué)協(xié)會(huì)(AMCS)的成員呼吁聯(lián)合國(guó)提供更多資金,來支持意識(shí)和人工智能的研究。該協(xié)會(huì)稱,迫切需要對(duì)有意識(shí)和無意識(shí)系統(tǒng)之間的界限進(jìn)行科學(xué)調(diào)查,這涉及倫理、法律和安全問題。這些問題使得理解人工智能意識(shí)變得至關(guān)重要,例如,如果人工智能發(fā)展出意識(shí),是否應(yīng)該允許人們?cè)谑褂煤竽苡行Ф?jiǎn)單地將其關(guān)閉?

當(dāng)前,國(guó)際上有一些研究人員預(yù)測(cè),人工智能產(chǎn)生意識(shí)將在5-20年內(nèi)實(shí)現(xiàn)。但事實(shí)是,這一結(jié)論缺少研究支持,2023年沒有一項(xiàng)資助是用于“研究人工智能產(chǎn)生意識(shí)”的。數(shù)學(xué)意識(shí)科學(xué)協(xié)會(huì)的研究人員認(rèn)為,了解什么可以使人工智能有意識(shí),才能評(píng)估有意識(shí)的人工智能系統(tǒng)對(duì)社會(huì)所帶來的影響,包括它們可能引發(fā)的危險(xiǎn)及如何應(yīng)對(duì)這種危險(xiǎn)。

無論如何,在科學(xué)技術(shù)飛速發(fā)展的今天,研究人工智能是否會(huì)產(chǎn)生意識(shí)并得出確切結(jié)論,對(duì)于人類社會(huì)文明的未來極具意義,屆時(shí),再評(píng)估人工智能對(duì)于人類社會(huì)文明是恩惠還是負(fù)擔(dān)也不遲。

編 輯:馬秋月
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