谷歌前CEO Eric Schmidt正在创办一家规模庞大的AI+科学非营利性创业公司，旨在利用人工智能应对科学研究所面临的挑战
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他邀请了两位杰出的科学家来主导这个非盈利计划：
弗朗西斯·克里克研究所应用生物技术实验室的创始人塞缪尔·罗德里格斯，以及罗切斯特大学教授、在化学中使用人工智能的先驱安德鲁·怀特。他们都是各自领域中相对年轻但已经取得卓越成就的学术明星
施密特、罗德里格斯和怀特都相信，人工智能将改变未来的科学研究
在《麻省理工科技评论》上发表的一篇名为《AI将如何改变科学完成方式》的文章中，Schmidt表达了他的愿景
随着人工智能的出现，科学将变得更加令人兴奋，并且在某些方面将变得难以辨认。这种转变的影响将远远超出实验室的范围，它们将会影响我们所有人
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在另一方面，Rodriques和White在他们自己的实验网站或公开演讲中提出了人工智能将颠覆科学的预言和设想
Rodriques表示：“我们需要一个由核心AI研究人员和核心科学家组成的团队，他们将一起工作，并采用快速迭代周期，来构建能够利用前沿技术并为科学家带来实际价值的工具。”
吉姆·范认为这家公司有巨大的潜力。如果LLM和智能体机器人成为未来科学研究的基础设施，那么像LK-99这样的实验将不再停留在手工炼金术的水平上
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根据知情人士透露，Schmidt正在进行的这项工作是以OpenAI为模板，但资金来自于Schmidt与妻子Wendy共同创立的Schmidt Futures。基本上，活动资金都是由Schmidt个人支付的
对于Schmidt的组织能否持续下去，Jim也表达了担忧
AI+Science 登月计划
决定形成科学见解和理论的基础是如何收集、转化和理解数据
其中，数据的收集和分析是科学理解和发现的基础。
在20世纪50年代，数字化技术的引入为科学研究中广泛使用计算机铺平了道路
自2010年以来，深度学习的兴起使得人工智能能够通过从大型数据集中识别科学相关模式来提供有价值的指导。这大大扩展了科学发现过程的范围和雄心
科学发现是一个多方面的过程，涉及几个相互关联的阶段，包括假设提出、实验设计、数据收集和分析
尽管科学研究的不同阶段在科学实践和程序上存在差异，但人工智能算法具有跨越传统上孤立学科的能力
人工智能（AI）在跨学科和跨领域的海量数据集整合、精确测量、实验指导、探索与数据兼容的理论空间方面的应用越来越广泛，同时还为自主发现提供了可操作和可靠的模型，并与科学工作流程集成
AI的应用可以增强科学研究的设计和执行。它可以通过优化参数和函数，自动化程序来收集、可视化和处理数据，以便探索大量的候选假设，从而形成理论观点，并生成假设并估计其不确定性，以提出相关实验的建议
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AI时代的科学
然而，利用人工智能进行科学研究并不代表着可以随随便便地进行
其中一个最大的挑战是科学问题中假设空间的巨大，这使得系统探索变得不可行
在生物化学领域中，估计需要探索的药物分子数量约为10的60次方个
虽然人工智能系统可以通过加速过程和提供接近实验精度的预测来彻底改变科学工作流程
获得可靠注释的数据集对人工智能模型来说是一项相当庞大的工程，可能需要耗费大量的时间和资源进行实验和模拟
在最近的发展中，AlphaFold由谷歌DeepMind开发成功地解决了持续了50年的蛋白质折叠难题
经过由AI驱动的AlphaFold进行的数百万个粒子16的分子系统模拟，证明了人工智能在解决具有挑战性的科学问题方面的潜力
一个问题是人们对AI内部运行过程的不透明性会降低对预测结果的信任度，同时也限制了它在某些领域的适用性
例如，在实际应用之前，模型的输出必须符合现实条件。例如，人类的太空探索以及为政策制定提供信息的领域，如气候科学等
未来的科学研究
对于AI专业知识的需求在展望未来将受到两股力量的影响
首先，即将从AI应用中受益的领域之一是自动驾驶。其次，引入AI智能工具将提升最先进的技术，并创造新的机会，例如在生物、化学或物理过程中的应用，比如利用AI研究核聚变反应等
未来研究团队的组成将在这两股力量的基础上发生变化，包括Al专家、软件和硬件工程师，以及涉及各级政府、教育机构和企业的新型合作形式
随着最先进的模型规模不断扩大，能源消耗量也不断增加，计算成本也变得越来越高。因此，大型科技公司纷纷投资于计算基础设施和云服务，不断挑战规模和效率的极限
这意味着营利性组织和非学术性组织将会使用大规模的计算基础设施
高等教育机构可以更好地整合多个学科，这是必要的。此外，学术机构通常拥有独特的历史数据库和测量技术，而这些技术在其他地方可能并不存在，但对于 Al+Science 是必不可少的
这些互补性资产将推动产学合作的新模式，并对研究问题的选择产生影响
参考资料：https://www.php.cn/link/db261d4f615f0e982983be499e57ccda
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