但由于AlphaFold的出现改变许多,其Fold指★★“折叠★★”——2018年,AlphaFold采用深度学习基础上的FM预测策略,通过三个系统支撑(建模★、预测、优化),出道就拿下当年蛋白质预测大奖★★;在2020年改进后的模型AlphaFold2在第14届CASP竞赛上让人★“眼前一亮”,在给定预测蛋白质中GDT平均得分92★.4,远超竞争对手★★★。
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至此,深度学习支撑下的蛋白质预测取得历史性进展,也开始消融TFM和FM之间的间隔★,人类对于蛋白质结构预测乃至设计的能力得到极大增强。
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人类历史上得到普遍认可的较早期的机械式计算机之一,是1642年法国哲学家兼数学家布累斯·帕斯卡发明的加法器(Pascaline)★★。帕斯卡发明它的目的★★,是帮助父亲减少税务计算上的劳作★★★。而此后★,二进制和微积分的发明者莱布尼茨在加法器的基础上★★★,发明了人类第一台可进行四则运算的机械计算机★★。最早的计算机的诞生是让数学家从繁冗、人力所不能及的数学计算中解脱,但因摩尔定律加持之下,人类计算能力得以快速增加★★★,这是它被用于科研进而迈进公众生活的一个前提★★。
首先★,这三类技术的融合,与卡尔·波普尔的三个世界——物理世界、精神世界和人工世界相呼应,这相比于大语言模型和大视觉模型(LVMs)代表了更广阔的世界模型(World Model)视角★。其中,大模型技术表明,改造工业和科学研究最直接、最自然的方法是通过真实系统和人工系统的平行化★,这包括从自然科学到人工科学的转变,从物质生产到人工制造的转型等协同与合作。其次,科学研究正从“大问题★,大模型”转向“小问题,大模型”,并在特定领域进行垂直分割。这一趋势,伴随大型模型的持续进步和智能代理(agent)技术的成熟,催生了新型“数字人科学家★★★”的出现★★,他们专注于科学研究中的“小问题,大模型”。
库恩的核心思想围绕“范式理论”展开,这一理论为理解时代进步提供了全新的视角★★。这意味着★,库恩认为,在特定时代或领域中,只存在一个主导性的★“主范式”,只有与之契合才能站在历史发展的正确方向。因此,范式本身具有强大的惯性,每一次新范式的转换都需付出努力并承受相应的代价★★★。
值得注意的是★★,AI4S的核心源于数据驱动、模型智能和跨域融合★,它能够处理传统方法难以应对的高维★★★、非线性问题,在海量数据中识别人类难以察觉的模式和关联。
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科学智能(AI for Science,AI4S),是指人工智能技术驱动的科学研究,主应用于探索未知的科学领域★。AI4S概念由中国科学院院士★、北京大学教授鄂维南于2018年首次提出。此外,AI4S开启了一种利用人工智能学习深奥的科学原理来创造科学模型★★,以解决那些曾被认为无解的实际问题的科研新范式。2021年,随着英国★“深度思维”(DeepMind)公司发布阿尔法折叠(AlphaFold),AI4S成为全球关注的焦点★★。
直到1976年★,肯尼斯·阿佩尔(Kenneth Appel)和沃尔夫冈·哈肯(Wolfgang Haken)利用计算机辅助证明,才首次给出了四色问题的完整证明★★。其次,他们的证明方法也引发了争议,因其依赖于计算机对大量具体案例的枚举和验证,而非传统的纯数学推导★。
与此同时,这种非传统的证明方式使得部分数学家对四色问题的★“真正解决★★★”持保留态度★,甚至质疑其是否能被视为严格的数学证明。
四色问题的起源将追溯到1852年,由英国数学家弗朗西斯·古德里(Francis Guthrie)提出。他在为英国地图着色时★★,发现只需四种颜色就可确保相邻区域颜色不同★★,随后他向弗雷德里克·古德里(Frederick Guthrie)提出此问题。其线年,当时英国数学家阿瑟·凯莱(Arthur Cayley)在伦敦数学学会上公开提出了这个问题★,并将其列为未解决的数学难题之一★。在19世纪末和20世纪初★,许多数学家尝试证明四色问题,但都未能成功★★。例如,阿尔弗雷德·肯普(Alfred Kempe)在1879年提出了一种证明方法,并一度被认为解决了问题★。因此★,11年后★★,珀西·约翰·希伍德(Percy John Heawood)发现肯普证明中的错误★★,表明四色问题仍未解决★★,这事件进一步加深了数学界对四色问题的质疑★★,甚至有人认为它可能是一个无法被证明的假说。
另外,比四色问题的解决更具有标志性意义的,是现代计算机科学的最前沿:人工智能技术与科学的结合,而其代表事件则是2024年诺贝尔化学奖的颁发★★★。这次由三人分享的化学奖中,来自谷歌的英国科学家哈萨比斯和江珀,他们开发了一种名为AlphaFold2的人工智能模型,这种模型解决了一个已有50年历史的难题,能够预测大约两亿种已知蛋白质的复杂结构,并且已被全球200多万人使用。
科学哲学家托马斯·库恩的经典著作《科学革命的结构》被奉为圭臬★★,他也被公认为20世纪最具影响力的科学哲学家之一★。
简而言之,AI for Science,AI4S已成为常态★★,而去年的诺贝尔奖更像是一个明确的信号,无疑使得人类再一次站到了科研范式的转折点上;被简化为★★★“AI4S★★”的AI for Science(AI用于科研)理念也受到了国内外科学家们的重点关注
当前,AI4S的显著特点是使用人工智能★、机器学习和推理技术来处理和分析大数据★★★,有效揭示数据之间的相互关系,并帮助科学家解决“维数诅咒★”问题,从而更快、更准确地理解复杂现象,其核心也是“知识自动化★★”★,与★“工业5.0”的目标相契合。
数据处理维度★★:深度学习算法能够从海量实验数据中提取特征,发现传统统计方法无法识别的模式★★。模型构建维度:物理信息神经网络(PINN)等新型建模方法,将物理定律与数据驱动相结合★★★,实现了更精确的模型预测★★。实验设计维度:强化学习算法能够自主设计实验方案,优化实验参数,大幅度提高实验效率。