AI會比人類更懂宇宙嗎

華凌

近日，埃隆·馬斯克官宣成立人工智能（AI）公司xAI，其首要目的是試圖理解宇宙，專注于回答深層次的科學問題。

茫茫宇宙，未知似乎永遠大于已知。那么，AI能夠幫人類理解宇宙嗎？讓AI幫助人類理解宇宙，有哪些技術路線？未來，AI和人類又將如何發(fā)揮各自優(yōu)勢，讓人類的科學探索之路更加順暢？

“從原子核到宇宙誕生，這些都屬于宇宙本質的范疇。馬斯克宣布成立xAI的目標是要理解宇宙本質，因此他所期望做出的AI一定要比所有其他AI競品具有更深刻、更底層的智慧境界。”近日，西安電子科技大學電子工程學院教授吳家驥接受科技日報記者采訪時說。

在馬斯克看來，這個競品很大程度上就是ChatGPT等生成式AI。很多生成式AI都能夠回答人類提出的問題，那么它們與馬斯克所設想的能理解宇宙的AI在技術原理上有何不同？

吳家驥解釋道，生成式AI主要通過學習和提取樣本中的規(guī)律進而生成新的數(shù)據(jù)，它更側重于預測和生成自然語言，在文本或圖像等領域的應用較為廣泛，但深度和廣度相對有限。而能夠理解宇宙的AI不僅要能生成新的數(shù)據(jù)，更要關注如何深入理解和解析宇宙中的各種信息、事物的發(fā)展規(guī)律以及事物的完整結構，其深度和廣度相對來說也更深更大。這就需要AI具備更強的智能水平和泛化能力，以及更高的認知和“想象力”水平。

但是AI并不具備思維能力，不具備思維能力的AI又怎么能深入理解各種問題并幫助人類探尋事物發(fā)展規(guī)律呢？

“人們之所以認為AI不具備思維能力，是因為以往的AI都是依賴大量已有數(shù)據(jù)訓練出來的，無法突破在訓練數(shù)據(jù)基礎上構建的知識邊界。但馬斯克設想的AI可能將使用組合式遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡（RCNN），它能讓AI做到像生物一樣自我學習、不斷‘進化’，進而涌現(xiàn)出不可預知的自我啟發(fā)能力，甚至是解決未知問題的能力。”吳家驥說。

那么，讓AI擁有這些能力需滿足什么條件？吳家驥認為，這需要有大量的數(shù)據(jù)、完善的算法和強大的算力及存儲能力的支持。數(shù)據(jù)是AI的“飼料”，AI需要數(shù)據(jù)才能進行深度學習；具備自主性和適應性的算法是AI深度理解和解析宇宙中各種復雜信息和規(guī)律的關鍵；強大的計算和存儲能力則是AI的“后勤保障”，是AI發(fā)揮其應有能力的底座。有了這些條件，才能初步構建出能夠理解宇宙的AI。

宇宙浩瀚而復雜。為了理解宇宙的本質，科學家需要分析來自望遠鏡、衛(wèi)星和其他觀測儀器的大規(guī)模數(shù)據(jù)，而分析處理數(shù)據(jù)正是AI的強項。

“憑借快速準確處理、分析和模擬大量數(shù)據(jù)的能力，AI可以幫助科學家識別并檢測出入類可能無法立即理解的數(shù)據(jù)，進而做出預測，有望徹底改變我們對宇宙的理解。同時，考慮到宇宙中存在大量不可觀測的暗物質，因此利學家可能需要利用具備一定啟發(fā)學習和創(chuàng)造能力的AI開展假設性思想實驗。”吳家驥表示。

比如，天文學家們試圖構建宇宙模型來解釋宇宙的起源、演化和結構，然而目前囿于算力，各類宇宙模型都只能用有限的特征來描述它，這對于龐大的宇宙來說并不準確。吳家驥指出，如果利用AI for Science（即人工智能驅動的科學研究）的思路，通過結合已有的天文觀測數(shù)據(jù)和人工智能技術，就有可能探索出新的宇宙模型。這種模型具有非常好的表征能力和泛化能力，可以在沒有大量數(shù)據(jù)標記的情況下進行自我學習和進化。

那么，訓練出能理解宇宙的AI有哪些技術路線呢？

吳家驥表示，具身智能和腦智能是兩種較有潛力的技術路線。具身智能是一種綜合的智能體，它能夠像人類一樣主動與現(xiàn)實或虛擬環(huán)境交互并從中學習，而非僅在預先準備好的數(shù)據(jù)中學習。具身智能將會具備更強的邏輯推理能力，降低AI不受控制地輸出人類不想要的內容的可能，更加精確地解釋和模擬現(xiàn)實世界。但是這種技術路線的實現(xiàn)需要大量的虛實數(shù)據(jù)和計算資源，并且模型的訓練和測試速度較慢。

腦智能是通過模擬人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡結構和功能，構建出來的數(shù)字版“人腦”。它可以讓大模型具備類似于人類的感知、認知和決策能力，但是這種技術路線需要解決很多復雜的生物學和神經(jīng)科學問題，并且模型的構建和訓練也需要大量的計算資源，目前還在探索之中。

“目前，計算機模擬技術是天文學家理解宇宙的重要途徑。然而，僅通過使用計算機模擬一個演變了130多億年的宇宙是非常困難的，因為有無數(shù)的變量需要考慮。同理，若想實現(xiàn)‘AI理解宇宙’這個目標，所需要的算力可能也會大到不可想象。”遠望智庫人工智能事業(yè)部部長、圖靈機器人首席戰(zhàn)略官譚茗洲指出。

譚茗洲說，除了算力的困難外，如果過度依靠觀測數(shù)據(jù)或仿真數(shù)據(jù)訓練AI，也有可能會導致我們對宇宙的理解出現(xiàn)偏差。與任何利學工具一樣，將AI與其他方法結合使用以確保結果的準確性非常重要。

在AI理解宇宙的過程中，必定離不開人類的參與。而在有人的地方，就必須確保AI的行為符合人類社會的道德、倫理和法律要求，以保障人類的基本權利和尊嚴。

譚茗洲強調，我們有必要基于人類社會為AI理解宇宙制訂一套道德倫理準則和相應的法律、監(jiān)管措施，確保AI的行為符合人類的價值觀和道德原則。同時，也要研究面向新社會形態(tài)的隱私和數(shù)據(jù)保護技術，以及用于提高模型算法透明度和可解釋性的技術。

若AI能理解宇宙，又是否意味著它超越了人類？譚茗洲指出，如果AI能夠真正地理解宇宙，它可能確實會在諸如數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)挖掘等方面超越人類，但也僅僅是這些方面。這是因為AI具備處理和分析大量數(shù)據(jù)的天然優(yōu)勢，而在創(chuàng)造力、情感體驗、感知決策等方面，其與人類還存在較大差距。人類和AI可以相互取長補短，共同發(fā)揮各自的優(yōu)勢，最終實現(xiàn)人類社會的可持續(xù)發(fā)展。

AI已在天文研究中大顯身手

如今，天文學家正在利用多項技術來研究宇宙的奧秘，AI便是其中的一種。有觀點稱，AI和天文學是“天造地設”的一對，因為AI需要大量數(shù)據(jù)進行學習，而海量的天文觀測數(shù)據(jù)恰恰能滿足AI的“胃口”。

AI大顯身手的天文學領域之一是尋找系外行星。利用觀測到的光變曲線庫，天文學家已經(jīng)能夠開發(fā)出基于機器學習的模型，這些模型在尋找系外行星方面的能力可能會勝過人類。AI不僅可以發(fā)現(xiàn)系外行星，還可以拓展天文學家對系外行星的認識。

基于龐大的訓練數(shù)據(jù)，AI還可以生成星系圖像。據(jù)了解，OpenAI已經(jīng)開發(fā)出了一系列根據(jù)書面提示生成星系圖像的模型，這些模型的真實性之高往往讓許多優(yōu)秀的天文學家都難辨真假。據(jù)稱，這些生成的星系圖像可以被用來模擬和預測宇宙演化，也可用于訓練那些分析處理星際數(shù)據(jù)的AI算法。