“更快的计算机”如何改变创新？

本文转自：文汇报

AI正对科学研究产生颠覆性影响，一些长期困扰人类的难题或迎突破——

“更快的计算机”如何改变创新？ ■本报记者 沈湫莎

可控核聚变、类脑智能、量子计算……这些颇具未来感的前沿科技何时能实现？按照传统科研范式，恐怕还要等几十年。而今，异军突起的AI for Science（用于科学研究的人工智能）将加速这一进程。

昨天举行的浦江创新论坛——2023科技创新智库国际研讨会，以“AI重塑科技创新范式”为主题，聚焦AI对科学研究、技术创新带来的全局性、根本性和颠覆性影响，10位来自国内外一流科技智库和AI前沿机构的专家表示，未来10年将是科研范式变革的10年。

“更快的飞机无法制造更快的飞机，但更快的计算机可以研制更快的计算机”，中国科技发展战略研究院院长张旭借用这一比喻进行解释，为何AI for Science必然会带来科学研究的范式革命。

人类距离可控核聚变有多远

AI如何为科学研究、技术创新按下快进键？张旭在主旨报告中又一次提到人类的终极能源梦想——可控核聚变。上世纪80年代，人们就对此翘首以盼，科学界预估大概要等半个世纪。10年前，面对同样的问题，业界给出的答案还是50年。

作为全球规模最大、影响最深远的国际科研合作项目之一，国际热核聚变实验堆（ITER）是一个能产生大规模核聚变反应的超导托卡马克装置，其目标是实现Q（能量增益因子）≈10的核聚变能量，而制约Q的一大关键是托卡马克的磁控制问题。

长期以来，科学家在磁控制研究方面进展缓慢，直到AI被用于控制核聚变。去年2月，由谷歌DeepMind团队与瑞士洛桑联邦理工学院合作完成的一项研究成果刊发于《自然》，宣告AI控制核聚变反应堆内过热的等离子体取得成功。简单来说，就是科学家利用AI技术对托卡马克装置内的环境进行了数字孪生，并训练AI学习如何精准控制等离子体的磁场。

基于这一突破性进展，今天当我们再次提问人类距离可控核聚变有多远，答案可能就在2028年。今年5月，微软与OpenAI投资的Helion公司已签署购电协议，将在2028年前向其购买核聚变电力。OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼表示，有了AI的加持，他对如期完成发电充满信心。

“AI连接主义”与“AI符号主义”并重

“未来十年是科技竞争异常激烈的十年，也是奠定大国格局的十年。”这已经成为与会专家的共识。在这场科技变革中，中国应如何应对？

张旭认为，首先应统筹能源基地布局和算力布局。“大国需要大算力，算力就是竞争力。”他说，中国拥有气候凉爽的高原和丰富的水利资源，这些自然禀赋对发展算力是一个巨大优势。

同时他也表示，要同步支持多样化技术路线，布局多支不同方向的科技力量。一个事实是，即使在ChatGPT为代表的“AI连接主义”成为主流的当下，仍然有一部分人在坚持以IBM沃森机器人为代表的“AI符号主义”技术路线——当学科、技术交叉日益频繁，你永远不知道“核爆点”会出现在哪条路线上。

在AI发展策略上，他认为应该学习DeepMind、OpenAI等公司主动设计富有挑战性的场景，引导更具长期价值的独创性攻关。比如聚焦月球基地、火星探索、深海探索等需求，为AI定制高度自主化的挑战任务。