《文汇报》 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。