AI公开课第四十七讲:AI for science
作者：微信文章AI可以帮助我们攻克癌症吗？它可以设计出新的抗生素，破解阿尔茨海默症的疗愈机制，甚至提出科学假说吗？
AI for science
大家好，欢迎来到人人都能学会的 AI 公开课第 47课：AI for science.
这节课，我们将一起学习AI如何辅助基础科学研究，如何在生物学、物理学、材料科学、气候科学等领域，成为人类探索未知世界奥秘的伙伴。
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科学范畴式演变
The Evolution of Scientific Paradigms
为了更好地理解AI如何辅助基础科学研究，我们可以先回望历史。过去几千年来，科学家探索世界的方式，并非一成不变，而是经历了一次次范式级的跃迁。
第一范式，是经验观察。
从几千年前开始，科学以“观察与记录”为起点，人们通过眼睛去观察，通过手去记录。
比如天文学家第谷·布拉赫，几十年如一日地仰望星空，凭肉眼绘制出了行星运行的精确轨迹。
第二范式，是实验和理论推导。
自十七世纪起，人类不仅观察世界，还开始主动操纵世界并建立理论模型。伽利略为研究运动规律，设计了著名的斜面实验。牛顿用数学去提炼自然的规律，让宇宙第一次以“方程”的形式出现在人类面前。
第三范式，是计算机模拟。
从二十世纪中叶开始，当“自然”变得太复杂、方程无法直接求解，人们开始用计算机来模拟。
比如在气候研究中，我们无法掌握地球系统中每一个变量的运动，但可以借助模拟，预测未来几十年全球气温变化、海平面上升的趋势。
第四范式，是AI驱动。
这正是我们所处的时代。每天，粒子对撞机、基因测序仪、太空望远镜等仪器正在生成以PB计的数据洪流，这些庞大的数据，远远超出了人类智力所能处理和分析的极限。
于是，我们需要让AI的帮助，让它从混沌中发现秩序，从数据中总结规律，帮助科学家破解这些谜题。
从人眼观察，到数学推演，到计算机模拟，再到AI介入，我们可以发现，随着科学问题变得越来越难，我们需要借助的工具，也需要变得越来越强大。
DeepMind创始人哈萨比斯说的更直接：
当代科学的问题，已经复杂到人类难以单凭自身智力来解决。
这意味着，我们需要另一种更强大的智能的帮助，来突破人类文明的瓶颈。
这便是AI for Science.
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AI在科研环节的应用
AI Applications Across Research Stages
那么，AI究竟是如何参与科学研究的？可以说，它正在嵌入科研的每一个关键环节：
在阅读文献方面
AI可以在数小时内“读完”某个领域历史上所有发表过的论文，并从中挖掘出人类未曾注意到的跨学科关联，进而启发科学家提出新的研究假说。
在分析数据方面
它可以在高度复杂的基因表达数据中，识别出与某种疾病相关的隐蔽模式。
在“模拟实验”方面
它能在虚拟世界里，进行上百万次实验。无论是分子折叠、气候建模，还是等离子体约束，AI都能参与推演与优化。
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里程碑案例
Milestone Case: AlphaFold
目前，AI for Science 最具代表性的里程碑成果，无疑是 DeepMind 推出的 AlphaFold ——它成功破解了困扰生物学界数十年的“蛋白质折叠问题”。
这个问题，曾被誉为生命科学的“圣杯”。
过去几十年里，无数科学家试图攻克这一难题，进展却极其缓慢：每解析一个蛋白质结构，可能需要数年时间、数百万美元、和庞大的实验团队。
直到 AlphaFold 出现，它融合了 Transformer 的长程注意力机制 与 图神经网络（GNN）的空间推理能力，让AI第一次能像阅读语言那样去理解蛋白质的“语法”——即那些彼此相距甚远、却在三维空间中相互作用的氨基酸之间的微妙联系。
结果震惊全球科学界：
在 2020 年的蛋白质结构预测大赛 CASP 中，AlphaFold 的预测精度首次达到实验级水平。
更令人震撼的是，短短几天内，AlphaFold 便预测出了几乎所有已知生物的蛋白质结构——约2亿个，并全部免费开源。这在过去，可能需要全球数百位科学家几十年时间才能完成。
这一成果，也直接推动了疫苗研发、疾病机制理解、药物靶点识别等领域的加速发展。
2024年，AlphaFold 团队因这一突破性贡献，荣获诺贝尔化学奖。标志着科学史进入了一个AI也能发现科学规律，获得诺奖的新时代。
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AI在多学科领域的应用拓展
AI Expansion into Multidisciplinary Fields
除了生物学，AI在科学研究中的应用正以前所未有的速度拓展。
在材料科学中，AI被用来模拟分子间的复杂相互作用，从而设计具备特定性能的新材料。
在气候科学中，AI可以助力科学家预测极端天气事件、季风变化、冰盖消融。
在核聚变研究中，DeepMind 也展现出非凡突破。
通过强化学习算法，AI成功实现了对托卡马克装置中超高温等离子体的精准控制，为人类实现“人造太阳”、迈向清洁能源终极形态迈出了重要的一步。
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人机协作的未来与展望
The Future of Human-AI Collaboration and Prospects
人类从未停止过追问世界的本质。我们用肉眼仰望星空，用方程描绘宇宙，用计算机模拟风暴，而如今，我们正赋予AI参与发现的能力——让另一种智能，和我们一起，走入科学的核心。
这并不意味着人类科学家的终结。
AI接管的是那些冗繁而重复的工作——阅读海量文献、模拟千万次实验、处理维度极高的数据，从而使科学家的时间与认知资源得到解放，专注于提出深刻的、有品味、有创造性的问题，指明有价值的研究方向，与AI协作去解决。
未来，最成功的科学家，将是那些最擅长与“AI科研助理”协作的人。
而AI，或许真的能够帮助我们做到过去想都不敢想的事：
破解癌症的演化密码，合成全新的抗生素、可控核聚变材料、宇宙早期模型……甚至，提出超越现有人类知识体系的全新科学假说。
这正是AI for Science 的时代。
它可能是人类文明一个全新的起点。
好了，今天的课程就在这里。
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我们下节课见！
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