Deep Dive
Shownotes Transcript
在人工智能浪潮汹涌澎湃之际他正以一种前所未有的方式重塑着科学研究的版图而在这场变革的中心英伟达创始人黄仁勋的一番话再次唤醒了人们对人工智能模拟方法与传统第一性原理之间关系的深入思考人工智能的答案并不是基于第一性原理得出的
而是基于观察数据的学习这句看似平淡无奇的论断却道出了人工智能方法论的革命性意义长久以来科学研究都在第一性原理的指引下前行从牛顿三大定律到薛定谔方程从热力学法则到麦克思韦方程这些基本定律构成了我们理解自然的基石它们如同一盏盏明灯照亮了人类探索未知的征途然而当我们试图以这些定律来解释复杂系统时困难
困境渐渐浮现随着系统规模和复杂度的增长基于第一性原理推导和计算的难度成指数级攀升一个简单的事实是即使是最强大的超级计算机也难以通过第一性原理模拟蛋白质折叠或全球气候变化这样的复杂过程精确性和复杂性成为一对无法调和的矛盾
人工智能的出现为这一困境提供了一个出人意料的解决方案它以数据为基石以学习为途径开创了一种全新的科学研究范式与传统方法不同人工智能并不拘泥于从第一性原理出发而是通过海量数据训练模型从而达到模拟复杂系统行为的目的
这是一种从结果倒推过程的思路是一种用模拟来逼近真实的策略正如黄仁勋所言人工智能模型并不像传统的第一性原理求解器而是通过模拟来模仿智能和物理规律这种模拟的方法论恰恰切中了复杂系统研究的要害
在许多领域,尽管我们已经掌握了基本规律,但面对纷繁复杂的现实系统时,这些规律却如同一柄锋利却笨重的宝剑,无法在混沌中开辟出一条明路。人工智能则提供了一个迂回的策略,它放弃了对内在机制的穷揪,转而专注于外在行为的模仿。这种黑箱式的方法尽管在解释力上有所欠缺,但在预测和模拟的有效性上却有了质的飞跃。
他以有效复杂性压缩的方式在精确性和复杂性之间找到了一个微妙的平衡点这种模拟的思想某种程度上呼应了自然界的进化智慧在漫长的生命演化过程中生物并非总是遵循最优解而是选择在有限条件下实现满意解这种追求足够好而非完美的实用主义取向恰恰体现在人工智能模拟方法中与其穷尽计算资源去逼近一个精确答案
不如用有限的资源去寻找一个可靠的近似这不是对科学理想的背叛而是对科学实践的务实调整从更广阔的视野审视人工智能模拟方法的兴起昭示着科学研究范式的深刻变革他挑战了因果决定论的传统观念引入了相关及因果的新思路他重塑了理解的内涵从因果机制的阐明转向行为模式的掌握这些变化无不彰显出人工智能方法论的独特价值
他不仅为复杂系统研究开辟了新的道路,也为科学探索拓展了新的边界。当然,人工智能模拟方法并非包治百病的灵丹妙药,它在解释力和普世性上还存在诸多局限,因此将其视为传统科学方法的替代品尚为时过早。AI 不是科学的终结,而是科学的新起点。
更恰当的路径是将人工智能与第一性原理方法相结合,发挥两者的互补优势。正如望远镜和显微镜的配合,宏观和微观的结合,人工智能和第一性原理的联姻必将开创科学研究的新纪元。在这个纪元里,模拟与推理,相关与因果,黑箱与白盒将不再是非此即彼的对立选项,而是相辅相成的合作伙伴。
展望未来人工智能模拟方法还有无限的想象空间随着算法的日益精进和算力的不断跃升它在精度和效率上的表现必将更上层楼同时可解释人工智能的发展也有望让黑箱渐渐变得透明赋予模拟以更深层次的洞见更重要的是人工智能的思想正在渗透和影响着科学的各个领域催生出诸多交叉学科和融合应用这预示着一个 AI 加科学的新时代已经到来
在这个时代科学研究将不再右于单一视角和固有范式而是以更加开放和包容的姿态拥抱多元化的方法论科学的魅力从来不止于结果而是过程不止于答案而是方法人工智能模拟方法的崛起为这一魅力注入了新的活力他向我们昭示科学的疆域从来不在于工具的约束而在于思维的局限科学的真谛不在于穷尽未知
而在于拥抱未知在 AI 加科学的新征程上等待我们的或许不只是科学的新发现还有思维的新生