【凭AlphaFold拿下诺奖才两年，Google用AI做科学的思路已经变了】

周二的 Google I/O 主题演讲上，Google #DeepMind# CEO 德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）宣称我们正“站在奇点的山脚下”。这句话很抓人——所谓“奇点”是一个理论上的未来时刻，届时 AI 将迅速超越人类智能、深刻改变世界。

但坐在台下的我注意到的是他说这番话的语境：他登台是为了用一段关于科学 AI 的内容来收束整场演讲。重头戏是一段视频，展示了 Google 的天气预测软件如何在去年飓风梅利莎（Hurricane Melissa）灾难性登陆牙买加之前发出了预警，可能挽救了生命。

如果这款叫 WeatherNext 的软件确实帮助了人们逃离风暴或更好地加固房屋，那是一项巨大的、有实际意义的成就。但它很难算是“奇点即将到来”的证据。哈萨比斯的宏大修辞和 WeatherNext 的实际成果之间的反差，恰好凸显了 AI 用于科学的两条路线之间的张力。

第一条路线聚焦专用 AI 工具，比如 WeatherNext，专门设计和训练来解决特定的科学问题。第二条路线是基于大语言模型的智能体系统，目标是有朝一日在没有人类参与的情况下执行前沿研究项目。第二种愿景是当下 AI 热潮的重要驱动力，包括最近围绕“递归自我改进”的兴奋——AI 系统最终可能成为 AI 进步的主要推动者，而且随着系统变得更聪明，这个过程会越来越快。智能体系统现在已经在做出真正的科研贡献，有时只需要有限的人类指导。

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