人工智能技术推动自然科学研究

人工智能（英文Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学领域的一门高新技术，该技术的研究包括机器人学、机器学习、图像识别、神经网络、专家系统和自然语言处理等。近年来，随着人工智能技术的发展，在自然科学领域出现了许多研究成果。正如中国科学家、未来学家周海中教授曾经预言：“随着科技进步，人工智能时代即将到来；届时，人工智能技术将广泛应用到各学科领域，会产生意想不到的效果。”下面仅从天文学和医学的角度简要谈谈人工智能技术在自然科学领域的助力情况：

 

 人工智能技术助力自然科学研究

前不久，美国谷歌公司和国家航空航天局（NASA）的科研人员运用人工智能的机器学习能力，将现有天文数据输入“神经网络”。结果，人工智能神经网络发现了银河系中的两颗新行星；其中一颗行星编号为“开普勒-90i”，其所在的恒星系有8颗行星，该恒星系的行星数与太阳系的行星数相同。但开普勒-90i行星比我们地球大30%，属于超级地球；它公转一周需要两个星期的时间，是所在恒星系中发现的第三颗类地行星（即岩石行星），而它的母恒星开普勒-90比我们的太阳稍大且更热。

 

 人工智能技术助力自然科学研究

开普勒-90i是一颗位于天龙座天区的行星，距离我们大约2500光年。科研人员借助人工智能算法，对来自开普勒太空望远镜收集的海量数据进行分析，最终算出了开普勒-90i存在的几率，该行星的发现对天文学和天文学领域的机器学习使用有着重要的意义。这表明，有八大行星的恒星系统可能并不像过去的证据显示的那样不寻常。这也是人工智能技术可以用来帮助天文学家完成工作的又一个标志。这已经不是第一次使用神经网络来寻找行星了，但是此次突破为神经网络的效用增加了另一个看点。

 

越来越多的天文学家正将人工智能技术作为一种强大的探索工具，提供丰富而复杂的数据、分类星系、筛选数据以获取信号、发现脉冲星、预测宇宙结构、识别不寻常的系外行星等；他们将这一探索工具应用于天文学方面。例如在日本，科研人员正在开发一种人工智能工具来预测宇宙的结构；还有的科研人员正在使用人工智能驱动望远镜对太空中的物体进行分类，从而帮助物理学家编写和检验假设。在未来的天文学, 人工智能技术中的机器学习无疑将扮演越来越重要的角色。

 

1972年，美国生物化学家、诺贝尔化学奖得主克里斯蒂安·安芬森博士在获奖感言中提出了一个假设来说明酶进行化学合成的可能性。他猜测蛋白质复杂的三维结构是由它的一维结构所决定的，也就是说，由DNA控制细胞内RNA所搭建的特定氨基酸序列，从理论上来讲，应该决定了这类蛋白质拥有怎样的结构。这就是著名的蛋白质折叠结构预测。没想到，这个假设竟成为了生物化学界近50年来一个重大难题。

 

然而，这个重大难题最近却被英国DeepMind推出的AlphaFold破解了。AlphaFold在通过氨基酸序列预测蛋白质折叠结构方面，其准确性已经接近于使用X射线晶体学、超低温电子显微镜（cryo—EM）等标准实验方法所解析出的3D结构。该消息一出，立刻被《Nature》、《Science》等多家科学杂志所报道，《Nature》杂志更是直接将其评为：“这将改变一切”。在DeepMind发布的官方推文下，许多科技大佬也纷纷点赞这一重要成果。有专家认为这可能是首个有望获得诺贝尔奖的人工智能成果。

 

在新冠肺炎(COVID-19)疫情期间，广大科研人员借助人工智能技术抗击新冠病毒，使这一高新技术在抗疫情方面发挥了前所未有的能力。例如中国香港理工大学及澳门科技大学研发出能快速诊断新冠肺炎的人工智能系统，只需20秒便能断症，并预测病人病情会否恶化，准确率达90%以上。又如以色列航空航天工业公司建立了一个高精度的人工智能系统，该系统可以预测新冠肺炎患者的病情变化。

 

 人工智能技术助力自然科学研究

由上可知，人工智能技术在自然科学领域有着十分广阔的应用前景。在这一领域，许多科研人员都作出了自己的贡献，并为这一技术落地应用提供了广阔的天地。完全可以相信，在科研人员的努力下和人工智能技术的助力下，我们将迎来更加美好的未来。