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雷 · 库兹韦尔 (Ray Kurzweil) 谈论人工智能将如何改变物理世界

 经济学人:

今天出生的孩子上幼儿园的时候,人工智能(AI)可能已经在从科学到创造力的所有认知任务上超越人类。当我在 1999 年首次预测到 2029 年我们将拥有这种通用人工智能(AGI)时,大多数专家都认为我已经转行写小说了。但自从过去几年取得了惊人的突破以来,许多专家认为我们将更早拥有 AGI——所以严格来说,我已经从乐观主义者变成了悲观主义者,而我的预测却丝毫没有改变。

在该领域工作了 61 年(比任何人都长),看到人工智能成为全球对话的核心,我们感到很欣慰。然而,大多数评论都忽略了 ChatGPT 和 Gemini 等大型语言模型如何融入更大的故事中。人工智能即将从彻底改变数字世界跨越到改变物理世界。这将带来无数好处,但有三个领域的影响尤为深远:能源、制造业和医学。

能源是文明最基本的资源之一。两个世纪以来,世界一直需要肮脏、不可再生的化石燃料。然而,仅收集地球接收的 0.01% 的阳光就足以满足人类所有的能源消耗。自 1975 年以来,太阳能电池每瓦容量的价格已降低 99.7%,使全球容量增加了约 200 万倍。那么为什么太阳能还没有占据主导地位呢?

问题有两个方面。首先,光伏材料仍然过于昂贵和低效,无法完全取代煤炭和天然气。其次,由于太阳能发电在昼夜和年(夏季 / 冬季)尺度上都存在差异,因此需要储存大量能源以备不时之需——而当今的电池技术还不够划算。物理定律表明,大规模改进是可能的,但可供探索的化学可能性范围如此之大,以至于科学家们的进展非常缓慢。

相比之下,人工智能可以在模拟中快速筛选数十亿种化学物质,并且已经在推动光伏和电池领域的创新。这一趋势有望大幅加速。在 2023 年 11 月之前,人类已经发现了约 20,000 种可用于所有技术的稳定无机化合物。然后,谷歌的 GNoME AI 发现了更多,一夜之间将这一数字增加到 421,000。然而,这仅仅触及了材料科学应用的表面。一旦更聪明的 AGI 找到完全最优的材料,光伏大型项目将变得可行,太阳能将如此丰富,几乎是免费的。

能源充足促成了另一场革命:制造业。几乎所有商品(从食品和服装到电子产品和汽车)的成本主要来自能源、劳动力(包括研发和设计等认知劳动)和原材料等几个共同因素。人工智能有望大幅降低所有这些成本。

继廉价、丰富的太阳能之后,下一个要素就是人力,而人力往往是艰苦且危险的。人工智能在机器人技术方面取得了巨大进步,可以大大降低劳动力成本。机器人技术还将降低原材料开采成本,人工智能正在寻找用锆、硅和碳基石墨烯等常见元素取代昂贵稀土元素的方法。总而言之,这意味着大多数商品将变得非常便宜和丰富。

这些先进的制造能力将使计算的性价比保持上个世纪的指数级增长轨迹——自 1939 年以来提高了 75 万亿倍。这是由于一个反馈循环:当今尖端的 AI 芯片用于优化下一代芯片的设计。以每美元每秒的计算量计算,去年 11 月市面上最好的硬件可以达到 480 亿美元。Nvidia 的新款 B200 GPU 超过 5000 亿美元。

随着我们构建模拟生物学所需的巨大计算能力,我们将开启人工智能的第三次物理革命:医学。尽管 200 年来取得了巨大进步,但我们对人体的理解仍然建立在混乱的近似值上,这些近似值通常对大多数患者来说基本正确,但可能并不完全适合。每年有数万美国人死于对研究表明应该对他们有帮助的药物的反应。

然而,人工智能正开始将医学变成一门精确的科学。分子生物模拟(一种精确的计算机建模,有助于研究人体和药物的作用原理)可以快速评估数十亿种选择,以找到最有前景的药物,而不必在实验室里进行艰苦的反复试验。去年夏天,第一种由人工智能端到端设计的药物进入了治疗特发性肺纤维化(一种肺部疾病)的 2 期试验。目前,还有数十种其他人工智能设计的药物正在进入试验阶段。

随着模拟融入人工智能带来的极其丰富的数据,药物发现和试验流程都将得到增强。在 2022 年之前的所有历史中,科学已经确定了大约 190,000 种蛋白质的形状。那一年,DeepMind 的 AlphaFold 2 发现了超过 2 亿种蛋白质,这些蛋白质已免费发布给研究人员,以帮助开发新疗法。

需要进行更多的实验室研究才能准确地填充更大的模拟,但路线图很明确。接下来,人工智能将模拟蛋白质复合物,然后是细胞器、细胞、组织、器官,最终是整个身体。

这最终将取代如今的临床试验,因为临床试验成本高昂、风险大、进展缓慢且统计效力不足。即使在 3 期试验中,可能也没有一个受试者在遗传、生活方式、合并症、药物相互作用和疾病变异等所有相关因素上都与你匹配。

数字化试验将使我们能够根据每位患者的情况量身定制药物。其潜力令人惊叹:不仅可以治愈癌症和阿尔茨海默氏症等疾病,还可以治愈衰老本身带来的有害影响。

如今,科学进步使美国人和英国人的平均预期寿命每年增加六到七周。当 AGI 让我们完全掌握细胞生物学时,这些收益将急剧加速。一旦预期寿命的年增长率达到 12 个月,我们将实现 “长寿逃逸速度”。对于坚持健康习惯和使用新疗法的人来说,我相信这将在 2029 年至 2035 年之间实现——届时衰老将不会增加他们每年的死亡几率。而且由于计算的性价比呈指数级提升,最初昂贵的人工智能驱动疗法将很快得到广泛应用。

这是人工智能最具变革性的承诺:更长寿、更健康的生活,不再受到自人类诞生以来就限制人类的稀缺性和脆弱性的束缚。 

雷· 库兹韦尔是一位计算机科学家、发明家,着有《智能机器时代》(1990 年)、《精神机器时代》(1999 年)和《奇点临近》(2005 年)等书籍。他的新书《奇点临近:当我们与人工智能融合时》将于6 月25 日出版。

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