20240617 人工智能将如何改变物理世界

shiyi18

人工智能
雷-库兹韦尔（Ray Kurzweil）谈人工智能将如何改变物理世界
这位未来学家说，能源、制造和医疗领域的变革将尤为深刻

插图： 丹-威廉姆斯
2024年6月17日


当今天出生的孩子还在上幼儿园时，人工智能（AI）可能已经在从科学到创造力等所有认知任务方面超越了人类。当我在1999年首次预测到2029年我们将拥有这样的人工通用智能（AGI）时，大多数专家都认为我改行写小说了。但自从过去几年取得惊人突破后，许多专家认为我们会更早地拥有 AGI，因此从技术上讲，我已经从一个乐观主义者变成了一个悲观主义者，而我的预测却丝毫没有改变。

我在这一领域工作了 61 年，比任何在世的人都长，我很高兴看到人工智能成为全球对话的核心。然而，大多数评论都忽略了像 ChatGPT 和 Gemini 这样的大型语言模型是如何融入一个更大的故事中的。人工智能即将实现飞跃，从仅仅彻底改变数字世界到同时改变物理世界。这将带来无数好处，但有三个领域的影响尤为深远：能源、制造和医药。

能源是人类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，只要收集到地球所接受阳光的 0.01%，就能满足人类所有的能源消耗。自 1975 年以来，太阳能电池每瓦发电量的成本降低了 99.7%，使全球发电量增加了约 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，由于太阳能的发电量在昼夜和年度（夏季/冬季）两个尺度上都有变化，因此需要将大量的能量储存起来，直到需要时再使用，而当今的电池技术还不够经济有效。物理定律表明，大规模的改进是可能的，但需要探索的化学可能性范围是如此之大，以至于科学家们的进展缓慢得令人心痛。

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。这一切都将急剧加速。在 2023 年 11 月之前的所有历史中，人类发现了约 2 万种稳定的无机化合物，可用于所有技术领域。随后，谷歌的 GNoME 人工智能发现了更多的化合物，一夜之间将这一数字增加到 42.1 万。然而，这仅仅触及了材料科学应用的表面。一旦更加智能的人工智能找到完全优化的材料，光伏巨型项目将变得可行，太阳能将变得如此丰富，几乎可以免费使用。

能源的充裕带来了另一场革命：制造业。从食品、服装到电子产品和汽车，几乎所有商品的成本都主要来自能源、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。人工智能将大大降低所有这些成本。

在廉价、丰富的太阳能之后，下一个要素就是人类劳动，而人类劳动往往是艰苦而危险的。人工智能正在机器人技术领域取得长足进步，这将大大降低劳动力成本。机器人技术还将降低原材料的开采成本，人工智能正在想方设法用锆元素、硅元素和碳基石墨烯等常见元素取代昂贵的稀土元素。这些因素加在一起，意味着大多数商品都将变得异常廉价和丰富。

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轨迹--自 1939 年以来提高了 75 万亿倍。这是由于一个反馈循环：今天的尖端人工智能芯片被用于优化下一代芯片的设计。就每固定美元每秒的计算量而言，去年 11 月最好的硬件可以达到 480 亿次。英伟达（Nvidia）的新型 B200 GPU 则超过了 5000 亿次。

随着我们建立起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。尽管经历了 200 年的巨大进步，我们对人体的理解仍然建立在混乱的近似值基础上，这些近似值对大多数病人来说基本正确，但对你来说可能并不完全正确。每年都有数以万计的美国人死于对药物的反应，而研究表明这些药物应该对他们有帮助。

然而，人工智能正开始把医学变成一门精确的科学。分子生物模拟--精确的计算机建模有助于研究人体和药物的作用方式--可以快速评估数十亿种选择，找到最有前途的药物，而不是在实验实验室里进行艰苦的试错。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肺部疾病特发性肺纤维化的第二阶段试验。目前，还有数十种人工智能设计的药物正在进入试验阶段。

随着人工智能将更丰富的数据纳入模拟，药物发现和试验管道都将获得极大的发展。在 2022 年之前的所有历史中，科学已经确定了大约 19 万种蛋白质的形状。这一年，DeepMind 的 AlphaFold 2 发现了超过 2 亿个蛋白质，并免费提供给研究人员，帮助开发新的治疗方法。

要想准确地填充更大规模的模拟，还需要更多的实验室研究，但路线图是清晰的。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，最后是整个身体。

这将最终取代目前的临床试验，因为临床试验成本高、风险大、速度慢，而且在统计学上也不够强大。即使是在第三阶段试验中，也可能没有一个受试者在遗传学、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。

数字化试验将让我们为每位患者量身定制药物。其潜力令人惊叹：不仅能治疗癌症和阿尔茨海默氏症等疾病，还能治疗衰老本身的有害影响。

如今，科学进步让美国人或英国人平均每年多活六到七个星期。当 AGI 让我们完全掌握细胞生物学时，这些收益将急剧加快。一旦预期寿命的年增长率达到 12 个月，我们将达到 “长寿逃逸速度”。对于勤于养成健康习惯和使用新疗法的人来说，我相信这将在 2029 年至 2035 年间实现--到那时，衰老将不会增加他们每年死亡的几率。而且，由于计算的性价比呈指数级提高，人工智能驱动的疗法一开始价格昂贵，但很快就会普及。

这就是人工智能最具变革性的承诺：更长寿、更健康的生命，不受自人类诞生以来一直限制人类的稀缺性和脆弱性的束缚。■