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博客專(zhuān)欄

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AI for Science:追求人類(lèi)智能最光輝的一面

發(fā)布人:MSRAsia 時(shí)間:2023-01-15 來(lái)源:工程師 發(fā)布文章

編者按:過(guò)去一年里,AI for Science 技術(shù)成果集中爆發(fā),在生物醫****、材料、物理、化學(xué)、甚至數學(xué)中發(fā)揮越來(lái)越重要的作用,AI 在自然科學(xué)領(lǐng)域的巨大潛力也成為學(xué)界、業(yè)內人士最關(guān)注的話(huà)題之一。近期,由量子位主辦的 MEET2023 智能未來(lái)大會(huì )邀請微軟研究院科學(xué)智能中心亞洲區負責人、微軟亞洲研究院副院長(cháng)劉鐵巖共同探討對于 AI for Science 的最新思考與未來(lái)趨勢研判。AI for Science 如何點(diǎn)亮科學(xué)研究的無(wú)限可能性?下面就讓我們一起看一看劉鐵巖對微軟研究院 AI for Science 研究成果的分享和未來(lái)之路的展望吧!


AI for Science:第五范式


最近10年里,AI 飛速發(fā)展,在很多任務(wù)上已經(jīng)和人類(lèi)媲美。而且近年來(lái),以 GPT-3、DALL·E 2 為代表的大模型讓人驚艷。


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比如大家現在非常關(guān)注的 ChatGPT,讓我們覺(jué)得通用人工智能離日常生活越來(lái)越近。但這些成果主要集中在感知和認知層面,并沒(méi)有反映出人類(lèi)智能里最光輝的一面,即認識世界和改造世界。


如果戴上科學(xué)的顯微鏡,就會(huì )發(fā)現我們之所以成為人類(lèi)、成為生物,是億萬(wàn)個(gè)細胞、甚至是更多微觀(guān)粒子相互作用的結果;而如果上科學(xué)的望遠鏡,就會(huì )發(fā)現我們人類(lèi)不過(guò)是地球上百萬(wàn)物種之一、而地球在蒼茫宇宙里也同樣是不值一提的滄海一粟。


所以,無(wú)論是從微觀(guān)還是宏觀(guān)角度看,我們人類(lèi)自身都是非常渺小的。我們不應該讓 AI 一味地模擬語(yǔ)音、視覺(jué)、語(yǔ)言等人類(lèi)自身的基本技能,而是要讓 AI 擁有和人類(lèi)一樣認識世界和改造世界的勇氣和能力。而認識世界和改造世界正是千百年來(lái),自然科學(xué)研究的終極目標。


我在微軟的前同事 Jim Gray 曾經(jīng)寫(xiě)過(guò)一本書(shū),對科學(xué)發(fā)現四個(gè)基本范式做了深刻的總結。


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第一個(gè)范式叫做經(jīng)驗范式,基于經(jīng)驗的觀(guān)察,是天才科學(xué)家對萬(wàn)物萬(wàn)象的總結。比如著(zhù)名的天文學(xué)家開(kāi)普勒,他通過(guò)觀(guān)察總結出天體運行的規律:“所有的行星圍繞太陽(yáng)運行的軌道都是橢圓的,太陽(yáng)處在所有橢圓的公共焦點(diǎn)上”。


第二個(gè)范式是理論范式,指數學(xué)家對經(jīng)驗進(jìn)行數學(xué)抽象和推演,比如用于描述經(jīng)典力學(xué)的牛頓運動(dòng)方程,用來(lái)描述電場(chǎng)磁場(chǎng)關(guān)系的麥克斯韋爾方程等。


第三個(gè)范式是計算范式,隨著(zhù)計算機的發(fā)明,人們開(kāi)始有能力求解復雜的物理方程。比如,通過(guò)有限元或者有限差分方式求解流體方程,從而有助于人類(lèi)對于天氣預報進(jìn)行精準預測。


第四個(gè)范式是數據驅動(dòng)的范式,這個(gè)過(guò)程中 ML(機器學(xué)習)扮演著(zhù)非常重要的角色,人們使用ML方法來(lái)分析數據,尋找規律,并進(jìn)行預測。


最近這幾年,大家開(kāi)始關(guān)注的一種新的范式,叫做 AI for Science,它是前四種范式的有機結合,發(fā)揮了經(jīng)驗和理論各自的特長(cháng),又把 AI 和計算科學(xué)融合在一起。AI for Science 是對科學(xué)發(fā)現更全面的認知,因此我們稱(chēng)之為科學(xué)發(fā)現的第五范式。


為了更好地理解 AI for Science,我們可以從如圖的公式講起。


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第一、對于物理世界(綠色的 X),我們可以利用理論科學(xué)對它進(jìn)行大體的描述,并且可以用 AI 的手段來(lái)加速這些理論方程的求解和推演。這對應了黃色的 X(θ)表示的部分,可以看成 AI 版本的第三范式。


第二、我們需要承認,我們在科學(xué)方面的知識仍然非常有限,已有的理論還不能完美解釋所有的科學(xué)現象。換句話(huà)說(shuō),我們承認物理方程的解 X(θ)和實(shí)際物理世界X之間存在殘差 ε,這個(gè)殘差表達的是現有物理方程的邊界,可以用實(shí)驗手段觀(guān)察,也可以為 AI 所利用,這就對應了第四范式。當然,這幾年 AI 領(lǐng)域的新發(fā)展,比如 RL(強化學(xué)習)、DL(深度學(xué)習)、大模型等等,會(huì )為第四范式提供新的加持。


第三、通過(guò) AI 手段從數據出發(fā),目的不僅僅是為了發(fā)掘一些特定的結果,也可以進(jìn)一步幫助我們修正對已有物理方程的理解,豐富我們的科學(xué)知識,讓我們有機會(huì )發(fā)現新的科學(xué)規律,這樣就最終能夠實(shí)現科學(xué)研究的閉環(huán),這對應了 AI 版本的第一范式和第二范式。


接下來(lái),我們就針對這三個(gè)方面進(jìn)行更加深入的討論,并介紹我們團隊最新的研究成果。



形成科學(xué)發(fā)現的閉環(huán)


第一,如何用 AI 求解物理方程?


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傳統數值解法求解物理方程的效率是一個(gè)瓶頸。近年來(lái),人們開(kāi)始利用 AI 模型來(lái)對物理方程進(jìn)行更加高效的求解。AI 模型的訓練數據可以來(lái)源于傳統的數值解法,而一旦訓練成功,在求解新的方程的時(shí)候就可以節省大量的時(shí)間。


此外,近年來(lái)還出現了一種 physics informed training,甚至不需要提前生成訓練數據,只需要在訓練的過(guò)程中,動(dòng)態(tài)驗證 AI 模型的輸出是否滿(mǎn)足物理方程,定義損失函數即可,而驗證方程比求解方程簡(jiǎn)單得多。


在這個(gè)方向上,我們團隊有一些最新研究成果,如發(fā)表在 NeurIPS 2021 上的 Graphormer 模型,和發(fā)表在國際期刊《流體物理》上的 Deep Vortex Net,分別在分子建模和氣象模擬領(lǐng)域取得了國際領(lǐng)先的結果。


第二,如何用 AI 從科學(xué)數據中發(fā)掘有效信息?


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各種實(shí)驗設備每年都產(chǎn)生海量數據,但顯然不能靠人工有效處理;還有每年都有近150萬(wàn)篇論文發(fā)表,但任何科學(xué)家都沒(méi)有精力讀完。


我和團隊提出利用 AI 方法來(lái)自動(dòng)分析高能粒子對撞的射流數據,在國際期刊《High-energy Physics》上提出了 LorentzNet 模型,將洛倫茲等變性構建在模型之中,在新粒子發(fā)現領(lǐng)域取得了比前人顯著(zhù)提高的精度。


我們還利用科學(xué)文獻訓練了 SPT 模型,對科學(xué)文獻信息的科學(xué)知識進(jìn)行抽取、總結、和預測。該模型近期在 PubMed 問(wèn)答任務(wù)上首次達到了人類(lèi)專(zhuān)家的水準。


第三,如何從實(shí)驗數據出發(fā),用 AI 發(fā)現新的物理方程,形成科學(xué)發(fā)現的閉環(huán)。


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比如物理的守恒定律,一旦實(shí)驗數據不滿(mǎn)足守恒性,往往暗示著(zhù)一些新物理規律的存在。我們團隊設計了一個(gè)雙通道的 AI 模型,包含一個(gè)基于拉格朗日神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的守恒通路和一個(gè)基于標準神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的非守恒通,可精準地從實(shí)驗數據中自發(fā)地學(xué)到很多已有規律。該工作發(fā)表在 Physical Review 上,受到了廣泛關(guān)注。


我們相信 AI for Science 將會(huì )對自然科學(xué)產(chǎn)生巨大影響,尤其在解釋生命奧秘以及保障環(huán)境可持續發(fā)展方面,都有很大的潛力。


沿著(zhù)這兩個(gè)方面,我們進(jìn)行了很多探索,發(fā)表了一系列非常有意思的論文,如果大家感興趣可以參考一下。


為了更好地推動(dòng) AI for Science 這個(gè)領(lǐng)域高速發(fā)展,今年7月,微軟研究院在全球成立了一個(gè)新的研究機構,我們稱(chēng)之為 Microsoft Research AI4Science 或者是微軟研究院科學(xué)智能中心。這個(gè)研究中心設立的目的就是利用 AI 對分子動(dòng)力學(xué)模擬、流體力學(xué)模擬等重要的科學(xué)計算工具來(lái)進(jìn)行顛覆式創(chuàng )新,從而推動(dòng)人類(lèi)關(guān)心的重大問(wèn)題的求解。


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非常榮幸,我作為這個(gè)中心的創(chuàng )始成員之一,帶著(zhù)團隊一起推動(dòng) AI for Science 的研究。我們也真誠地希望懷揣著(zhù)科學(xué)夢(mèng)想的同事們能夠加入我們,一起探索科學(xué)的新邊界!


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