憑借快速準確處理、分析和模擬大量數據的能力，AI可以幫助科學家識別並檢測出人類可能無法立即理解的數據，進而做出預測，有望徹底改變我們(men) 對宇宙的理解。

　　吳家驥

　　西安電子科技大學電子工程學院教授

　　近日，埃隆·馬斯克官宣成立人工智能（AI）公司xAI，其首要目的是試圖理解宇宙，專(zhuan) 注於(yu) 回答深層次的科學問題。

　　茫茫宇宙，未知似乎永遠大於(yu) 已知。那麽(me) ，AI能夠幫人類理解宇宙嗎？讓AI幫助人類理解宇宙，有哪些技術路線？未來，AI和人類又將如何發揮各自優(you) 勢，讓人類的科學探索之路更加順暢？

　　可像生物一樣自我學習(xi) 自我“進化”

　　“從(cong) 原子核到宇宙誕生，這些都屬於(yu) 宇宙本質的範疇。馬斯克宣布成立xAI的目標是要理解宇宙本質，因此他所期望做出的AI一定要比所有其他AI競品具有更深刻、更底層的智慧境界。”近日，西安電子科技大學電子工程學院教授吳家驥接受科技日報記者采訪時說。

　　在馬斯克看來，這個(ge) 競品很大程度上就是ChatGPT等生成式AI。很多生成式AI都能夠回答人類提出的問題，那麽(me) 它們(men) 與(yu) 馬斯克所設想的能理解宇宙的AI在技術原理上有何不同？

　　吳家驥解釋道，生成式AI主要通過學習(xi) 和提取樣本中的規律進而生成新的數據，它更側(ce) 重於(yu) 預測和生成自然語言，在文本或圖像等領域的應用較為(wei) 廣泛，但深度和廣度相對有限。而能夠理解宇宙的AI不僅(jin) 要能生成新的數據，更要關(guan) 注如何深入理解和解析宇宙中的各種信息、事物的發展規律以及事物的完整結構，其深度和廣度相對來說也更深更大。這就需要AI具備更強的智能水平和泛化能力，以及更高的認知和“想象力”水平。

　　但是AI並不具備思維能力，不具備思維能力的AI又怎麽(me) 能深入理解各種問題並幫助人類探尋事物發展規律呢？

　　“人們(men) 之所以認為(wei) AI不具備思維能力，是因為(wei) 以往的AI都是依賴大量已有數據訓練出來的，無法突破在訓練數據基礎上構建的知識邊界。但馬斯克設想的AI可能將使用組合式遞歸神經網絡（RCNN），它能讓AI做到像生物一樣自我學習(xi) 、不斷‘進化’，進而湧現出不可預知的自我啟發能力，甚至是解決(jue) 未知問題的能力。”吳家驥說。

　　那麽(me) ，讓AI擁有這些能力需滿足什麽(me) 條件？吳家驥認為(wei) ，這需要有大量的數據、完善的算法和強大的算力及存儲(chu) 能力的支持。數據是AI的“飼料”，AI需要數據才能進行深度學習(xi) ；具備自主性和適應性的算法是AI深度理解和解析宇宙中各種複雜信息和規律的關(guan) 鍵；強大的計算和存儲(chu) 能力則是AI的“後勤保障”，是AI發揮其應有能力的底座。有了這些條件，才能初步構建出能夠理解宇宙的AI。

　　訓練能理解宇宙的AI有兩(liang) 條技術路線

　　宇宙浩瀚而複雜。為(wei) 了理解宇宙的本質，科學家需要分析來自望遠鏡、衛星和其他觀測儀(yi) 器的大規模數據，而分析處理數據正是AI的強項。

　　“憑借快速準確處理、分析和模擬大量數據的能力，AI可以幫助科學家識別並檢測出人類可能無法立即理解的數據，進而做出預測，有望徹底改變我們(men) 對宇宙的理解。同時，考慮到宇宙中存在大量不可觀測的暗物質，因此科學家可能需要利用具備一定啟發學習(xi) 和創造能力的AI開展假設性思想實驗。”吳家驥表示。

　　比如，天文學家們(men) 試圖構建宇宙模型來解釋宇宙的起源、演化和結構，然而目前囿於(yu) 算力，各類宇宙模型都隻能用有限的特征來描述它，這對於(yu) 龐大的宇宙來說並不準確。吳家驥指出，如果利用AI for Science（即人工智能驅動的科學研究）的思路，通過結合已有的天文觀測數據和人工智能技術，就有可能探索出新的宇宙模型。這種模型具有非常好的表征能力和泛化能力，可以在沒有大量數據標記的情況下進行自我學習(xi) 和進化。

　　那麽(me) ，訓練出能理解宇宙的AI有哪些技術路線呢？

　　吳家驥表示，具身智能和腦智能是兩(liang) 種較有潛力的技術路線。具身智能是一種綜合的智能體(ti) ，它能夠像人類一樣主動與(yu) 現實或虛擬環境交互並從(cong) 中學習(xi) ，而非僅(jin) 在預先準備好的數據中學習(xi) 。具身智能將會(hui) 具備更強的邏輯推理能力，降低AI不受控製地輸出人類不想要的內(nei) 容的可能，更加精確地解釋和模擬現實世界。但是這種技術路線的實現需要大量的虛實數據和計算資源，並且模型的訓練和測試速度較慢。

　　腦智能是通過模擬人腦的神經網絡結構和功能，構建出來的數字版“人腦”。它可以讓大模型具備類似於(yu) 人類的感知、認知和決(jue) 策能力，但是這種技術路線需要解決(jue) 很多複雜的生物學和神經科學問題，並且模型的構建和訓練也需要大量的計算資源，目前還在探索之中。

　　實現“AI理解宇宙”的目標尚麵臨(lin) 諸多困難

　　“目前，計算機模擬技術是天文學家理解宇宙的重要途徑。然而，僅(jin) 通過使用計算機模擬一個(ge) 演變了130多億(yi) 年的宇宙是非常困難的，因為(wei) 有無數的變量需要考慮。同理，若想實現‘AI理解宇宙’這個(ge) 目標，所需要的算力可能也會(hui) 大到不可想象。”遠望智庫人工智能事業(ye) 部部長、圖靈機器人首席戰略官譚茗洲指出。

　　譚茗洲說，除了算力的困難外，如果過度依靠觀測數據或仿真數據訓練AI，也有可能會(hui) 導致我們(men) 對宇宙的理解出現偏差。與(yu) 任何科學工具一樣，將AI與(yu) 其他方法結合使用以確保結果的準確性非常重要。

　　在AI理解宇宙的過程中，必定離不開人類的參與(yu) 。而在有人的地方，就必須確保AI的行為(wei) 符合人類社會(hui) 的道德、倫(lun) 理和法律要求，以保障人類的基本權利和尊嚴(yan) 。

　　譚茗洲強調，我們(men) 有必要基於(yu) 人類社會(hui) 為(wei) AI理解宇宙製訂一套道德倫(lun) 理準則和相應的法律、監管措施，確保AI的行為(wei) 符合人類的價(jia) 值觀和道德原則。同時，也要研究麵向新社會(hui) 形態的隱私和數據保護技術，以及用於(yu) 提高模型算法透明度和可解釋性的技術。

　　若AI能理解宇宙，又是否意味著它超越了人類？譚茗洲指出，如果AI能夠真正地理解宇宙，它可能確實會(hui) 在諸如數據存儲(chu) 、數據挖掘等方麵超越人類，但也僅(jin) 僅(jin) 是這些方麵。這是因為(wei) AI具備處理和分析大量數據的天然優(you) 勢，而在創造力、情感體(ti) 驗、感知決(jue) 策等方麵，其與(yu) 人類還存在較大差距。人類和AI可以相互取長補短，共同發揮各自的優(you) 勢，最終實現人類社會(hui) 的可持續發展。

　　AI已在天文研究中大顯身手

　　如今，天文學家正在利用多項技術來研究宇宙的奧秘，AI便是其中的一種。有觀點稱，AI和天文學是“天造地設”的一對，因為(wei) AI需要大量數據進行學習(xi) ，而海量的天文觀測數據恰恰能滿足AI的“胃口”。

　　AI大顯身手的天文學領域之一是尋找係外行星。利用觀測到的光變曲線庫，天文學家已經能夠開發出基於(yu) 機器學習(xi) 的模型，這些模型在尋找係外行星方麵的能力可能會(hui) 勝過人類。AI不僅(jin) 可以發現係外行星，還可以拓展天文學家對係外行星的認識。

　　基於(yu) 龐大的訓練數據，AI還可以生成星係圖像。據了解，OpenAI已經開發出了一係列根據書(shu) 麵提示生成星係圖像的模型，這些模型的真實性之高往往讓許多優(you) 秀的天文學家都難辨真假。據稱，這些生成的星係圖像可以被用來模擬和預測宇宙演化，也可用於(yu) 訓練那些分析處理星際數據的AI算法。（記者 華淩）