AI具备创造力入选Science年度十大科学突破

Science杂志的人工智能 (AI) 正在入侵曾经被认为是人类独有的领域，包括艺术表达和科学发现。机器的入侵起初很慢，但今年开始攻城略地。

最具视觉冲击力的证据——在社交媒体上你想不看到都难——来自所谓的文本到图像模型。这些模型使用机器学习分析互联网上的文本和图像对，找到根据新文本创建新图像的模式。去年，研究机构 OpenAI 展示了一个名为 DALL-E 的软件系统，如果用户请求“鳄梨形状的扶手椅”，它能可以产生几个迷人的例子。今年春天，OpenAI 发布了一个大型升级版 DALL-E 2。它实现了一种称为扩散（Diffusion）的机器学习技术，其中图像从信号“噪音”中逐渐产生，由上下文或文本描述引导。该方法可以高效地生成逼真诱人的图片。今年有几种扩散模型可供公众使用，一位艺术家使用其中一种模型，赢得了一场美术比赛，这激起了人们的好奇心和激烈的争论。与此同时，Meta、谷歌和其他公司发布了可以生成视频的扩散模型。

机器学习也在科学、数学和编程方面展示了它的创造力。《科学》杂志的 2021 年度突破奖表彰了根据氨基酸构建模块的序列预测蛋白质 3D 结构的 AI 工具。在这项工作的基础上，研究人员现在已经使用人工智能来设计可用于疫苗、建筑材料或纳米机器的全新蛋白质。一种称为“幻觉”（hallucination）的技术从随机序列开始，然后将它们突变为其他人工智能工具确信会折叠成稳定蛋白质的序列。

与此同时，DeepMind 发布了一种名为 AlphaTensor 的工具，该算法设计了更高效的算法来乘以称为矩阵的数字块——一种对计算机图形学、物理模拟和机器学习本身有用的运算。它找到了人类数学家几十年来一直忽视的捷径。该公司还展示了 AlphaCode，这是一个编写程序来解决数值问题（例如计算有多少给定长度的二进制字符串没有连续的零）的系统。它使用基于先前程序及其描述训练的模型来生成许多候选程序，然后选择最有前景的。AlphaFold已经能与中等水平的人类程序员相提并论。

除了关于硅的这些壮举是否算作真正的创造力的哲学辩论之外，它们还引发了实际和道德上的困境。一些观察家担心人工智能程序员和艺术家会侵犯版权、延续刻板印象、传播错误信息或裁员。但毫无疑问，人类将利用这些工具来扩展我们自己的创造力，就像我们过去对织布机、照相机和其他曾经令人不安的发明所做的那样。

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