人工智慧將重塑深度科學學習
背景
人工智慧（Artificial Intelligence，簡稱 AI）在當今的頭條新聞中受到了大量的炒作和瘋狂追捧，並在日常生活和商業中扮演了越來越重要的角色，包括預測文字、Netflix 的推薦系統以及銀行詐騙的檢測等。這些進展多虧了那些致力於複雜科學探索的研究者們。而且這只是個開始。加州大學河濱分校（UC Riverside）的一個四人科學團隊提出了他們利用機器學習來維護、改善和設計地球上一些最複雜科學裝置的願景。
專家觀點
UC Riverside 電腦科學和工程系副教授 Vagelis Papalexakis 表示：“利用人工智慧來應對重大的科學挑戰不僅有助於推進科學的發展，還有可能解決日常生活中的問題，GPS 就是一個很好的例子。”
這個團隊的願景在 2023 年 4 月由 World Scientific 在書中發表，書名為《用於科學的人工智慧：一場深度學習革命》。其中第 7 章“用於複雜儀器設計和最佳化的機器學習”探討了如何利用人工智慧來推進大規模科學實驗的精細化、改進甚至革新。
他們的方法可以提高複雜工程的設計和執行效率，包括鐳射幹涉引力波觀測器（LIGO）。LIGO 由加州理工學院管理，包括華盛頓州和路易斯安那州各兩組長 2.5 英裏的鐳射束，用於檢測像黑洞合併這樣不會發光的宇宙現象所產生的引力波。引力波有助於科學家們理解空間的奧祕、宇宙的起源以及物理學的基本法則。LIGO 本身已經開拓了天文學中的一個新的領域，其結果非常具有突破性，以至於 LIGO 的前任主管、諾貝爾物理學獎得主 Barry C. Barish 在 2017 年與其他科學家共同獲得了該獎項。
Papalexakis 表示：“這種做法聽起來像是科幻，而這也是我們的希望。我們想問的是‘AI 的承諾是什麼?’” 他的共同作者有諾貝爾獎得主 Barry C. Barish，加州理工學院物理學教授和 UCR 物理學與天文學講座教授；Jonathan Richardson，UCR 物理學與天文學助理教授；以及在 UCR 攻讀博士學位的電腦科學博士生 Rutuja Gurav。
影響
他們的研究成果將有助於改進或設計從頭到尾的儀器，提高對真實世界誤差源（如環境噪音）的敏感度和抗干擾能力。Papalexakis 表示：“與其在實驗室裡進行測試，不如讓人工智慧來測試潛在的設計方案，並找到最佳方案。”這種計算模擬的方式不僅節省時間、金錢和資源，還可以探索反直觀的設計和想法。
這些方法將會利用和適應正在執行的公共平臺技術，如 ChatGPT 和 Bing AI，對科學發現和日常創新具有重大影響。科學家們指出，利用人工智慧來測試、建模和改進大型科學系統不會取代研究人員或工程師的角色。Richardson 表示：“像 LIGO 這樣的前沿實驗是非常複雜的儀器，擁有數十個相互聯動的控制系統和數千個資料通道。我們希望 UCR 等機構所進行的人工智慧研究能夠在這些資料海洋中識別出隱藏的相關性，這將有助於診斷操作問題。這對我們作為人類物理學家來說將啟發我們採取物理上的改變，提高探測器的效能。”
個人看法
這項研究的起源可以追溯到一位學生對將引力波從其他噪音中分離出來的興趣以及四年前在 UCR 舉辦的一場由引力波專家 Barish 主講的公開講座。這次偶遇讓這個科學團隊開始了一場關於應用人工智慧來推動科學發現的合作。
博士生 Gurav 稱讚了她在 UCR 的導師們，並表示：“能夠在應用 AI 於自然科學的豐富和多樣化的想法集合中看到我們的工作，對我作為一位渴望透過機器學習探索科學發現前沿的電腦科學家而言，是一個特殊的裏程碑。現在章節已經出版，我感到驕傲但也有些恐懼。”
對於複雜科學研究方向進行公開宣布，帶來的是一種負責任的感知。我們對這些研究的投入不輕率，但我對人們相信這些研究的價值感到興奮。
結論
人工智慧將重塑深度科學學習與大規模科學實驗。這將有助於改進科學儀器的設計和效能，提高科學研究的效率。然而我們應該謹慎應對 AI 的應用，並將其視為科學探索的有力工具，而非取代人類的工作。加州大學河濱分校的這個研究團隊對於如何應用 AI 解決科學挑戰的願景，引領著我們邁向未來的科學發現和創新。
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