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导语

最先进的人工智能算法现已开端在勘探星系的演化、核算量子力学波函数、探求新的化合物等范畴发挥拳脚。那么,还有没有那种无法自动化而只能由科学家完结的作业?

编译:集智沙龙翻译组

来历:quantamagazine

原文标题:

How Artificial Intelligence Is Changing Science

现在的物理学和地理学试验会发作海量的数据,现已没有人或团队能够跟进一切的这些数据了。其间一些数据每天以TB级的规划添加,而且这个趋势不会削弱。在二十一世纪 20 年代中期射电望远镜 Square Kilometer Arra 将投入运用,它每年发作的数据量和整个互联网的数据量相同多。

面对数据激流,许多科学家开端求助于人工智能。只需求少数的人工输入,人工智能体系(如神经网络)就能够在数据海洋中周游,辨认反常,挖掘出人类没有发现的方法。

当然,运用核算机来辅佐科学研讨的前史能够追溯到约 75 年前,但是人类几千年前就在手艺调查研讨数据来寻觅其间的有意义的方法。但是,近期一些科学家以为以机器学习、人工智能为代表的新技能能以一种全新的方法去进行科研作业。其间一种被称为生成模型的办法,能从对观测数据的许多解说中找到最可信的理论,更为重要的是,该办法在研讨中无需预先编入关于体系或许起效果的物理进程。其拥护者以为,生成模型的立异程度足能够被视为了解国际的潜在的“第三种办法”。

假如咱们忘却一切的关于天体物理学的常识。仅依托数据自身,咱们能在多大程度上从头发现这些常识?
——Kevin Schawinski

在传统上,咱们是经过观测来了解天然的。回想一下,开普勒便是经过研讨第谷的行星方位表,辨识潜在的行星运转方法,才得以揣度出行星是沿椭圆轨迹运转的。相同的,科学可经过模仿来取得前进。一位地理学家或许会模仿银河系及其附近的仙女座星系的运动,并猜测它们将在几十亿年后磕碰。观测和模仿都有助于科学家生成假定,然后用进一步的观测来查验假定,而生成模型不同于这两种办法。

瑞士联邦理工学院的地理物理学家 Kevin Schawinski 也是一位生成模型的活跃支持者。他以为:“生成模型是介于观测和模仿之间的第三种办法,这是处理问题的另一种办法。”

Kevin Schawinski 是一名天体物理学家,他运营着一家名为 Modulos 的人工智能公司,他以为一种名为生成模型的技能供给了第三种了解国际的办法。

一些科学家仅仅把生成模型及其它新技能当作传统科研中的东西,但是大多数研讨者都以为 AI 的影响力巨大,而且在科学研讨范畴会发挥越来越大的效果。费米国家加快器试验室的天体物理学家 Brian Nord 运用人工神经网络来研讨国际。他忧虑没有什么是不能经过自动化完结的作业,“这个估测却是有点令人惊惧。”

来自“生成”的探求

从研讨生毕业时起,Schawinski 就因用数据驱动科学研讨而出名。在攻读博士学位期间,他面对的使命是,依据星系的外观数据对数千个星系进行分类。由于没有什么现成的软件能协助他完结这项作业,他决议用众包的办法完结这项作业——所以,银河动物园(Galaxy Zoo)公民科学项目诞生了。

从 2007 年开端,一般的电脑用户只需记录下他们估测的星系最佳归类,就能协助到地理学家。经过多数票胜出来断定,一般能带来正确的分类成果。

这是一个成功的项目,但 Schawinski 也注意到, AI 让这个方法过期了——今日,一个具有机器学习和云核算布景的天才科学家只需求花费一个下午就能完结这个作业。

在 2016 年,Schawinski 把目光投向了生成模型,这个强壮的新东西。本质上来说,生成模型是在求解,当给定条件 X 和观测成果 Y 时,概率 P(X,Y) 有多大。这个办法现已被证明对错常有用的。

生成模型示例
假定给生成模型供给一组标示了年纪的人脸图画,经过核算机程序对这些练习数据的学习, 生成模型就能在"老脸"和“皱纹”间建立起相关。终究,这样的练习好的模型能够“变老”恣意一张给定的人脸图画,换而言之,该模型能够猜测任何年纪对脸带来的物理改动。

生成模型中最为闻名的便是生成对立网络(GAN)。经过充沛的练习后,GAN 模型能够修正损坏和像素缺失的图画,也能让含糊的图画变得明晰。该模型经过竞赛(对立)来学习揣度缺失的信息,这个神经网络的一部分被称作生成模型(generator):生成虚拟的数据;另一部分被称为判别模型(discriminator):把生成出来的虚伪数据和真是数据切割开来。两个部分替换练习,逐渐优化(类似于博弈)。

或许,你现已看过最近撒播甚广的GAN生成的假面孔。正如那个标题所言“这些人并不存在却又实在得吓人”。

上面看到的面孔都不是实在的,上面的 A 列,和左边的 B 列都是由生成对立网络(GAN)运用实在的面部元素构建的。然后,GAN 将 A 中的面部的基本特征(性别,年纪和脸形)与 B 中的面部的精密特征(头发色彩、眼睛色彩)相结合,构建出了上图表格中的一切人脸图画。

潜在空间

概括地说,生成模型取得数据(大多数是图画),并把他们分解成笼统的基本要素——科学家将其称为数据的“潜在空间”。算法能操控潜在空间中的元素,以此来探求这些元素怎么影响原始的数据。这个办法有助于提示该体系运作的物理进程。

潜在空间是一个笼统的不行思议的概念。不过咱们能够做一个类比:当你在企图确认一个人脸的性别时,你的大脑或许在做什么呢?或许会注意到人的发型、鼻子的形状,乃至在运用一些你无法用言语描绘的判别方法。相同的,核算机程序也在数据中寻觅明显的特征。即便核算机并非不知道什么是性别,什么是小胡子,但假如咱们供给给机器学习体系的数据集标示了“男性”和“女人”,而且一部分人还有一个标签叫“小胡子”,核算机能快速地揣度出其间的相关性。

生成模型与星系演化

12月宣布在《地理学与天体物理学》(Astronomy & Astrophysics)上的一篇论文中,Schawinski 与他在苏黎世联邦理工学院的搭档 Dennis Turp 和 Ce Zhang 运用生成模型来研讨星系在演化进程中所阅历的物理改动。

论文标题:

Exploring galaxy evolution with generative models

论文下载:

https://arxiv.org/pdf/1812.01114.pdf

由于他们运用的软件与 GAN 类似,但其在对潜在空间处理的技能与 GAN 有所差异,所以从技能视点来说这不是 GAN。他们的模型创立了人工数据集,去测验假定的物理进程。比方说,他们想知道恒星构成的“淬熄”(构成速率快速下降)与星系环境密度的添加之间的联系。

对 Schawinski 来说,要害问题是仅从数据中能挖掘出多少和恒星与星系演化相关的信息。“让咱们忘却一切的关于天体物理学的常识。仅依托数据自身,咱们能在多大程度上从头发现这些常识?”

首要,星系的图片被紧缩至他们的潜在空间,然后 Schawinski 在这个空间中调整元素,使其能对应上星系的特定环境改动,比方周围物质的密度。这样就有了一个假定生成器。经过重构这个星系,让很多本来处于低密度环境中的星系处于高密度环境中以此来看看带来了什么不同。

这三位研讨者注意到跟着星系从低密度环境走向高密度环境,它们的色彩会变得更红,恒星也变得愈加会集。Schawinski 指出这一点与现有的星系观测相符合,问题是,为什么会这样?

Schawinski 说,后续的作业还没有完结自动化,“人类有必要参加其间,那么,什么样的物理原理能够解说这种效应?”关于这个进程,或许有两种解说,一是在高密度环境中,星系更红是由于其间包含了更多的尘土;或许是由于恒星的构成减少了(换句话说,恒星更老了)。

现在有了生成模型,这两种思路都能承受查验。改动与与尘土和恒星构成率相关的潜在空间元素,就能观测这种改动对星系色彩的影响。Schawinski 说:“答案很显然,星系更红是由于恒星构成率在下降,而不是由于尘土。因而,咱们应该采用这个解说。”

运用生成模型,天体物理学家能够研讨星系怎么从低密度环境走向高密度环境,以及这些改动背面的物理原理。

生成模型相较于传统办法的优势

这种办法与传统的模仿办法附近,但与之有要害的不同。Schawinski 表明:“模仿本质上是由假定驱动的。也便是说,咱们自以为现已调查了观测现象背面的物理规则。所以,咱们把恒星构成规则、暗物质行为的原理等等这些咱们自以为正确的假定放在一同,模仿运转。但是,模仿环境真的与实际情况符合吗?”。他用生成模型所做的作业与模仿彻底相反,“咱们不知道任何作业,不做任何假定,咱们期望数据自身能通知咱们或许会发作什么。”

生成模型在这项研讨中取得的成功并不意味着地理学家和研讨者便是剩余的。但这好像提示研讨者们——仅仅把握了很多数据的人工智能体系就能够完结对天体物理学的学习。Schawinski 说:“这不是彻底自动化的科学,但这意味着咱们至少有才能去构建部分东西,使科学进程自动化。”

虽然生成模型十分强壮,但这是否真的代表了一种新的科学研讨办法还有待商讨。

关于纽约大学和 Flatiron 研讨所的国际学家 David Hogg 来说,这项技能令人形象深入,但充其量也仅仅一种从数据中提取方法特征的杂乱办法——这是地理学家几个世纪以来都在做得作业。换而言之,这是观测、剖析的高档方法。

和 Schawinski 相同,Hogg 的作业也充沛运用人工智能;他一直在运用神经网络来对恒星进行依据光谱特征的分类,并运用数据发动的模型来揣度恒星的其他物理特点。但是他以为他的作业和 Schawinski 的相同,都是经过查验的科学。Hogg 表明:“我不以为这是第三种办法。仅仅咱们这个社群在对数据处理的办法上愈加杂乱罢了。特别的是,咱们越来越长于将数据与数据进行比较。但是依我看来,我的作业仍然是在做观测。”

人工智能:

勤勉而“难以捉摸”的科研帮手

不管在概念上是否有立异性,人工智能和神经网络现已显然在今世地理学和物理学研讨中发挥了要害效果。在海德堡理论研讨所作业的物理学家 Kai Polsterer 领导着一个天体信息学小组,这个小组首要重视以数据为中心的天体物理学研讨新办法。从星系数据会集提取红移信息曾经是一项艰巨的使命,而现在他们小组运用机器学习算法就能处理这个问题。

Polsterer 以为这些依据依据人工智能的新体系是“勤勉的帮手”,能够接连处理数据数个小时而不诉苦单调无聊,不诉苦作业条件。这些体系能够完结一切枯燥乏味的深重作业,研讨者就能抽身去做“又酷又风趣的科学作业”。

Polsterer 正告说,这些体系并不是完美的,算法只能去做他们被练习过的作业,体系对输入的数据是“无感觉的”。给 AI 体系一张星系图片它能够预算其红移和年纪,但是你给同一个体系一张自拍照或许一张臭鱼烂虾的相片,它也会照方抓药预算出一个(过错的)年纪。Polsterer 以为,人类科学家的监督作业十分重要。作业仍是要回到研讨者身上,研讨者才是要担任解说这些现象的人。

就这一点而言,费米试验室的 Nord 正告道,神经网络不只要给出成果,也要给出相关的差错线,假如在科学研讨中,你做了一个丈量但没有陈述相关的差错估量,就没有人会认真对待这个成果。

就像许多的人工智能研讨员相同,Nord 也重视神经网络给出的成果的可解说性,一般来说,一个 AI 体系在给出成果时无法清晰地表明出这个成果是怎么取得的。

但是,并不是每个人都觉得成果不透明是一个有必要重视的问题,法国CEA Saclay理论物理研讨所的研讨员 Lenka Zdeborová 指出,人类的直觉相同难以捉摸,给你看一张猫的图片,你能马上认出这是一只猫,但是你并不知道你是怎样做到这一点的,从这个视点上来说,人的大脑便是个黑盒。

并不只仅是天体物理学家和国际物理学家在向人工智能助力、数据驱动的科学研讨开展。Perimeter 理论物理研讨所和安大略滑铁卢大学的量子物理学家 Roger Melko 现已运用神经网络来处理该范畴中的一些最扎手最重要的问题,例如多粒子体系的波函数的数学表明。

由于波函数的数学方法或许会跟着它所描绘的体系中的粒子数量呈指数级添加,这被 Melko 称为是“指数维度咒骂”,在这样的作业中 AI 便是不行短少的组成部分了。

这个困难类似于在国际象棋和围棋中找到最好的走法:玩家会企图多看一步,想想对手会出什么招,然后再挑选自己的最佳应对战略。但是跟着考虑步数的添加,杂乱性也大为添加。

当然, AI 现已霸占了这两个范畴。 1997 年 5 月 11 日, 深蓝核算机在国际象棋范畴战胜了人类;2017年4月10日 ,AlphaGo 战胜了柯洁,AI 在围棋范畴战胜了人类。Melko 以为,量子物理学也面对相同的问题。

机器的思维

不管是 Schawinski 所宣称的他找到的是科学研讨的“第三办法”,仍是如 Hogg 所说的这“仅仅是传统上的观测和数据剖析”。咱们能够清晰的是, AI 正在改动科学探求的办法而且在加快科学发现,值得讨论的是,这场 AI 革命在科学范畴能走多远?

有时候,人们会对“人工智能科学家”的成果大举奖励。十年前,一个名叫亚当的 AI 机器人化学家研讨了面包师傅的酵母的基因组,并找出了担任制作某种特定氨基酸的是哪些基因。(亚当调查短少某些特定基因的酵母菌落,并与具有这些基因的菌落的行为进行比较,由此找到差异完结研讨。)

其时Wired杂志的标题是:机器人独立完结科学发现。

https://www.wired.com/2009/04/robotscientist/

最近,格拉斯哥大学的化学家 Lee Cronin 在运用机器人去随机混合化学物质,由此来观测会构成什么样的化合物,并经过质谱仪、核磁共振机和红外分光计实时监控反响,这个体系终究能学会猜测哪些组合的化学反响最为剧烈。Cronin 表明即便这个体系不能带来新的发现,机器人体系也能让化学家的研讨功率进步 90%。

上一年,苏黎世联邦理工学院的另一组科学家们在练习神经网络从数据中推导物理规律。他们的体系类似于“机器人开普勒”,运用从地球上观测到的太阳和火星的方位信息,从头发现了日心说;而且经过观测小球磕碰模型发现了动能守恒。由于物理规律一般会有多种表述方法,科学家们想知道这个体系能否供给种更简练的办法来考虑已知的物理规律。

这些都是 AI 发动、助力科学探求的比如。虽然在每一个比如中,这些新办法的革命性都会收到争议。但在这个信息汗牛充栋且高速添加的年代,最值得商讨的问题或许是:仅从数据中,咱们能取得多少信息?

在 《The Book of Why: The New Science of Cause and Effect》一书中,核算机科学家 Judea Pearl 和科学作家 Dana Mackenzie 断语到:数据“愚笨备至”。他们写到:关于因果性的问题“永久不能仅凭数据去寻觅答案”。

“每逢你看到以无模型的办法剖析数据的论文或研讨时,你能够必定的是这项研讨成果仅仅是总结,或许做了转述,但肯定不是在解说数据。”Schawinski 对 Pearl 的观念抱有同感,“只运用数据”这个主意有点类似于“稻草人”。他也从未生成以这样的办法做因果揣度。他想说的是:“和咱们一般的作业比较,咱们能够用数据多做点事。”

另一个常常听到的观念是:科学需求创造力。

要具有创造力,你有必要讨厌无聊,但是我以为电脑就永久不会感受到无聊。
——Kai Polsterer

但是到目前为止,咱们还不知道,怎么将创造力编入核算机。(Cronin 的机器人化学家仅仅在简略地测验科研作业,好像不能算是特别有创造力)Polsterer 以为:“创立一套理论,有理有据的理论,我以为需求创造力,而创造力离不开人类。”

但是,创造力来自何方呢?Polsterer 置疑这和不喜欢无聊有关,这恐怕是机器所没有的体会。“要具有创造力,你有必要讨厌无聊,但是我以为电脑就永久不会感受到无聊。”但是,“创造力”、“创意”却常常用来描绘深蓝、AlphaGo 这样的 AI 程序。咱们在描绘机器的思维时的困难映射出咱们在描绘自己思维进程时的困难。

Schawinski 最近离开了学术界,去了私人企业。他现在运营着一家名为 Modulos 的草创公司,该公司雇佣了许多联邦理工学院的科学家。依据该公司的网站介绍,该公司坐落“人工智能和机器学习这股风潮的风眼中”。不管当时人工智能技能和成熟的人工智能之间存在多大的距离,他和其他专家都以为机器现已预备好了去完结更多的科学家的作业。不过,AI 的局限性还有待考证。

Schawinski 想象道:“在能够预见的未来,有没有或许去制作出一台能过发现物理规律、数学原理的机器,乃至逾越当今最聪明的人类的才能极限?科学的未来终将被人力所不能及的机器所把握么?这是一个好问题,但我不知道答案。”

翻译:Leo

审校:惠惠 Freya

修改:王怡蔺

原文地址:

https://www.quantamagazine.org/how-artificial-intelligence-is-changing-science-20190311/

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