从核融合到聊天机器人

AI人工智慧（AI）的应用已经远远超越了聊天机器人。事实上，AI在过去几十年中一直在帮助我们处理许多复杂的问题，从蛋白质折叠和药物研发，到核融合等等。

举例来说，一直在解决现实问题方面显示出天分的谷歌的DeepMind，在蛋白质折叠领域取得了重大成就。过去，研究人员可能需要几年的时间来确定一个蛋白质的折叠形状，但DeepMind的AI AlphaFold在仅18个月的时间里预测了几乎所有已知的蛋白质的结构。这个进步为生物学带来了革命性的影响。他们的团队训练了自己的AI AlphaFold，以已知的蛋白质形状的数据为基础，从而学会了预测未解决的蛋白质的形状。

这些数据已经在帮助研究者，从新型疟疾治疗到创造能够分解塑料废物的酶，等等各方面取得进展。DeepMind的Pushmeet Kohli表示，未来还有更多的可能。“除了蛋白质结构预测之外，我们还需要更多的工作来绘制蛋白质动力学，加速蛋白质设计，理解蛋白质突变的影响-例如，与癌症等疾病相关的突变，”他说。

例如通过对蛋白质的预测和研究，可以推动新的疾病治疗方法的研发，甚至可以帮助我们设计出新的分解塑料的酶，这都对环保和人类健康有很大的帮助。

DeepMind公司的一位主要人物，Pushmeet Kohli认为，AI的应用在生物科学和医学研究中的潜力是无穷的，未来还有许多可能性等待发掘。仅就蛋白质科学领域，就可以研究蛋白质如何动起来、如何设计新的蛋白质，以及研究蛋白质突变对疾病，比如癌症的影响等等。

在药物研发领域，AI也有所突破。传统的药物研发过程包括收集和分析各种数据，例如实验室实验结果、计算机模拟数据、医疗扫瞄结果、临床试验数据和患者的健康记录等。这个过程通常需要大量时间和资源，而且可能会非常复杂和混乱。但现在，一些研究项目正在使用AI来自动化这个过程的一部分。此外，研究人员还使用了一种叫做”生成性AI”的技术来创造新的分子结构，也就是说设计可能有效的新药。

与此同时，人工智慧被用来提升各种设备的能源效率，这包括汽车、计算机，甚至是风力涡轮机。例如，巴黎综合理工学院的研究人员最近利用AI确保涡轮机更频繁地面向风，提高了0.3%的产出。这个改变可能看起来很小，因为他们只是让涡轮机的能源产出提高了0.3%。然而，如果我们在全球范围内都使用这种方法，那么这个小小的提升就可以为大约170万个英国家庭提供电力。这就是说，通过利用AI来优化设备的能源效率，我们就有可能在全球范围内节约大量的能源。

人工智慧正在被用来优化我们的计算任务和制造过程，从而提高效率和减少环境污染。DeepMind的AI提高了矩阵乘法和排序演算法20-70%的效率，这些都是每天在全球的计算机上都要执行上万亿次的演算法，小的效率提升累计起来，就可以大大提高计算效率。另外，Facebook的所有者Meta利用AI技术改进了混凝土制造过程，使得二氧化碳排放量减少了40%。

现在，AI虽然没有完全解决这个问题，但已经提供了重要的帮助，比如DeepMind和瑞士联邦理工学院共同开发的神经网路可以控制聚变反应器内的19个磁线圈。

最后，我们来看核融合。几十年来，科学家希望能够使用这种技术制造出高效、可靠的电力厂。一旦有了突破，能源就会变得几乎免费。但是，实现这个目标非常困难。

现在，AI在这个问题上提供了一些帮助。DeepMind的研究人员和瑞士联邦理工学院共同开发了一个神经网路，这是一种AI技术，能够控制反应器内的19个磁线圈。这使得研究人员可以更好地控制反应器内的多个电浆体（比太阳的任何部分都要热），使其远离与机器壁面灾难性接触。英国曼彻斯特大学的Lee Margetts说，聚变反应器现在已经是一个被证明的概念。AI可能会是让它们最终成为现实的转折点。

就像在核融合技术中，人工智慧在许多其他领域也有巨大的应用潜力。以AI聊天机器人为例，它们也是经过精心训练的电脑程序，可以与人进行流畅的交流。让我们来看看如何训练这些机器人。

想像一下你在玩一个填字游戏，看到一个句子，有些单词被挖空了，你要猜测哪个单词应该填进去。这就是AI聊天机器人训练方式。

聊天机器人阅读了大量的文本，学习语言中单词之间的关系，然后不断地猜测下一个单词应该是什么。这个过程反复进行，让聊天机器人的猜测越来越准确，也就可以流畅地和人类聊天了。

聊天机器人能做的不仅仅是猜词，还有一种叫做”变压器”的神经网路让它们变得更聪明。它让人工智慧看更长的句子，理解更复杂的语言关系，能理解整本书的情节，而不只是看一两个句子。

但是，聊天机器人并不完美，有时候也会出错，可能会把不真实的信息误认为是事实，因为它们的回答完全是基于统计的，没有进行事实核查。但是，随著训练的增加，会学习到更多的规则，能够处理更复杂的问题，就像学会了新技能一样，就像突然之间智商飙升了一样。这就是人工智慧的世界，既神奇又有趣，又充满未知。