炒股交易APP 对话诺奖得主费林加:AI很重要但有其局限性

发布日期:2024-07-22 05:26    点击次数:67

炒股交易APP 对话诺奖得主费林加:AI很重要但有其局限性

"人工智能非常重要,它会改变我们做事的方式,但也有其局限性,你必须小心。有时你想跳出常规做一些不同的事情,这对人工智能来说并不容易。"

5月10日,结束在复旦大学举行的"浦江科学大师讲坛"演讲后,诺贝尔奖得主伯纳德·L·费林加(Bernard Lucas Feringa)接受第一财经在内的媒体采访时说道。

金叶子 摄

这位荷兰籍科学家主要研究领域为分子机器与有机不对称催化。因"设计和合成了分子机器",费林加与让—皮埃尔·索维奇(Jean-Pierre Sauvage)、弗雷泽·斯托达特(Fraser Stoddart)共同获得2016年诺贝尔化学奖。

未来分子马达运用于哪些领域?他的研究有哪些最新进展?

AI重要但要谨慎对待

费林加研究的"分子机器",是指由许多不同分子水平部件组装在一起的装置,这些分子部件在外部刺激下,可以像机器一样运动。"分子开关"是其中一个非常重要的研究成果。一旦在分子层面控制了运动,就为控制其他各种形式的运动提供了可能。这一研究成果为未来新材料的研发开启了广阔前景。

费林加认为,现在的分子马达,就相当于19世纪30年代的电动马达,那时的研究者仅仅在实验室里展示各式各样的旋转曲柄和动轮,丝毫不知这些东西将导致洗衣机、风扇的诞生。

而现在,分子机器大有可为,比如在医疗领域,分子机器可以进入人体精准靶向递送药物,为癌症治疗提供助力;在材料领域,分子机器可以制造能够进行自清洁和自修复的材料;在计算机领域,分子机器可以成为信息的存储单元……

他们团队如今就正在开展"人工肌肉"研究项目,用分子马达帮助肌肉收缩,在演讲现场,费林加邀请一位听众上台掰手腕,73岁的他虽然落败,不过却笑称,虽然现在比不过,但等到装上人工肌肉,力气一定大得多,"我们打个赌,五年后再比一下"。

注:投诉基本信息、投诉问题为当事人在全国12315平台投诉时自行填写。

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另外,在谈到智能药物研究的进展时,费林加告诉第一财经记者,细菌的耐药性是人类的"定时炸弹",关于精准诊疗、智能药物,他们正在研究药物进入人体后,可以用外部的光源去刺激。比如,当未激活的药物在人体内循环时,对人体没有副作用,但是如果用一束光去照局部的部位,药物的活性就会被激活,利用分子开关的光敏性去对抗类似抗生素的滥用问题,达到精准诊疗。

除了抗生素以外,他们还对癌细胞的诊疗以及其他方面进行了诸多的研究,比如对人体生物钟的调控。"我们发现通过引入光响应的分子,能够对1个生物钟周期实现大概4个小时的光控调节。"

随着人工智能技术被不同程度地运用到科学实验中,费林加也有自己的看法。

他告诉记者,有了人工智能,人们可以处理一整套不同的数据和大量的信息,并利用这些信息来做很多事情。AI在处理信息的时候可以帮我们做出最佳的选择,并取得快速的进步。但相比于人类,人工智能可能并不是那么有创造力,"我认为更需要人类的创造力",他说,AI会改变我们做事的方式,它非常重要,但也有其局限性,我们必须小心。"作为一个人类、一个研究者,你必须思考AI意味着什么、产生了什么,必须批判性地思考。"

要重视年轻人的实践能力

"科学的旅程是一场冒险,发现的乐趣是提出问题,尤其对年轻人来说,提出问题是最重要的。"费林加说。

在采访中,费林加不止一次谈到了培养年轻人的重要性。

"科学界共同的目标就是去培养下一代的年轻人,这些10年、20年以后成长起来的年轻人将会成为下一代科学家,从而去塑造未来的社会。"

在他看来,与以前相比,现在的孩子和他们上学时一样渴望学习,除了离不开好老师的引导外,走出教室动手实验也是必需的。

"虽然现在的孩子们有很多获取信息和学习的形式,比如他们可以查阅翻看互联网,但走出教室,去研究所、实验室做实验是必不可少的。特别是学习自然科学、化学、物理时。我总是强烈鼓励中学生、高中生做实验。真正重要的是训练学生具有创造力和发现能力,并且能够亲手实践,而且我们必须在早期就这样做。"

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金叶子

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