機器會像人一樣思考嗎

ChatGPT的本質，是對人類大腦的模仿，是一個可以深度學習的機器。這種機器會像人一樣思考嗎？答案是：“會，又不會。”

2020年初，《細胞》（Cell）期刊發表了一篇題為《一種發現抗生素的深度學習方法》的研究論文，宣布美國麻省理工學院科學家發現了一種全新的抗生素——Halicin，它能有效殺死多種傳統抗生素殺不死的致病細菌，包括一些對所有已知抗生素耐藥的菌株。

這種名為Halicin的抗生素，是世界上第一個由人工智能發現的抗生素。以前，科研人員也曾使用人工智能輔助發現新藥，主要是讓計算機幫著找到包含與有效分子相似的分子“指紋”的物質。

但這次不一樣，該項目負責人、麻省理工學院合成生物學家吉姆·柯林斯說：“人們不斷發現相同的分子，我們需要具有新穎作用機理的新型化學物質。我們希望開發一個平臺，能借助人工智能的力量，開創抗生素藥物發現新時代。”

該項目的合作者，麻省理工學院AI科學家雷吉娜·巴爾齊萊（Regina Barzilay）采用一種全新的方法，讓人工智能在沒有任何人類干預的情況下，去發現一種全新抗生素。

首先，巴爾齊萊開發出一種人工智能“深度學習模型”并進行訓練。

這個模型是一種受大腦結構啟發所構建的人工神經網絡，可逐個學習分子的結構特性。

研究人員在數據庫里輸入2300多種已知分子作為訓練材料，為每一種分子建立編碼資料，包括分子量、化學鍵以及這個分子抑制細菌生長的能力，以此來訓練模型。

人工智能模型不僅從中“學會”了各種抗菌分子的屬性，更奇妙的是，它還自己摸索找出過去沒經過編碼和數據化的屬性，而這些屬性，是人類過去的概念或分類方式所完全忽略的。

完成深度學習訓練后，科學家向這個人工智能模型發出指令，去調查FDA（美國食品藥品監督管理局）已經核準的61000多種分子以及各種天然產品，找出有效的、無毒的，和現有抗生素完全不一樣的具有抗菌活性的分子。

人工智能接到指令，尋遍這些分子后，發現僅僅有一個完全符合以上三個條件，但這種分子（新藥）原本的研究目的是用來治療糖尿病的。

生物化學家利用顯性知識，建立了分子量、化學鍵等概念來理解分子的特性?？茖W家靠人類已有知識無法解釋人工智能究竟是怎樣發現一種治療糖尿病的藥物還隱藏著超級抗生素的藥效。

誰也沒有教它，它是靠著深度學習，自己“摸索”出某種規律，找出了人類知識從來沒有記錄與描述過的關聯。如果僅靠人類智能，或許一直無法偵測到這種關聯，這才是深度學習模型真正駭人的地方。

1956年，科學家約翰·麥卡錫（John McCarthy）進一步定義了人工智能：若機器可執行“需要人類智能才能進行的工作”，即具備人工智能。如果機器完成了人類智能也無法進行的工作，那又該如何定義呢？

50多年前，庫布里克在其執導的電影《2001太空漫游》中，太空船里的超級人工智能HAL9000的智能超越了人類，還產生了極端的自我意識。最后，HAL9000為了完成特定的指令，甚至不惜“設局”殺人。

麻省理工學院的科研人員，或許是出于對人工智能的敬畏，特別向《2001太空漫游》這部電影致敬，借用了這個“?！?，將該分子命名為Halicin。

Halicin是人工智能在科研領域的一大勝利。不過，這個案例最讓人著迷之處在于——人工智能懂得辨識，找出人類從來沒有偵測到、記錄或描述過的關聯。

深度學習模型在研究了數千個成功案例之后，還可以發現隱藏的規律，找出人類既有知識無法察覺的新抗生素。

麻省理工學院研究人員所訓練的人工智能，不只是簡明扼要地從已知特性中找出結論，還偵測到了新的分子特性——分子結構與抗菌能力的關聯，這是人類以前未曾發覺也沒有定義過的特性。

人工智能的這些知識是如何產生的，至今還沒法解釋。也就是說，它能夠產生一種人類“知其然而不知其所以然”的知識。

如果人工智能可以感知到我們感知不到或無法感知到的東西，不僅僅是因為我們沒時間推理，也是因為這些事情存在于人類心智根本無法抵達的領域。