人工智能与室温超导:新一次工业革命的主力是谁?

人工智能与室温超导:新一次工业革命的主力是谁?

一、人工智能还是室温超导?哪个才是新一次工业革命的主力?

这个问题就像问田径运动员:“你的左腿和右腿哪个更重要?”让人感到困惑。就像回到20世纪40年代,问:“香农的信息熵理论、冯诺依曼的埃尼阿克计算机、贝尔实验室的晶体管,哪个是信息革命的主力?”一样让人无从选择。再回溯到19世纪下半叶,问:“法拉第的电磁感应、贝塞麦的转炉炼钢法、奥托的内燃机,哪个对第二次工业革命的贡献更大?”同样让人纠结。学科与产业的联系以及可能带来的影响并不是线性的,也不受时间和空间的限制。对于人类社会日益复杂的交叉连接和网络拓扑结构,传统的“理论-应用”、“工程-科学”二分法以及一级、二级、三级学科树状结构和传统的产学研上下游链式架构已经显得过时。你居然想用“重要”、“主力”这种主观模糊的概念来定义,试图给它们构建一个一维的有序结构,这未免太傲慢了。

如果这次用土法炼丹成功实现室温超导,这将证明材料科学领域(以及广义的湿实验学科)仍然有许多通过朴素的“暴力试错”方法挖掘出宝藏的机会。那么,你猜猜AI界那些暂时无法接触CV/NLP大型模型的人,而且已经全力以赴投身于AI药物、AI物理学和AI科学等方向的卷王们,会有怎样的喜悦之情?实际上,在这则关于室温超导的真假未知新闻出来之前,ai4science已经成为AI社区最炙手可热的领域之一。LeCun、Max Welling、Jure Leskovec、何凯明等大佬纷纷加入到这个新方向的研究中。而以Google DeepMind为首的科技巨头们也在积极布局。这里面有太多的故事可讲,太多的蛋糕可做,太多的坑可挖。如果这次室温超导成真,那对于ai4science来说简直是史诗级的强化和支持——如果你能用土法炼丹实现室温超导,那我凭什么不能通过不停地暴力试错来发现星际文明的科技树呢?如果这则新闻是假的或者有误导性,那对于ai4science来说也是好事——这一事件的热度和关注程度更加生动地展示了这个领域所能取得的成就有多大。上周,arXiv上刚刚发表了一篇关于AI4Science的综述,有14个机构和60多个作者参与,我很多朋友和前辈都是其中的作者。以下是这篇综述的思维导图,欢迎感受一下。想了解更多的朋友可以访问他们的网站和arXiv。集智也有一篇中文解读。

二、AI4Science:人工智能助力科学研究

AI4Science旨在利用人工智能技术推动科学研究的进展。通过应用AI算法和方法,科学家们可以更高效地处理和分析大量的数据,加速科学发现的过程。这一领域近年来备受关注,许多知名学者和科技公司都在积极投入。例如,深度学习先驱Yann LeCun、机器学习专家Max Welling、网络科学家Jure Leskovec以及计算机视觉领域的顶尖研究者何凯明等都在AI4Science领域有所涉足。此外,包括Google DeepMind在内的科技巨头们也在加大对AI4Science的研发和布局。这是一个充满潜力的领域,可以为科学研究带来巨大的推动力。无论室温超导的新闻是真是假,都无法阻挡AI4Science的蓬勃发展。

三、室温超导:材料学的突破之路

室温超导是一项备受期待的科学突破。目前,超导材料只能在极低的温度下才能实现超导状态,这限制了超导技术的应用范围。然而,如果我们能够在室温条件下实现超导,将会带来革命性的变化。室温超导可以大大减少能量损耗,并有望在能源输送、电子设备和医学成像等领域发挥重要作用。

如果你想深入研究,可以参考葫芦娃AI

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