從核融合到聊天機器人

AI人工智慧（AI）的應用已經遠遠超越了聊天機器人。事實上，AI在過去幾十年中一直在幫助我們處理許多複雜的問題，從蛋白質摺疊和藥物研發，到核融合等等。

舉例來說，一直在解決現實問題方面顯示出天分的谷歌的DeepMind，在蛋白質摺疊領域取得了重大成就。過去，研究人員可能需要幾年的時間來確定一個蛋白質的摺疊形狀，但DeepMind的AI AlphaFold在僅18個月的時間裡預測了幾乎所有已知的蛋白質的結構。這個進步為生物學帶來了革命性的影響。他們的團隊訓練了自己的AI AlphaFold，以已知的蛋白質形狀的數據為基礎，從而學會了預測未解決的蛋白質的形狀。

這些數據已經在幫助研究者，從新型瘧疾治療到創造能夠分解塑料廢物的酶，等等各方面取得進展。DeepMind的Pushmeet Kohli表示，未來還有更多的可能。「除了蛋白質結構預測之外，我們還需要更多的工作來繪製蛋白質動力學，加速蛋白質設計，理解蛋白質突變的影響-例如，與癌症等疾病相關的突變，」他說。

例如通過對蛋白質的預測和研究，可以推動新的疾病治療方法的研發，甚至可以幫助我們設計出新的分解塑料的酶，這都對環保和人類健康有很大的幫助。

DeepMind公司的一位主要人物，Pushmeet Kohli認為，AI的應用在生物科學和醫學研究中的潛力是無窮的，未來還有許多可能性等待發掘。僅就蛋白質科學領域，就可以研究蛋白質如何動起來、如何設計新的蛋白質，以及研究蛋白質突變對疾病，比如癌症的影響等等。

在藥物研發領域，AI也有所突破。傳統的藥物研發過程包括收集和分析各種數據，例如實驗室實驗結果、計算機模擬數據、醫療掃瞄結果、臨床試驗數據和患者的健康記錄等。這個過程通常需要大量時間和資源，而且可能會非常複雜和混亂。但現在，一些研究項目正在使用AI來自動化這個過程的一部分。此外，研究人員還使用了一種叫做”生成性AI”的技術來創造新的分子結構，也就是說設計可能有效的新藥。

與此同時，人工智慧被用來提升各種設備的能源效率，這包括汽車、計算機，甚至是風力渦輪機。例如，巴黎綜合理工學院的研究人員最近利用AI確保渦輪機更頻繁地面向風，提高了0.3%的產出。這個改變可能看起來很小，因為他們只是讓渦輪機的能源產出提高了0.3%。然而，如果我們在全球範圍內都使用這種方法，那麼這個小小的提升就可以為大約170萬個英國家庭提供電力。這就是說，通過利用AI來優化設備的能源效率，我們就有可能在全球範圍內節約大量的能源。

人工智慧正在被用來優化我們的計算任務和製造過程，從而提高效率和減少環境污染。DeepMind的AI提高了矩陣乘法和排序演算法20-70%的效率，這些都是每天在全球的計算機上都要執行上萬億次的演算法，小的效率提升累計起來，就可以大大提高計算效率。另外，Facebook的所有者Meta利用AI技術改進了混凝土製造過程，使得二氧化碳排放量減少了40%。

現在，AI雖然沒有完全解決這個問題，但已經提供了重要的幫助，比如DeepMind和瑞士聯邦理工學院共同開發的神經網路可以控制聚變反應器內的19個磁線圈。

最後，我們來看核融合。幾十年來，科學家希望能夠使用這種技術製造出高效、可靠的電力廠。一旦有了突破，能源就會變得幾乎免費。但是，實現這個目標非常困難。

現在，AI在這個問題上提供了一些幫助。DeepMind的研究人員和瑞士聯邦理工學院共同開發了一個神經網路，這是一種AI技術，能夠控制反應器內的19個磁線圈。這使得研究人員可以更好地控制反應器內的多個電漿體（比太陽的任何部分都要熱），使其遠離與機器壁面災難性接觸。英國曼徹斯特大學的Lee Margetts說，聚變反應器現在已經是一個被證明的概念。AI可能會是讓它們最終成為現實的轉折點。

就像在核融合技術中，人工智慧在許多其他領域也有巨大的應用潛力。以AI聊天機器人為例，它們也是經過精心訓練的電腦程序，可以與人進行流暢的交流。讓我們來看看如何訓練這些機器人。

想像一下你在玩一個填字遊戲，看到一個句子，有些單詞被挖空了，你要猜測哪個單詞應該填進去。這就是AI聊天機器人訓練方式。

聊天機器人閱讀了大量的文本，學習語言中單詞之間的關係，然後不斷地猜測下一個單詞應該是什麼。這個過程反覆進行，讓聊天機器人的猜測越來越準確，也就可以流暢地和人類聊天了。

聊天機器人能做的不僅僅是猜詞，還有一種叫做”變壓器”的神經網路讓它們變得更聰明。它讓人工智慧看更長的句子，理解更複雜的語言關係，能理解整本書的情節，而不只是看一兩個句子。

但是，聊天機器人並不完美，有時候也會出錯，可能會把不真實的信息誤認為是事實，因為它們的回答完全是基於統計的，沒有進行事實核查。但是，隨著訓練的增加，會學習到更多的規則，能夠處理更複雜的問題，就像學會了新技能一樣，就像突然之間智商飆升了一樣。這就是人工智慧的世界，既神奇又有趣，又充滿未知。