-
人工智能：無窮的創造力
分享幾個和 AI 相關的經典案例，AI 的價值不僅在於加速，更在於突破人類經驗極限，創造全新的解法與認知。
- AlphaGo「神之一手」
過程：2016 年 3 月，韓國首爾 AlphaGo 與李世石的第二局中下出震驚世界的「神之一手」。第一局 AlphaGo 已經擊敗過李世石，第二局中，AlphaGo 在第 37 手左邊星位附近下出了一步「非人類」的棋，既不符合常規定式，也不像職業棋手會選擇的手段。韓國現場解說金成俊九段直接說：「這手棋不好吧？完全不合邏輯。」許多觀看直播的中、日九段職業棋手一致認為這是「低級失誤」，甚至有人說 AlphaGo 出現了 bug。李世石甚至離開座位，散步走了 5 分鐘整理思路，李世石用常規思路應對，但隨著局面發展，在中盤逐漸陷入被動，最終在 211 手時投子認輸。賽後李世石說 AlphaGo 的第 37 手「非常震撼」，這是人類職業棋手幾乎不會想到的一步。
意義：這一局被認為是真正證明 AI 能夠在直覺與創造力上超越人類的標誌。
更有意思的是，除了總共超過 2 億次觀看外，AlphaGo 與李世石對戰更吸引各國軍事與情報部門關注。中國、俄羅斯、日本等各國情報紛紛圍觀，對他們而言，這場對局不僅是科技事件，更是 AI 是否能夠在高複雜度博弈中超越人類、進而應用於戰略與國防的試驗場。
2. AI 發現超級抗生素 Halicin
2020 年 MIT 與哈佛醫學院使用深度學習 AI 輔助藥物研發，在 1 億種化合物中篩選出新的抗生素分子，並命名為 Halicin，以致敬電影《2001 太空漫遊》裡的 AI 系統 HAL 9000（路德節目中也曾提到的一部影片）。Halicin 對包括耐藥性大腸桿菌在內的多種超級細菌有極強抑制作用，它的作用機制與已知抗生素完全不同，意味著細菌難以快速產生耐藥性。
意義：人類第一次不用透過實驗室的「濕實驗」耗時地憑運氣獲得活性分子，而是快速透過計算模擬獲得，速度更快、效率更高、費用更低，將會顛覆藥物研發的邏輯。
震驚之處：人類科學家通常透過分子量、分子結構、作用靶點、親水/疏水作用等方面來預測並尋找潛在藥物，而 MIT 的深度學習模型只是用成千上萬種已知「有抗菌活性」和「無抗菌活性」的化合物資料來訓練這個 AI，無需讓 AI 學習化學知識就可以篩選出超級抗生素，AI「創造性地發現」了人類未曾注意的分子。
3. AlphaFold 解決蛋白質摺疊問題
作為生命基礎分子，蛋白質功能取決於三維結構，傳統實驗方法（X 射線晶體學、冷凍電鏡、核磁共振）往往需要數月到數年，且耗費巨資。人類科學家寄希望能透過胺基酸序列來預測蛋白質三維結構。
全球最權威的蛋白質結構預測競賽 CASP 中，人類設計的大多數方法在全新蛋白質結構預測上的準確率（GDT_TS 分數）普遍 40–60 左右。
2018 年的 CASP13 競賽中，AlphaFold 初代系統登場，成績已經超越絕大多數人類團隊。在「難題」類蛋白上，AlphaFold 的 GDT_TS 分數比第二名高出約 10 分。而到了 2020 年，AlphaFold2 徹底拉開了與人類選手的差距，在所有目標上，AlphaFold2 的平均 GDT_TS ≈ 92.4（滿分 100）。這意味著它的預測結果基本接近實驗精度。
影響：DeepMind 與歐洲分子生物學實驗室（EMBL-EBI）合作，2021 年免費發布 AlphaFold Protein Structure Database，包含數百萬種蛋白質的預測結構，對科研界開放。到 2023 年，幾乎涵蓋了已知蛋白質序列。
CASP 比賽組織者 John Moult 評價：這是我們等待了 50 年的突破，AlphaFold 已經解決了蛋白質摺疊問題。
4. AI-ECG 預測心衰風險
心衰往往是「進行性疾病」，一旦出現症狀，心臟結構已經發生明顯改變。如果能在早期預測到風險，就能更早採取藥物、生活方式干預，延緩疾病進展。臨床中不少患者是急性心衰住院才首次確診，錯過了早期干預窗口。傳統超音波心動圖作為心衰診斷的最重要工具，透過測量左心室射血分數（LVEF）來評價心臟收縮功能。但對於佔心衰患者 50% 以上的 HFpEF（射血分數保留型心衰）患者而言，LVEF 往往正常，預測價值有限。
心電圖（ECG）是全球最普及的心臟檢查方法之一，成本低廉，基層醫院、社區診所都有。透過 AI 深度學習直接讀取 ECG 心電波形，輸出一個或多個臨床結局的機率或風險評分。早期的里程碑工作來自 2019 年 Mayo Clinic：用神經網路從普通 ECG 預測「左心室收縮功能受損/低射血分數（LVEF ≤40%）」，被視為把 ECG 變成「結構與功能篩查」的起點。2021 年歐洲心臟病學會多個研究展示 AI-ECG 可提前數年識別心衰風險人群。在社區篩查中，AI-ECG 能發現許多「隱匿性心衰」患者（尚無症狀，但心功能已下降）。AI-ECG 可以把心衰的預測窗口，從傳統方法的「數月–2 年」，延長到 3–5 年，這對早期篩查和預防極具意義。
人類醫生無法透過心電圖波形來發現早期心衰患者的特殊波形特徵，然而深度學習卻能從複雜混亂的心電圖波形中找到新特徵，這是 AI「創造性」的發現。
-
1 Reply
-
突破人类经验极限,这个是关键词,师徒传承甚至专业学习,学习的经验都是有限的,AI的出现,可以使经验的学习范围是全球性的,领域跨学科 ,超越时代的,这不是一个人,几个人或者一群人的智力所能够做到的。
Log in to reply.