這樣太危險?AI加上核能?

■機器人打敗了西洋棋和圍棋的世界冠軍、影像辨識超越人類,甚至還能入籍沙烏地阿拉伯。人工智慧再做出什麼舉動好像都不奇怪了。知名的電動車公司董事長甚至在推特上表示:國家級的人工智慧可能會導致第三次世界大戰。除了超越人類表現所導致的假想災難情節外,人工智慧確確實實地製造了許多美好的東西。例如:X 光片肺炎判斷率超越醫生,使更多病人能獲救。本文要介紹的是另一個例子:核融合。

撰文|陳奕廷

●核融合

核能電廠的原理是核分裂:重原子分裂的過程中釋放能量,驅動渦輪機發電。幾十年來,人類一直夢想一種更先進的發電方式──核融合。在核融合中,數個輕原子的原子核因為高溫突破相斥的庫倫作用力,合而為一並產生巨大的能量。不同於核分裂或其他的傳統發電方式,核融合可以不產生任何溫室氣體或放射性物質,對環境非常友善。核融合的原料也相對普遍很多,不會像中東的石油一樣獨霸一方,能源安全性高。此外,能用點亮天空無數星星的原理發電,不是很浪漫嗎?

核融合研究主要有兩大領頭羊:位於美國的國家點火設施(NIF)和法國的國際熱核融合實驗反應爐(ITER)。前者曾經證明有正的能量輸出,但作為電廠有諸多困難;而後者雖較受青睞,但設施仍在興建中,就已經成為世界上第二貴的建築物。因此,許多較小的實驗室和私人公司紛紛開始研究比較務實的設計。私部門中最受矚目的是位於美國加州的 Tri Alpha Energy 公司(TAE)[註1],他們將用粒子加速器將反應物打入電漿,產生核融合。其發展的關鍵之一是和 Google 合作,透過人工智慧改進電漿的狀態。

●AI 加上核能?世界要毀滅啦!

在感到擔憂之前,讓我們好好來了解到底 AI 做了什麼。用通俗的語言來說,人工智慧就是應用數學:把現實中的問題轉換成數學問題,例如:下棋其實是一種路徑搜索的問題,影像辨識是一種迴歸問題(Regression),而改進核融合的設計是一種最佳化問題(Optimization)。這些數學問題通常已經有聰明的人想好演算法,我們只需要把演算法給電腦執行就完成了。

假設核融合用的電漿狀態是溫度和密度的函數,如圖一,我們的目標就是要找出如何讓函數達到最大值。學過微積分的你可能會馬上想到「微分找極值」,但在實務上,我們關心的函數通常都不是解析函數[註2]。比較踏實的方法,是系統化地一個一個參數慢慢測試。所有的可能參數組合都測試過之後,我們就知道哪一個是最佳值,但這要花很多時間。在數學和電腦科學中,找最佳值最常見的演算法是「梯度法」。每一次都沿著梯度的方向走,只要走一條路就能直通答案(如圖一)。

簡而言之,人工智慧的真面目其實是用厲害的演算法解決數學問題。數學的本質是簡單優雅的,現實是混亂無章的。若把現實中的問題寫成數學問題,會是一個極端複雜無序的問題。透過優良的演算法,讓人類本來認為電腦要計算很久的問題一瞬間就能算完,人類就會驚嘆:「人工智慧好聰明」。

圖一、系統化和梯度法都能搜尋到最大值,但在高維度(多變數)的情況下,前者需要指數時間,而後者僅需要線性時間複雜度。許多人工智慧的背後,就是用巧妙的算法來解開普遍認為不能解的問題,包括下棋、影像辨識等。

●驗光者演算法

既然 AI 聽起來不會用核能毀滅世界,讓我們詳細看一下 Google 和 Tri Alpha Energy 是如何合作的。和其他科學一樣,核融合實驗中有許多複雜非線性、相互關聯的變數。和其他科學不一樣的是,核融合具有巨大的能量,如果讓人工智慧任意嘗試參數,可能會損壞機器甚至造成生命危險。此外,至今為止,尚沒有一套標準能精確定義電漿狀態的好與不好,仍需要人類來評估。因此,核融合不能像一般的問題一樣做全自動化處理,所以這兩家公司合作開發了一種全新的半自動化演算法。

就像是近視的人,雖然不能精確的描述自己近視幾度,但每個人都知道自己看得清不清楚。驗光師為我們配幾副不同的度數,最後我們選出看得最清楚的眼鏡。核融合科學家尚不能對每一種電漿狀態打分數,但是能分出電漿之間的好優劣。人工智慧每次產生一對不同的電漿給人類選擇,用最少的樣本數估計出圖一中電漿效果的函數,再找出最佳值。這樣的人機合作的演算法被他們稱為「驗光者算法 (Optometrist Algorithm)」。

用這個方法找到的設計,讓電漿侷限效果增加、反應溫度上升,更將能量流失量大幅減少到一半以下。更驚人的是,本來要多年才能完成的這些進度,竟在3個多禮拜、百餘場實驗內就完成了,大大地加速了核融合研發的進度。Google 和 TAE 現在仍繼續合作,後續發展非常令人期待。

 

[註1] Tri Alpha Energy公司使用的核融合反應過程會產生三個alpha粒子,因此取名為「Tri Alpha」。
[註2] 為了方便理解和美觀,圖片中畫的確實是解析函數。

 

參考資料:E. A. Baltz et al., Achievement of Sustained Net Plasma Heating in a Fusion Experiment with the Optometrist Algorithm Scientific Reports 7, 6425 (2017)

--
作者:陳奕廷,台大物理系學士,史丹佛大學應用物理系博士班就讀中。對各領域的科學都非常好奇,歡迎互相交流。

 

加入好友

人瀏覽過