機器人也能當科學家(3/3)

機器人也能當科學家(3/3)

撰文/Ross D. King|譯者/王怡文
轉載自《科學人》2011年5月第111期

亞當算是科學家嗎?

有些人反對「機器人科學家」這個稱呼,他們說亞當比較像助手而非獨立的科學家,這也有道理。那麼,宣稱亞當自主發現科學新知識,合理嗎?我們先來談談「自主」。我們不能只把亞當設定好,然後等幾個星期再回來檢查它的結論。亞當是雛形機,它的硬體和軟體經常故障,需要技術人員維護,軟體模組整合也需要改善,才能順利運作而不必人類介入。然而,亞當提出假說、做實驗確認新知識的過程,確實不必依賴人類。

「發現」這個詞,讓我想起19世紀傳奇人物洛夫萊斯夫人(Ada Lovelace)的主張。洛夫萊斯夫人是詩人拜倫(Lord Byron)的女兒,她曾和第一位構思出多用途計算機的巴比奇(Charles Babbage)合作過。她主張:「分析機不是用來無中生有的。它能做任何我們知道如何命令它去執行的事。」100年後,偉大的計算機科學家涂林(Alan M. Turing)提出反駁,他認為就像學生的發現不能全部歸功於老師,把人造機器的「創見」全部歸功於人類也不公平。這類爭論在商業界越來越重要,例如美國專利法只承認「人類」能「發明」東西。

最後,亞當的科學發現有多新穎?亞當提出假說,並以實驗證實釀酒酵母裡一些基因和酶的功能對應,這當然是新發現。雖然這知識並不偉大,但亦非微不足道。在2-胺基己二酸轉胺酶的例子裡,亞當找出的三個基因或許解答了長達50年之久的問題。當然,亞當某些結論可能錯了,不過所有科學知識都是暫時的,而且也不太可能所有結論都是錯的。亞當的結果至今已公開兩年,沒有人指出錯誤,雖然就我所知,還沒有科學家試過重現亞當的結果。

另一個評估亞當算不算科學家的方法,是亞當擬出新假說的方法是否能推廣。亞當一完成實驗,我們就開始研發第二部機器人「夏娃」。夏娃運用同樣的自動化研究流程,來做藥物篩選和設計,這是重要的醫藥及商業目標。我們從亞當身上學到不少設計經驗,因此夏娃的系統精緻多了,它的研究焦點是瘧疾、血吸蟲病、昏睡病和南美錐蟲病(Chagas disease)。我們仍在研發夏娃的軟體,不過它已經發現一些有趣的化合物,可望成為瘧疾特效藥。

有些研究人員正在應用類似亞當的方法。美國康乃爾大學的李普森(Hod Lipson)正在使用自動化實驗,改善行動機器人學的設計並探討動態系統。也有研究人員正試著為化學、生物學及工程學研發機器人科學家。許多團隊,包括我自己在內,正在研究如何將量子物理研究自動化,特別是控制量子過程。例如普林斯頓大學的瑞比茲(Herschel A. Rabitz),正在研究用飛秒雷射學習製造或打斷目標化學鍵的方法。最大的挑戰在於,如何快速設計出聰明的實驗。

人類最好的研究夥伴

如果我們承認機器人也可以當科學家,就會想知道它的極限。和自動下西洋棋對照一下:自動下棋是個已解決的問題,電腦可以下得比棋王好,並且出手令人驚豔。電腦勝出是有可能的,因為西洋棋是有限而抽象的世界(64個方格,32個棋子)。科學和西洋棋有許多共同的抽象特質,但科學研究自動化難多了,因為實驗是發生在實體世界。然而,我預計研發高品質的機器人科學家,可能會比研發和人類社交互動的人工智慧系統容易。科學裡,可以假設實體世界不會騙你,但社會可不是如此。

西洋棋大師現在都借助電腦精進棋藝,用來分析棋局並準備新策略。同理,人類和機器人科學家互助合作、截長補短,可以比任一方單獨工作獲得更多成果。硬體及人工智慧系統的進步,會催生越來越聰明的機器人科學家。

這些發明究竟是改革思維的典範轉移(paradigm shift)式見解,還是僅限於常態性的科學研究,是影響科學未來的關鍵。諾貝爾物理獎得主安德森(Philip Anderson)等頂尖科學家主張,典範轉移式的科學太深奧了,不可能自動化。但另一位諾貝爾物理獎得主威爾切克(Frank Wilczek)則曾寫道:「100年後最棒的物理學家會是機器人。」時間會告訴我們誰是對的。

無論如何,我所看到的未來是,人類和機器人科學家將攜手合作。科學知識會被寫成邏輯陳述式,透過網路即時傳播。科學發展的路上,機器人的角色將越來越吃重。(完)

(本文由教育部補助「AI報報─AI科普推廣計畫」取得網路轉載授權)

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