任何版本的未来世界都应考虑AI的持续崛起。但AI的发展速度会有多快?
“我大概可以告诉你2027和2028年的AI是什么样的。但我没有信心预测2030年的AI。”伦敦科研与前瞻性公司Outsmart Insight的联合创始人Alex Ayad说。
在那之后的情况就更模糊了,但部分AI从业者认为,到2050年,机器学习系统或能做出诺奖级别的科研成果。
2014年出版的《超级智能:路径、危险性与我们的战略》(Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies)一书的作者、常驻英国牛津的Bostrom预计,2050年将实现通用人工智能(AGI),届时我们将有能力回答“我们目前关注的、原则上能通过科学解答的大部分问题”。
即使没有超智能的接管,AI也会让现在到2050年的科学进程“改头换面”。有了实验机器人的加持,算法驱动的自动化系统将在“黑灯实验室”(lights out labs)里24小时不间断地钻研生物技术难题,Ayad之所以提出这个名字,是因为届时将无需人类参与。
上文列举的未来由技术说了算,而这类技术将推动新形式的科研和进步。许多情况下,由此产生的知识又将迭代出更先进的技术,这样的共生关系能解锁更新颖的科学发现,形成良性循环。
比如,到2050年,量子科学和宇宙学的进展,可以交叉推动巨大进步,墨西哥国立自治大学的物理学家Juan Carlos Hidalgo说。
研究人员在诺奖成果阿秒激光脉冲的基础上,正设法探测单电子自旋与核自旋产生的弱磁场和电场的改变[1]。若集成到引力波探测器中,这种量子传感器或让宇宙学家发现目前发现不了的更小天体,包括存在于假说中的原初黑洞,Hidalgo说。
这些大爆炸不久后形成的天体,其质量可能尚未被计算在宇宙之内,如果再结合其他观测,有望攻克一些宇宙难题。“所有这些将帮我们阐明暗能量乃至暗物质的性质。”Hidalgo说。
他说,这类发现或能为宇宙学标准模型找到“接替者”,2024年发表的数据让这个被普遍接受的模型陷入困局,这些数据让该模型预测的宇宙膨胀速度遭到质疑。
Hidalgo在一个保守预测中表示,聚变能永远还差30年才能实现的玩笑或成为历史,该技术终于有望在2050年前发展成熟。
他说:“显然,核聚变在过去5年的进展比过去50年都多。”