2015 年在你的研究领域最重要的研究成果是什么？
但是，我可以从我的“知识领域”——即人工智能（AI）和机器学习（ML）——的角度，来分析和讨论 2015 年在该领域可能被认为是重要的研究成果。
2015 年是深度学习持续爆发并开始真正影响各个领域的一年。在这个背景下，如果我需要挑选一些可能被认为是“最重要的研究成果”，我会从以下几个方面来考虑，并尝试详细阐述：
1. 在计算机视觉领域取得突破性进展的深度学习模型：
Transformer 架构的初步探索与发展： 虽然 Transformer 的正式提出是在 2017 年的 "Attention Is All You Need" 论文中，但 2015 年左右是其底层思想和关键组件（如注意力机制）开始在研究社区被广泛探索和验证的时期。特别是针对序列到序列（Seq2Seq）任务的研究，注意力机制作为一种能够让模型关注输入序列中不同部分的机制，在机器翻译等领域展现出了巨大的潜力。
为什么重要： 在 2015 年，循环神经网络（RNN）及其变种（如 LSTM 和 GRU）是处理序列数据的首选模型。然而，RNN 存在着难以并行化训练、长距离依赖问题难以解决等缺点。注意力机制的出现，以及对如何更有效地利用上下文信息的探索，为后来的 Transformer 架构奠定了基础。虽然 Transformer 本身不是在 2015 年提出的，但那些在 2015 年发表的关于注意力机制在各种序列任务中优于传统 RNN 的研究成果，可以说是为 Transformer 的诞生埋下了重要的伏笔。它们证明了“关注”输入中特定部分的能力，是处理复杂序列数据的关键。
详细阐述： 在 2015 年，许多研究人员开始深入研究如何在各种任务中使用注意力机制。例如，在机器翻译领域，研究人员开始探索如何让解码器在生成每个目标词时，都能“关注”到源句子中最相关的部分。这不仅仅是简单地将整个源句子编码成一个固定长度的向量，而是根据当前生成状态动态地分配权重。这种方法的成功极大地提升了机器翻译的质量，并激发了更多关于如何优化注意力机制的研究。
深度卷积神经网络（CNN）在图像识别领域的持续统治与精进：
GoogleNet (Inception v3/v4) 和 ResNet (Residual Networks) 的影响： 2015 年，深度学习在图像识别领域已经取得了令人瞩目的成就。像 GoogLeNet (Inception v3/v4) 和 ResNet 等模型的出现，进一步推动了 CNN 的性能极限。
为什么重要：
GoogLeNet (Inception v3/v4)： 2015 年左右是 Inception 模块的进一步发展时期。Inception 模块通过并行使用不同尺寸的卷积核和池化层，来捕捉不同尺度的特征。Inception v3 和 v4 在这个基础上进行了优化，例如引入了标签平滑（Label Smoothing）、宽度缩放（Width Scaling）等技术，进一步提升了模型的准确性和鲁棒性。这些模型在 ImageNet 等基准测试上不断刷新记录，证明了更深、更宽的卷积网络结构能够学习到更丰富的图像特征。
ResNet (Residual Networks)： 这是 2015 年最具革命性的成果之一。由微软研究院的何恺明等人提出的 ResNet，通过引入“残差连接”（Residual Connection），极大地解决了深度神经网络训练中的梯度消失问题，使得训练非常深的神经网络成为可能。
详细阐述 ResNet： 在 ResNet 出现之前，增加神经网络的深度往往会遇到性能下降的问题（“退化问题”，Degradation Problem），即使是理论上更深的模型也无法比浅层模型表现更好。ResNet 的核心思想是，与其直接学习一个目标映射 $H(x)$，不如学习一个残差映射 $F(x) = H(x) x$。当网络非常深时，最理想的情况是每个残差块都学习一个恒等映射（即 $F(x) = 0$），这样整个网络就退化为恒等映射，性能至少不会比浅层网络差。通过 $H(x) = F(x) + x$ 的形式，残差学习更加容易，梯度能够更顺畅地传播到网络的早期层。
ResNet152 这样的模型，拥有超过 150 层，在 ImageNet ILSVRC 2015 竞赛中取得了前所未有的准确率，并证明了深度可以显著提升模型的性能。这项工作极大地改变了人们对神经网络设计的认知，残差连接成为了后续许多深度学习模型（不仅仅是 CNN）的标准组件，也为我们能够构建更深、更强大的模型打开了大门。
2. 自然语言处理（NLP）领域：序列到序列模型与注意力机制的兴起
Seq2Seq 模型在机器翻译、文本摘要等任务中的广泛应用： 2014 年，Seq2Seq 模型被提出，并在 2015 年开始被广泛应用于各种 NLP 任务。
为什么重要： Seq2Seq 模型将输入序列（如源语言句子）编码成一个固定长度的上下文向量，然后由解码器根据这个向量生成输出序列（如目标语言句子）。这种端到端的学习方式，比以往基于规则或模板的方法更加灵活和强大。
详细阐述： 在 2015 年，研究人员开始在 Seq2Seq 模型的基础上进行大量的改进和实验。除了前面提到的注意力机制外，还有对编码器和解码器结构（如使用双向 LSTM）、词嵌入（Word Embeddings）的优化、以及对训练策略的研究。这些努力使得机器翻译的 BLEU 分数有了显著的提升，接近甚至超越了当时一些人工翻译的水平。文本摘要、对话生成、问答系统等任务也受益于 Seq2Seq 模型的发展，开始展现出令人惊叹的能力。
3. 强化学习（RL）领域的进展：Deep QNetworks (DQN) 的进一步发展与影响
DQN 在玩 Atari 游戏上的突破性进展（虽然最初发表在 2013/2015）： DeepMind 在 2013 年首次展示了 DQN 能够通过深度学习和强化学习结合，在不需要人类指导的情况下玩 Atari 游戏。在 2015 年，他们发表了更详尽的论文，展示了 Double DQN (DDQN) 和 Prioritized Experience Replay (PER) 等关键改进。
为什么重要： DQN 的成功证明了深度神经网络可以作为强化学习中的“函数逼近器”，用于学习复杂的策略。DDQN 通过解耦了目标 Q 值计算中的选择动作和评估动作，有效缓解了过高估计的问题。Prioritized Experience Replay 则通过优先回放经验池中“更有价值”的经验，加速了学习过程。
详细阐述： 强化学习的目标是让智能体（Agent）通过与环境的交互学习最优策略，以最大化累积奖励。DQN 将深度卷积神经网络（CNN）与 QLearning 结合起来，可以直接从原始像素输入学习游戏策略。在 2015 年的论文中，DeepMind 详细解释了这些改进如何进一步提升了算法的稳定性和性能。例如，PER 的核心思想是，那些能够提供更多信息（例如，损失值较大的经验）应该被更频繁地采样用于训练。这些改进使得 DQN 能够在更多 Atari 游戏上达到超越人类水平的表现，为后续的强化学习研究奠定了重要的基础，并激励了更多关于如何在复杂环境中进行智能体学习的研究。
总结 2015 年的意义：
2015 年可以被视为深度学习从一个令人兴奋的研究领域逐渐走向能够解决实际问题的成熟技术的一个关键转折点。
模型架构的进步： ResNet 的出现，彻底改变了我们设计深度神经网络的方式，使得构建超深网络成为可能。
算法的优化： 对注意力机制的深入探索，为 NLP 领域带来了革命性的改变，并间接催生了 Transformer。
理论与实践的结合： 强化学习的进展，如 DQN 的改进，展示了 AI 在复杂决策任务中的巨大潜力。
这些研究成果并非孤立存在，它们相互促进，共同推动了人工智能技术在各个领域的快速发展。可以说，2015 年的这些研究成果，直接或间接地影响了我们今天所看到的绝大多数先进的 AI 应用，包括更强大的图像识别系统、更流畅的机器翻译、以及更智能的聊天机器人等等。
如果一定要选择一个“最重要”的，ResNet 的出现无疑是 2015 年在我的知识范围内，对整个深度学习领域产生最深远、最广泛影响的研究成果之一，因为它直接解决了深度学习模型训练的一个核心难题，并为后续更深、更复杂的模型提供了坚实的基础。
网友意见
1. 细胞内的液体结构(separated liquid phase)及其在神经疾病中的可能意义.
一句话摘要: 细胞内有些蛋白质可以在液滴 (油滴), 凝胶 (果冻), 和纤维沉淀 (海胆...)三种形态之间转换, 这一过程的病变有可能导致可怕的神经疾病.
一点背景.
细胞是这样的:
里面充满了各式各样的小作坊: 细胞核. 线粒体. 内质网. 高尔基体. 溶酶体. 等等.
这些作坊都具有膜质结构, 也就是用一层<或两层>油脂的膜把膜内的环境和细胞质分离开来.
但细胞里还有些其他的小作坊:
比如 P body. RNA granules. nucleolus (核内小体).
它们也自成一体, 但却没有一个膜包在外面. 成分组成上, 一般是一些蛋白质和RNA裹在一起. 都是水溶性的物质, 却不会分开, 也不会打散了"溶解"在细胞质里.
这是一种怎样的物理结构哩.
2009年, 德国的 Hyman 实验室, 第一次表明, 在线虫细胞里的 P body , 具有"液滴" (liquid drops) 的性质. 这就好比在水里的一滴一滴的油滴一样. 油和水可以共存在一个体系里, 但却不会互相融合.
判断是否具有液滴属性有三个基本标准:
1. 形态. 在正常, 未有外力的情况下, 表面张力导致液滴呈球形.
2. 流动性. 在液滴里的物质(RNA/蛋白质)应当可以无阻隔的任意流动.
3. 结合性. 两滴液滴互相靠近的时候, 应当能够结合成一个新的大液滴.
有兴趣的同学可以研究下这篇文章(
http://www. ncbi.nlm.nih.gov/pubmed /19460965)
后来几年, 陆续又有报导表明, nucleoli 和一些其他的 RNA granules也是一种"液滴"的存在 (
http://www. ncbi.nlm.nih.gov/pubmed /21368180)
那么, 是什么原因导致这样液滴的形成的呢?
研究这一问题的重要人物当属 UT Southwestern 的 Dr. Steven McKnight. McKnight实验室首先于2012年发现了, 在试管中, 提纯出来的一些蛋白质会在不同温度条件下, 从液态变成水凝胶(hydrogel)的状态. (水凝胶就是一种类似果冻的质地.) 这些蛋白质都具有一个特性, 都具备结合RNA的能力 (RNA binding protein). 在氨基酸组成上, 它们都有一段相似的序列结构, 被称之为 "LC domain". (参考文献:
sciencedirect.com 的页面)
把这个报导和之前的研究结合在一起, 就有了一些很有意思的假说. 因为细胞里大部分的这种<液滴>, 里面的主要成分都是RNA和可以结合RNA的蛋白质, 有很多都具有LC结构, 那么会不会这些蛋白质的性质导致了"液滴"的存在, 甚至在不同条件下, 也可以像在试管里一样, 从液滴变为凝胶状呢?
于是来到了2015年. 首先, 相继有井喷式的数篇报导验证表明了某些蛋白质可以在"液滴",凝胶之间转换 (
http://www. ncbi.nlm.nih.gov/pubmed /26455390;
http://www. ncbi.nlm.nih.gov/pubmed /26412307;
http://www. ncbi.nlm.nih.gov/pubmed /26317470;
http://www. ncbi.nlm.nih.gov/pubmed /26544936;
cell.com 的页面). 这些报导不仅验证了McKnight 2012年在试管里的实验, 并且直接在细胞体内也观测到了液滴形态的存在. 更进一步的是, 这些液滴在一定的条件下, 可以大量聚集在一起,形成固态的沉淀和纤维状突起. 比如这样 (Patel et al., 2015):
液滴 大液滴 纤维状沉淀
来张纤维沉淀的特写:
活像一颗大海胆 :D
最最勾起人们G点的是, 这个海胆样的家伙大家以前见过, 在老年痴呆患者的神经细胞里, 满是这玩意. 虽然是另外一种蛋白质 (Abeta amyloid), 但科学界的普遍看法是, 正常情况下这种蛋白在细胞里好好的, 慢慢的却会变质, 会相互之间聚集在一起, 从细胞质里沉淀出来, 并且形成上图一样的发散形状的纤维结构. 这种结构对细胞有毒, 会渐渐杀死神经细胞. 等脑子里的神经细胞死到一定数量, 人就痴呆了.
不过在这一系列研究里, 研究的对象并不是老年痴呆症里的这种Abeta, 而是具有结合RNA能力的一些蛋白, 例如: FUS, hnRNPA1 和 hnRNPA2. 这里重点讲一下FUS. FUS是一个和疾病有关的蛋白. FUS基因的突变会导致一种神经退行性疾病: 肌萎缩性侧索硬化(amyotrpnic lateral sclerosis，ALS), 俗称渐冻人症. 主要病理为运动神经的逐渐死亡, 随之带来的肌肉萎缩, 无法控制, 瘫痪和呼吸困难 (就跟霍金那样).
有意思的是, 之前提到的这几篇研究里都表明, 带有ALS突变的FUS蛋白, 相较于正常的FUS, 更容易自发的从液滴态聚集成沉淀, 并且更难返回到液滴态. 在正常液滴的模式下, 蛋白和蛋白之间的互相作用和流动, 以及他们所催化的生物反应, 极有可能在形成固态沉淀之后, 就便的缓慢甚至无法完成了. 可以想象的是, 因突变而异常的FUS功能受损, 有可能影响到整个液滴作为一个独立的工作单元的生物职能, 甚至最后导致了细胞的紊乱和凋亡, 进而表现为疾病. 其实不仅是ALS, 还有很多神经疾病, 包括帕金森, 舞蹈症, 疯牛病等等, 的病理都显示有类似毒性的沉淀. 所以这里研究的FUS沉淀的机理, 可能同样适用于这些其他疾病. 不过需要指出的是, FUS沉淀和Abeta沉淀在性质上还是有差别的 (
ALS/FTD Mutation-Induced Phase Transition of FUS Liquid Droplets and Reversible Hydrogels into Irreversible Hydrogels Impairs RNP Granule Function: Neuron)
综上, 关于蛋白质液滴形态的发现, 不仅开创了对非膜包裹的亚细胞结构机理的研究, 在人类认识细胞运作的研究中有着巨大突破; 更揭示了一个可能的导致神经疾病的机理. 如果可以用一定手段减缓或者阻止液滴-->沉淀的反应, 相信这会是一条很有希望治疗这些疾病的途径.
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
- 放眼整个生物/生物工程领域, 毫无疑问 CRISPR 是当下最火最前沿的发现和突破, 具体的在
@Yang Liu的回答里已经很详尽了.
- 我在这里提两个基础的生命科学, 具体来说是神经科学里的新发现. 这两个研究还处在科学发现和研究阶段, 暂时还没有医药的应用, 虽然本人非常坚信它们日后不管是对人类了解生命本身, 还是在医疗治病方面, 都会有极大的重要性.
- 需要指出的是, 两项研究都并非一夜之间从无到有, 而是像CRISPR和大部分科学成果一样, 都经历了起码几年的从原始发现, 到更多的证据支持, 直到在业内被认可其真实性和重要性的过程.
- <写的简直跟一段难啃的木头一样>
- 原谅鄙人拙劣的生物中文.
抛几块砖，专业领域：高分子科学。
1. 发现聚苯乙烯塑料可被黄粉虫体内微生物降解。
这个研究是北航与斯坦福大学的一个合作项目。 将聚苯乙烯塑料作为唯一碳源，碳-13同位素示踪实验证明，聚苯乙烯被黄粉虫完全降解矿化为二氧化碳和利用转化为虫体脂肪。而起作用的并不是黄粉虫本身，而是其肠道内的微生物。
聚苯乙烯是四大通用塑料之一。主链全碳链的结构赋予了其极高的稳定性，因此在自然环境下很难降解，产生了严重的“白色污染”，这个研究为解决废弃塑料污染问题提供了全新的思路。
2. 抑制燃油爆炸的高分子添加剂
飞机一般都需要携带大量的燃料来完成飞行任务。但是燃料多了也就带来的安全隐患。尤其是经历碰撞后，燃油极易形成微小的雾状液滴，从而更易燃烧爆炸。并且以往的空难事故表明，很多的遇难者并不死于空难的撞击，而是死于飞机撞击地面后的火灾与爆炸。
以往为了减少燃料形成的雾状物就是向里面添加超高分子量（500万以上）的液态高分子，虽然能够有效抑制细小液滴的形成，但是分子链过长容易相互缠绕结块堵塞发动机燃料泵。
所以加州理工学院的Ming-Hsin Wei就想到使用特殊的“智能”型高分子添加剂，它可以依据外部的刺激调整自己的长度。什么意思呢？他使用的是含有特殊端基的聚合物，平时的状态下，高分子自身首尾成环，这种情况下不会堵塞燃料泵，而一旦出现外力碰撞或者高速流动，分子环在剪切力作用下打开，并相依靠端基的互连接成超高分子量的超分子聚合物并发挥其抑制燃料雾化的作用。
下图是在雾化燃烧模拟实验中，普通燃油（上）与含有该添加剂燃油（下）的效果对比照片。
3. γ - 丁内酯成功聚合，并且其聚合物可完全循环利用
这是美国科罗拉多州立大学Eugene Y.-X. Chen组的神作。以往认为γ-丁内酯五元环是极其稳定的，所以无法将其开环聚合。但是该组创造性地引入了合适的催化剂与聚合温度控制，成功地将该单体进行开环聚合。
所得的聚合物为脂肪族聚酯，具有非常好的生物相容性与环境友好特性，并且一个非常独特的地方在于，经过热处理后，聚合物完全降解为单体，因此可以完全重复循环利用。非常有希望开发成新的可再生、可回收塑料。
4. 可用于纱窗的除霾材料
斯坦福大学的Yi Cui利用聚丙烯腈（PAN）的电纺织技术制备了一种具有较高透明度的膜材料。在制备工艺上控制其纤维的直径与纤维之间孔洞的大小，可以选择性的让空气透过，而PM2.5等颗粒就被过滤下来。左下图为使用前的电镜图，右下图为使用后电镜图，可以看到有明显的雾霾颗粒吸附。经过定量监测发现，即便经过100小时雾霾环境下使用，除霾效果依然可以在95%以上。
想象一下，夏天雾霾天气的时候再也不用闷着不开窗了，直接安上这种材料的纱窗，比室内用空气净化器还好使。
当然，目前的一个缺点在于，长时间使用后透明度往往下降，当然如果能开发成不是太贵的耗材，用久了了可以换新的，估计大众也愿意使用。
当然，还有很多非常有意思、有意义的工作，时间关系就先写到这里了。因为身为实验狗的我还要做实验去呢！
新年快乐！
参考文献：
1. Yang, Y.; Yang, J.; Wu, W.; Zhao, J.; Song, Y.; Gao, L.; Yang, R.; Jiang, L., Biodegradation and Mineralization of Polystyrene by Plastic-Eating Mealworms: Part 1. Chemical and Physical Characterization and Isotopic Tests. Environ.sci.technol 2015,49 (20), 12080-12086.
2. Wei, M.-H.; Li, B.; David, R. L. A.; Jones, S. C.; Sarohia, V.; Schmitigal, J. A.; Kornfield, J. A., Megasupramolecules for safer, cleaner fuel by end association of long telechelic polymers. Science 2015,350 (6256), 72-75.
3. Hong, M.; Chen, E. Y. X., Completely recyclable biopolymers with linear and cyclic topologies via ring-opening polymerization of γ-butyrolactone. Nat Chem 2016,8 (1), 42-49.
4. Liu, C.; Hsu, P. C.; Lee, H. W.; Ye, M.; Zheng, G.; Liu, N.; Li, W.; Cui, Y., Transparent air filter for high-efficiency PM2.5 capture. Nat Commun 2015,6, 6205.
类似的话题
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 tinynews.org All Rights Reserved. 百科问答小站 版权所有