阿尔法解决蛋白质折叠的突破，是否预示人类需要放弃寻找精确的物理公式改用AI方法预测自然规律？
阿尔法折叠在蛋白质折叠领域的突破，无疑是人工智能发展史上的一个里程碑。这项成就不仅解决了困扰生物学界数十年的难题，更引发了关于我们理解和预测自然规律方式的深刻思考。这是否意味着我们要彻底放弃寻找精确物理公式，转而拥抱AI预测的时代呢？答案并非简单的是与否，而是一个 nuanced 的讨论。
阿尔法折叠的革命性意义
首先，我们需要理解阿尔法折叠为何如此了不起。蛋白质是生命的基石，它们的形状决定了它们的功能。然而，一个蛋白质如何从一串氨基酸折叠成其独特的三维结构，是一个极其复杂的问题。传统的实验方法，如X射线晶体学和冷冻电镜，虽然能提供精确的结构信息，但耗时耗力，且并非对所有蛋白质都适用。
阿尔法折叠，作为DeepMind开发的一种AI系统，通过分析大量的蛋白质序列和已知的折叠结构数据，学会了识别序列中的模式，并以此预测蛋白质的最终三维形态。它的准确率达到了前所未有的高度，在许多情况下甚至超越了实验方法。
这其中蕴含的AI方法，是一种基于深度学习的网络，能够“学习”数据中的复杂关联。它不是像物理学家那样，从基本原理出发，通过数学推导来建立模型。相反，它更像是通过观察海量的“例子”，找出隐藏在其中的规律。这种“黑箱”式的学习方式，虽然在计算上极其强大，但也带来了新的思考维度。
是否要放弃物理公式？
将阿尔法折叠的成功直接推广到“放弃物理公式，拥抱AI预测”的结论，未免过于简单化了。物理学的根基在于其普适性和解释性。牛顿的万有引力定律，量子力学的薛定谔方程，它们不仅能准确预测现象，更能解释“为何”会如此。它们是基于可验证的公理和逻辑推导建立起来的理论框架。
物理公式的优势在于：
普适性： 一个好的物理公式往往能解释一系列广泛的现象，而且其适用范围理论上是无限的，不受限于训练数据的范围。例如，我们用麦克斯韦方程组来描述电磁波，不仅能预测出今天我们使用的无线通信，理论上也能预测出在遥远宇宙中电磁现象的传播。
可解释性： 公式背后往往有着深刻的物理意义，我们可以理解其中的变量代表什么，它们之间的关系是如何产生的。这种理解有助于我们进行更深入的科学探索，甚至发现新的物理现象。
预测能力与干预能力： 知道了“为什么”，我们才能更好地“如何”。例如，理解材料的力学性质，我们可以设计出更坚固的桥梁；理解粒子的相互作用，我们可以研发出新的能源技术。AI在某些特定任务上可能比现有公式更准确，但理解背后的原理才能实现真正的创造和改造。
然而，AI方法的崛起，也揭示了物理公式在某些领域的局限性：
复杂性过高： 许多自然现象，如蛋白质折叠、湍流、气候变化等，其底层物理过程极其复杂，涉及海量的变量和非线性相互作用，导致难以建立精确且可解的解析模型。即使我们知道所有基本定律，也很难通过方程组解出这些系统的具体行为。
数据驱动的发现： 在数据量巨大且规律难以解析的情况下，AI方法可以从数据中直接提取模式，做出精准的预测。阿尔法折叠就是最好的证明，它在没有明确物理规则指导的情况下，通过学习数据成功预测了蛋白质结构。
效率和速度： 对于许多“已知理论但计算量巨大”的问题，AI模型往往能以更高的效率和更快的速度提供近似解。
未来的方向：融合而非替代
因此，更合理的看法是，阿尔法折叠的突破预示着一种AI与传统物理方法融合的新时代，而非简单的替代。
1. AI作为工具，加速物理发现： AI可以成为物理学家的新助手。例如，AI可以用来分析大型粒子对撞机产生的海量数据，识别潜在的新粒子或相互作用；可以用来模拟复杂的量子系统，探索新的材料特性；甚至可以用来“猜想”新的物理定律或修正现有理论的不足。阿尔法折叠本身就是一个例子，它帮助科学家快速获得蛋白质结构，从而加速了对生命过程的研究。
2. AI作为模型，填补理论空白： 对于那些我们尚未完全理解或难以建模的复杂系统，AI可以提供一种有效的预测工具。这并不是放弃寻找物理公式，而是在现有理论框架下，用数据驱动的方式来补充和完善。例如，在气候建模、金融市场预测等领域，AI已经展现出巨大的潜力。
3. 物理指导AI，AI检验物理： 物理学家的洞察力仍然是不可或缺的。他们可以利用已有的物理知识来指导AI模型的构建和优化，例如，在设计神经网络时加入物理约束，使其输出结果更符合物理规律。反过来，当AI模型预测出异常或新颖的模式时，也可以激发物理学家去探索新的理论解释，验证或修正现有物理模型。
4. AI揭示新的物理规律： 随着AI能力的增强，它甚至有可能从大数据中发现我们尚未认识到的深层物理规律。这些规律可能不是以我们熟悉的公式形式出现，而是以一种新的、更抽象的模式呈现。这需要我们打开思路，接受AI可能带来的“非直觉”的发现方式。
以阿尔法折叠为例的思考
阿尔法折叠并没有“取代”生物化学或分子动力学。它提供了一种高效的预测能力。科学家们仍然需要通过实验来验证AI预测的蛋白质结构是否在细胞内真实存在，并且理解这些结构是如何通过已知的物理化学原理（如范德华力、氢键等）维持的。AI的预测结果可以指导实验设计，让实验更有效率，但实验验证和理论解释仍然是科学方法的关键环节。
总而言之，阿尔法折叠的成就并非意味着我们应该抛弃对物理公式的追求。相反，它为我们提供了一个强大的新视角和新工具。未来科学的发展，很可能在于将AI的模式识别和预测能力，与物理学深刻的理论解释力和普适性相结合。这将是一个更加强大、更具创造力的探索时代，我们不必在“公式”与“AI”之间做非此即彼的选择，而是拥抱它们的协同效应。这标志着科学方法论的一次重要演进，即从纯粹的理论推演和实验验证，扩展到包含大数据驱动的AI预测和发现的新维度。
阿尔法折叠的革命性意义
首先，我们需要理解阿尔法折叠为何如此了不起。蛋白质是生命的基石，它们的形状决定了它们的功能。然而，一个蛋白质如何从一串氨基酸折叠成其独特的三维结构，是一个极其复杂的问题。传统的实验方法，如X射线晶体学和冷冻电镜，虽然能提供精确的结构信息，但耗时耗力，且并非对所有蛋白质都适用。
阿尔法折叠，作为DeepMind开发的一种AI系统，通过分析大量的蛋白质序列和已知的折叠结构数据，学会了识别序列中的模式，并以此预测蛋白质的最终三维形态。它的准确率达到了前所未有的高度，在许多情况下甚至超越了实验方法。
这其中蕴含的AI方法，是一种基于深度学习的网络，能够“学习”数据中的复杂关联。它不是像物理学家那样，从基本原理出发，通过数学推导来建立模型。相反，它更像是通过观察海量的“例子”，找出隐藏在其中的规律。这种“黑箱”式的学习方式，虽然在计算上极其强大，但也带来了新的思考维度。
是否要放弃物理公式？
将阿尔法折叠的成功直接推广到“放弃物理公式，拥抱AI预测”的结论，未免过于简单化了。物理学的根基在于其普适性和解释性。牛顿的万有引力定律，量子力学的薛定谔方程，它们不仅能准确预测现象，更能解释“为何”会如此。它们是基于可验证的公理和逻辑推导建立起来的理论框架。
物理公式的优势在于：
普适性： 一个好的物理公式往往能解释一系列广泛的现象，而且其适用范围理论上是无限的，不受限于训练数据的范围。例如，我们用麦克斯韦方程组来描述电磁波，不仅能预测出今天我们使用的无线通信，理论上也能预测出在遥远宇宙中电磁现象的传播。
可解释性： 公式背后往往有着深刻的物理意义，我们可以理解其中的变量代表什么，它们之间的关系是如何产生的。这种理解有助于我们进行更深入的科学探索，甚至发现新的物理现象。
预测能力与干预能力： 知道了“为什么”，我们才能更好地“如何”。例如，理解材料的力学性质，我们可以设计出更坚固的桥梁；理解粒子的相互作用，我们可以研发出新的能源技术。AI在某些特定任务上可能比现有公式更准确，但理解背后的原理才能实现真正的创造和改造。
然而，AI方法的崛起，也揭示了物理公式在某些领域的局限性：
复杂性过高： 许多自然现象，如蛋白质折叠、湍流、气候变化等，其底层物理过程极其复杂，涉及海量的变量和非线性相互作用，导致难以建立精确且可解的解析模型。即使我们知道所有基本定律，也很难通过方程组解出这些系统的具体行为。
数据驱动的发现： 在数据量巨大且规律难以解析的情况下，AI方法可以从数据中直接提取模式，做出精准的预测。阿尔法折叠就是最好的证明，它在没有明确物理规则指导的情况下，通过学习数据成功预测了蛋白质结构。
效率和速度： 对于许多“已知理论但计算量巨大”的问题，AI模型往往能以更高的效率和更快的速度提供近似解。
未来的方向：融合而非替代
因此，更合理的看法是，阿尔法折叠的突破预示着一种AI与传统物理方法融合的新时代，而非简单的替代。
1. AI作为工具，加速物理发现： AI可以成为物理学家的新助手。例如，AI可以用来分析大型粒子对撞机产生的海量数据，识别潜在的新粒子或相互作用；可以用来模拟复杂的量子系统，探索新的材料特性；甚至可以用来“猜想”新的物理定律或修正现有理论的不足。阿尔法折叠本身就是一个例子，它帮助科学家快速获得蛋白质结构，从而加速了对生命过程的研究。
2. AI作为模型，填补理论空白： 对于那些我们尚未完全理解或难以建模的复杂系统，AI可以提供一种有效的预测工具。这并不是放弃寻找物理公式，而是在现有理论框架下，用数据驱动的方式来补充和完善。例如，在气候建模、金融市场预测等领域，AI已经展现出巨大的潜力。
3. 物理指导AI，AI检验物理： 物理学家的洞察力仍然是不可或缺的。他们可以利用已有的物理知识来指导AI模型的构建和优化，例如，在设计神经网络时加入物理约束，使其输出结果更符合物理规律。反过来，当AI模型预测出异常或新颖的模式时，也可以激发物理学家去探索新的理论解释，验证或修正现有物理模型。
4. AI揭示新的物理规律： 随着AI能力的增强，它甚至有可能从大数据中发现我们尚未认识到的深层物理规律。这些规律可能不是以我们熟悉的公式形式出现，而是以一种新的、更抽象的模式呈现。这需要我们打开思路，接受AI可能带来的“非直觉”的发现方式。
以阿尔法折叠为例的思考
阿尔法折叠并没有“取代”生物化学或分子动力学。它提供了一种高效的预测能力。科学家们仍然需要通过实验来验证AI预测的蛋白质结构是否在细胞内真实存在，并且理解这些结构是如何通过已知的物理化学原理（如范德华力、氢键等）维持的。AI的预测结果可以指导实验设计，让实验更有效率，但实验验证和理论解释仍然是科学方法的关键环节。
总而言之，阿尔法折叠的成就并非意味着我们应该抛弃对物理公式的追求。相反，它为我们提供了一个强大的新视角和新工具。未来科学的发展，很可能在于将AI的模式识别和预测能力，与物理学深刻的理论解释力和普适性相结合。这将是一个更加强大、更具创造力的探索时代，我们不必在“公式”与“AI”之间做非此即彼的选择，而是拥抱它们的协同效应。这标志着科学方法论的一次重要演进，即从纯粹的理论推演和实验验证，扩展到包含大数据驱动的AI预测和发现的新维度。
网友意见
别吧，量子力学、统计力学、混沌理论用概率干了多少年的事了，轮得到机器学习来“预示”？
物理公式可以产生概率，机器学习产生的概率不在任何角度比公式产生的概率特殊。
机器学习对复杂事物产生的概率，无论看起来有多“神奇”，都可能包含严重的常识问题，因为现有的绝大部分机器缺少与世界互动的经验、缺少自行探索世界所需的硬件。这些问题被发现后非常难以修正，重新训练需要大量的资源和时间。在“预测蛋白质折叠方式”与“运用这些知识诊疗人体疾病”之间横亘的鸿沟，既不是“简洁、唯美的精确数学”能轻易填上的，也不是交给机器学习搞个“和人体一样让人搞不明白的黑盒子”作为桥梁就万事大吉的。
现在世界上真的存在“机器学习的不可解释就像世界本身的不可解释一样”的论调。不同程度地做过机器学习的学者（例如搞了很多年“机器学习与哲学”的大卫·温伯格）在幻想“假如我们弄出一个机器学习算法，它对人体在各种情况下的举动的预测与现实都一致但我们看不懂其算法，我们可以说这算法的不可解释是缺陷，或者承认这算法的有效正是因为不可解释”。世界当然有可能在表现得可预测的同时是不可理解的，但这些人对当前存在的算法的认识在某种意义上是天真的。
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