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標題: 發展新材料不用亂槍打鳥，機器學習人工智慧幫忙找答案 [打印本頁]

作者: im167928 時間: 2016-4-16 11:14 PM 標題: 發展新材料不用亂槍打鳥，機器學習人工智慧幫忙找答案

【主題名稱】：發展新材料不用亂槍打鳥，機器學習人工智慧幫忙找答案
　　　　　　　作者藍弋豐 | 發布日期 2016 年 03 月 18 日 8:49
【轉載出處】：Technews科技新報
【主題內容】：

　　應用深度學習的人工智慧 AlphaGo 戰勝人類，讓全球許多人類都感到危機意識，不過，或許在擔心未來可能遭到「天網」統治之前，先來想想人工智慧的好處。機器學習技術其實可以應用在許多複雜領域，幫助人類解開困難的習題，譬如過去想開發新材料，成分比例與製備方式要一試再試，但透過機器學習的人工智慧根據化學原理來幫忙找出最佳解答，那不就輕鬆多了嗎？

　　人類史上最偉大的材料發明，大概是某天有位先民不知為何把錫混進了銅裡頭，創造出青銅，青銅遠比柔軟的銅更有用處，開創了青銅器文明，但是人類發明青銅的過程完全是碰運氣，事實上，就算在發明青銅之後的 7 ,000 年，人類發明新材料也往往都是透過瞎貓碰到死耗子，不過，自然界可是有 95 個元素，發展新材料的混合、化合以及聚合方式有幾乎無限種可能，要靠人類碰運氣一個個慢慢試，得試到什麼時候？

　　康乃狄克大學的研究團隊認為，該是派出機器學習的人工智慧的時候了，研究團隊讓機器自動學習每個已知的聚合物，了解不同反應聚合產生的材料在原子層級的特性，最後為何有的成為良好的導體、有的卻成為絕緣體，經過機器深度學習以後，人工智慧就能預測需要什麼樣的反應才會產生什麼樣的成果，就有如 AlphaGo 預測圍棋的盤面情勢變化一樣。

　　不過畢竟不是人人都是家大業大的 Google，研究團隊只先測試 7 種不同的化學元件組成的聚合物，在其中只先給予電腦 283 種的基本資料去分析，一但電腦從這 283 種聚合物「學會」了化學的真理，它就不再需要從量子層級重新分析起，而是能直接預測新分子的特性，而且準確度相當高，由於不用從基本的量子層級去計算，演算速度比起過去的方式快很多。

　　能預測新材料的特質對化工產業可說有重大影響，現在工程師們可以先找出想要的特質的聚合物，然後才去合成它，最後發現果然真的跟預測一樣，如此能大幅減少開發時間，也免除了一再試錯而產生的大量成本。

　　就如同 AlphaGo 雖然厲害，但專家表示它仍然只是個弱人工智慧，是機器學習的過程讓它變得如此強大，機器學習應用在其他方面，也可望大幅加速許多運算需求的效能，或是降低硬體的需求，而能對人類產生相當大的貢獻。或許我們先別悲嘆 AlphaGo 戰勝人類，而是該歡呼像 AlphaGo 這樣的機器學習人工智慧，將很快的能為我們的生活與科技發展，帶來許多貢獻。

【個人心得】：
　　沒錯，人類很多重要的發明並不是人類有意為之，很多都是「不小心」的發現。就像威爾鋼本來是設計來治療心臟病的，當初發明這藥物的人也沒想到有這個新應用吧。現在想用超級電腦去預測、發明新化合物，我覺得還需要累積很多「知識」，Alphago累積了很多圍棋知識，靠著強大的計算能力，硬是預測出哪一個可能比較可能贏的棋步，就是機率問題。但是要預測出新化合物的特性，沒有那些眾多原子和化合物的基礎資料，超級電腦還是沒有辦法「生」出新的東西來的。或許，教超級電腦有關量子物理（量子化學）的知識，要生出有用的化合物或藥物還比較快！

作者: slavikslavj 時間: 2016-4-17 02:18 PM

現行人工智慧比較像是離散資料庫的革新已經計算好的答案直接提取無須每次都重來
除了新材料之外在很多地方都有巨大用途

作者: antonywei2001 時間: 2016-4-18 04:36 PM

科技的發展真的是日新月異
搞不好過幾年類蟻人的
微型機器人
就可以量產

作者: conductor57 時間: 2016-4-21 12:25 AM

人工智慧應該還是透過資料累積"自己"去做模擬而已. 所用的model還是要靠人去"教". 所以基礎科學的部分還是要靠人自己完成,至於計算的部分~就交給電腦吧

作者: isovlew2 時間: 2016-4-22 03:10 AM

我想人工智慧的發展不外乎從相關的演算法著手~在探討人工智慧使否能進步到能有自己獨立思考的能力前~可從其演算法的方式是否能允許在該演算法涵蓋範疇的裡面或是之外!!!

作者: jr8147981 時間: 2016-9-28 04:05 AM

蘋果的siri我覺得是相當有潛力,雖然現在功能不是很人性化,但期望著它越來越好

試想:我們有問題要問人還要看他臉色,心情,意願,而siri不用,光這點就打倒不知多少人了

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