讀量子霸權12人工智慧

1. 人工智慧

1.1. 馬文·明斯基

• 1.1.1. 麻省理工學院教授

• 1.1.2. “人工智慧之父”

1.2. 人工智慧領域似乎每年都有新的突破

• 1.2.1. 數字計算機第一次可以下棋，甚至在簡單的遊戲中擊敗人類

1.3. 物理學家正在探索單一“統一場論”​，以提供一個連貫、優雅的宇宙圖景

• 1.3.1. 人工智慧完全不同，它本身就是一種混亂無序、東拼西湊的存在，甚至透過各種不同的衝突路徑來實現自主進化

1.4. 一個有希望的途徑就是將人工智慧與量子計算機結合起來，融合這兩個學科的力量來解決人工智慧問題

• 1.4.1. 過去，人工智慧的研發都是在數字計算機的基礎上開展和完成的，因此受限於計算機功能令人沮喪的極限

• 1.4.2. 人工智慧和量子計算機卻是相輔相成的

• 1.4.3. 人工智慧有能力學習新的複雜任務，而量子計算機完全可以滿足在這個過程中所需的計算能力

1.5. 量子計算機雖然具有強大的計算能力，但它們不一定能從錯誤中吸取教訓

• 1.5.1. 如果量子計算機配備了神經網路，它們就能夠在每次迭代之後持續改進自己的計算方法，從而透過尋找新的解決方案來更快、更有效地解決問題

1.6. 人工智慧系統或許可以從錯誤中吸取教訓，但如果它們的總計算能力太小，那麼勢必無法解決非常複雜的問題

1.7. 一個擁有量子計算機計算能力的人工智慧當然可以解決更多難題

1.8. 人工智慧和量子計算機的結合可能會為研究開闢全新的途徑

• 1.8.1. 人工智慧發展的關鍵在於量子理論

• 1.8.2. 兩者的結合可能會徹底改變科學的每一個分支，改變我們的生活方式，並從根本上改變全球經濟

• 1.8.3. 人工智慧使我們有能力創造出能夠模仿人類能力的學習機器，而量子計算機可以提供計算能力，最終創造出智慧機器

2. 學習機器

2.1. 羅德尼·布魯克斯是一位長期認真思考人工智慧未來的科學家，他曾擔任麻省理工學院人工智慧實驗室（由馬文·明斯基創立）的主任

2.2. 生物工程的奇蹟

• 2.2.1. 蒼蠅可以靈巧地在房間裡飛行、移動、避開障礙物、定位食物、尋找配偶和躲藏，所有這些都受控於蒼蠅的那個不比針尖兒大多少的大腦

• 2.2.2. 最小的昆蟲都能憑藉其微小的大腦在這塊區域飛來飛去，尋找食物、配偶和住所

2.3. 人工智慧機器從一開始就建立在對所有的邏輯和運動規律進行程式設計的基礎上，這是一項艱鉅的任務

• 2.3.1. 自上而下的方法，當時機器人從一開始就被程式設計為掌握一切

2.4. 在自然界中，動物從一開始就沒有行走的程式

• 2.4.1. 它們透過艱難的方式學習，把一條腿放在另一條腿前面，摔倒，然後再做一次

• 2.4.2. 試錯是自然之道

2.5. 大自然母親設計的生物是模式探索型學習機器，使用試錯來實現其在世界中的導航功能

• 2.5.1. 它們也會犯錯誤，但隨著每次迭代的發生，它們就能夠離成功越來越近

• 2.5.2. 一種自下而上的方法，一般都是從什麼都不會的磕磕碰碰開始的

• 2.5.2.1. 嬰兒透過模仿成年人來學習

• 2.5.2.2. 如果你晚上把錄音機放在嬰兒床裡，你就會不斷地聽到嬰兒的咿呀學語

• 2.5.2.3. 他們實際上是在反覆練習發出所聽到的聲音，直到能夠正確地“複製”出來

2.6. 也許大腦實際上是一臺基於所謂神經網路的模式探索學習機器

• 2.6.1. 在電腦科學中，神經網路利用了一種叫作赫布規則的東西

• 2.6.2. 該規則的一個版本指出，透過不斷重複一項任務並從以前的錯誤中學習，每次迭代都會更接近正確的路徑

• 2.6.3. 反覆迭代後，人工智慧系統的大腦會強制執行完成該任務的最優路徑

2.7. 深度學習

• 2.7.1. 谷歌的AlphaGo（阿爾法圍棋）是一款專門用來玩古代棋盤遊戲——圍棋的人工智慧程式，在2017年它已經擊敗圍棋世界冠軍

• 2.7.2. 圍棋在19×19的棋盤上有10^170個可能的位置

• 2.7.2.1. 比已知宇宙中的所有原子數量還要多

3. 常識性問題

3.1. 除非機器人能夠解決自己對這些常識問題的認知，否則它們真的很難在人類社會中發揮什麼作用

3.2. 孩子能學習到這些常識性的事實，是因為他們能夠透過感官去感受世界，並且能夠在實踐中持續學習

3.3. 有太多常識性的概念，即使是4歲孩子都能理解的一些概念，也已經遠遠超出了數字計算機的能力範圍

3.4. 由於缺乏算力的支撐，人工智慧技術基本已經陷入了停滯狀態

• 3.4.1. 無論是在機器學習、模式識別、搜尋引擎，還是在機器人制造等方面，人工智慧技術都受到算力的限制

• 3.4.2. 量子計算機可以極大地加速這些領域的進展，因為它們可以同時處理大量的資訊

• 3.4.3. 數字計算機只能一個位元接一個位元地進行計算，但量子計算機則可以在一個巨大量子位陣列上進行同時計算，從而指數級放大其計算能力

3.5. 量子計算機可以受益於學習新任務的能力，就像在人工智慧神經網路中一樣，而人工智慧則可以受益於量子計算機的強大計算能力

4. 蛋白質摺疊

4.1. 解碼蛋白質分子的秘密

• 4.1.1. 如果我們把人體比作建築工地，那麼DNA裡就包含了生命藍圖，而蛋白質就承擔起工頭和建築工人的重任

• 4.1.2. 沒有工人隊伍來執行，藍圖再好也是沒有用的

• 4.1.3. 蛋白質是生物功能的主力

• 4.1.3.1. 它們不僅構成給人體提供能量的肌肉，還幫助人體消化食物、攻擊細菌、調節身體功能，並完成許多其他關鍵任務

4.2. 蛋白質分子都恰好由20個氨基酸排列組合而成，呈長串狀，有複雜的纏結

• 4.2.1. ​“功能遵循形式”​，即蛋白質分子的形狀，其所擁有的複雜的結及旋轉，決定了蛋白質的特性

• 4.2.2. 蛋白質的形狀比其他任何東西都更能決定分子的行為

• 4.2.2.1. 如果我們能夠知道每個蛋白質分子的形狀，我們就可以更好地瞭解它的工作原理

• 4.2.3. 蛋白質分子是由一長串捲曲的氨基酸組成的，通常具有順時針或逆時針向一個或另一個方向螺旋的原子簇

• 4.2.4. 蛋白質的尖峰才是2020—2022年世界經濟幾乎崩潰的原因

4.3. 與蛋白質分子形狀息息相關的問題是“蛋白質摺疊問題”​，即繪製所有重要蛋白質形狀的任務，它可能會解開許多不治之症的秘密

• 4.3.1. X射線晶體學一直是確定蛋白質分子形狀的關鍵，但這是一個漫長而煩瑣的過程

• 4.3.2. 科學家利用直覺、運氣和物理學，試圖從X射線照片中破譯蛋白質的結構

4.4. 蛋白質的工作方式取決於它們的結構

• 4.4.1. 就像鑰匙能插入鑰匙孔一樣，蛋白質也能透過某種方式鎖住另一個分子，從而發揮其魔力

4.5. 揭示蛋白質是如何摺疊的是較容易的部分

• 4.5.1. 蛋白質摺疊只是蘊含生命秘密的漫長旅程的第一步

• 4.5.2. 最困難的部分了，那就是在沒有粗略估算的情況下，使用量子計算機確定蛋白質的完整結構，以及特定蛋白質是如何與其他分子結合在一起從而發揮其功能的

• 4.5.2.1. 提供能量、充當催化劑、與其他蛋白質融合、與其他蛋白質結合以建立新結構、拆分其他分子，以及其他很多功能

4.6. 第一階段：繪製摺疊蛋白質

• 4.6.1. 目前正處於第一階段，正在建立一本龐大的詞典，其中有數十萬個條目對應於各種蛋白質的摺疊

• 4.6.2. 大部分是沒有任何定義的

• 4.6.3. 基於一系列近似值，使數字計算機能夠進行這種簡化版的計算

4.7. 第二階段：確定蛋白質的功能

• 4.7.1. 科學家將試圖確定蛋白質分子的幾何形狀是如何決定其功能的

• 4.7.2. 人工智慧和量子計算機將能夠識別，摺疊蛋白質中的某些原子結構是如何使其在體內執行某些功能的

• 4.7.3. 我們將對身體功能以及它們如何被蛋白質控制給出一個完整的描述

4.8. 第三階段：創造新的蛋白質和藥物

• 4.8.1. 使用這本蛋白質詞典來建立新的、改進的版本，這將使我們能夠開發新的藥物和療法

• 4.8.2. 將不得不放棄近似，轉而求解分子的實際量子力學

• 4.8.2.1. 只有量子計算機才能做到這一點

• 4.8.3. 進化透過純粹的隨機相互作用創造了一個蛋白質寶庫，來執行各種任務

• 4.8.4. 利用量子計算機的記憶體作為“虛擬實驗室”​，應該可以改進進化，並設計出新的蛋白質以改善它們在體內的功能

• 4.8.5. 這一過程有著廣泛的應用，包括發現全新的藥物

• 4.8.5.1. 最簡單的例子是，科學家試圖找到方法來分解在海洋、垃圾堆和家庭後院裡發現的1.5億噸蘇打水瓶

>  4.8.5.1.1. 酶能夠分解塑膠分子並使其無害

• 4.8.5.2. 即刻醫學(immediate medical)方面的應用

>  4.8.5.2.1. 許多不治之症都與錯誤摺疊的蛋白質有關

>  4.8.5.2.2. 朊病毒可能與一系列影響老年人的不治之症有關，如阿爾茨海默病、帕金森病和肌萎縮側索硬化，所以現在一個很有希望的途徑就是透過了解朊病毒的性質來進一步探索解決這些病症

>  4.8.5.2.3. 找到治癒這些不治之症的方法的線索可能來自量子計算機

5. 計算生物學的誕生

5.1. 使用計算機僅透過觀察蛋白質的化學成分來解開蛋白質的3D（三維）結構

5.2. 人類對蛋白質分子結構的理解，將可以透過按下執行著人工智慧程式的量子計算機上的按鈕來完成

5.3. CASP（結構預測關鍵評價）的競賽，看看誰有最好的計算機程式來解決蛋白質摺疊問題

• 5.3.1. 解決這個問題的一種方法是使用理查德·費曼提出的最小作用量原理

5.4. 對蛋白質分子應用同樣的方法

• 5.4.1. 目標是找到產生最低能量狀態的氨基酸的構型，這一過程被比作下山尋找山谷中的最低點

5.5. 不斷調整原子位置的過程對於數字計算機來說是不可能完成的

5.6. 隨著時間的推移，計算機的學習程式會變得更加強大，因此模型也變得更加精確了

• 5.6.1. 雖然採用的是粗略估算值，但是他們得出的最終結果與X射線晶體學的結果仍然能夠做到大致匹配

• 5.6.1.1. 儘管在薛定諤波動方程中去掉了各種項，他們還是得到了令人驚訝的優質結果

5.7. 人工智慧程式AlphaFold已經破譯了數量驚人的蛋白質粗略結構：350000種

• 5.7.1. 還發現了250000個以前不為人知的蛋白質的形狀，破譯了人類基因組計劃列出的所有20000種蛋白質的3D結構，甚至解開了在老鼠、果蠅和大腸桿菌中發現的蛋白質的結構

• 5.7.2. 將釋出一個包含1億多種蛋白質的資料庫，該資料庫囊括了科學界已知的每一種蛋白質

6. 朊病毒與不可戰勝的疾病

6.1. 羊瘙癢病

• 6.1.1. 羊的一種不治之症，往往能夠致命

6.2. 瘋牛病（牛海綿狀腦病）是一種影響牛的類似疾病，牛得了這種疾病之後會變得行走困難、緊張，甚至做出暴力行為

6.3. “庫魯病”的外來疾病

• 6.3.1. 在巴布亞紐幾內亞，一些部落會舉辦葬禮儀式，包括吃掉那些死亡親屬大腦的環節

• 6.3.2. 部分人會患上包括痴呆症、情緒波動、行走困難及其他症狀在內的庫魯病

6.4. 1997年，舊金山加州大學的斯坦利·B.普魯辛納因發現朊病毒而獲得諾貝爾生理學或醫學獎

• 6.4.1. 朊病毒本質上是一種錯誤摺疊的蛋白質

• 6.4.2. 不是以傳統疾病的方式傳播的，而往往是透過與其他蛋白質接觸傳播的

• 6.4.3. 當朊病毒與正常蛋白質分子接觸之後，它就會以某種方式迫使正常蛋白質發生錯誤摺疊

• 6.4.4. 朊病毒一旦入侵，便會在整個人體內迅速傳播

6.5. 阿爾茨海默病

• 6.5.1. 許多折磨老年人的致命疾病也可能是由朊病毒引起的，其中就包括阿爾茨海默病這個被一些人稱為“世紀疾病”的疑難病症

• 6.5.2. 罹患阿爾茨海默病是十分悲慘的，因為它會毀滅人類最私密、最珍貴的財產——我們的記憶和自我意識

• 6.5.2.1. 阿爾茨海默病會攻擊人類的整個大腦，這將會導致長期記憶也消失在時間的沙灘上

• 6.5.3. 阿爾茨海默病的致病原因仍然是未知的

• 6.5.3.1. 真正能確認某人是否患有阿爾茨海默病的唯一方法就是透過屍檢

• 6.5.4. 阿爾茨海默病患者的大腦中通常存在兩種黏性蛋白質，稱為β澱粉樣蛋白和tau蛋白

• 6.5.4.1. 這些黏性蛋白質究竟是導致阿爾茨海默病的病因，還是阿爾茨海默病產生的一種可能並不重要的副產品

• 6.5.4.2. 雖然一些人的大腦中也有大量類似的澱粉樣蛋白沉積，但是並沒有任何疾病的症狀

• 6.5.5. 2019年德國科學家發現畸形蛋白質與阿爾茨海默病患者之間存在直接相關性

• 6.5.5.1. 血液中澱粉樣蛋白摺疊錯誤的人，即使尚且沒有什麼症狀，罹患阿爾茨海默病的可能性也會是其他人的23倍

• 6.5.6. 使用量子計算機，也許可以在原子水平上準確地看到畸形的阿爾茨海默病分子是如何透過撞擊健康分子來傳播的，以及為什麼它會對大腦造成如此大的損傷

• 6.5.7. 一種方法是分離這種蛋白質中的缺陷，並使用基因治療來建立正確版本的基因

• 6.5.7.1. 也許有一天可以設計出藥物來阻斷右旋蛋白的生長，甚至有助於將其更快地清除體外

6.6. 肌萎縮側索硬化

• 6.6.1. 盧·格里克病

• 6.6.1.1. 這是一種致命的疾病，會使人類的身體變成癱瘓的組織團，在美國至少有16000人受到折磨

• 6.6.1.2. 這種可怕疾病的受害者在確診之後，通常只能再活2~5年

• 6.6.2. 最有名的受害者是已故的宇宙學家斯蒂芬·霍金

• 6.6.2.1. 他的情況是不同尋常的，因為霍金的生命得以延續到76歲，而實際上，大多數患者很快就會死去

• 6.6.3. 人們對肌萎縮側索硬化知之甚少，因為這是一種相對罕見的疾病

• 6.6.4. 透過研究受害者的家族史，我們其實仍然可以發現這種病所涉及的一系列基因

• 6.6.4.1. SOD1基因

• 6.6.5. SOD1基因會產生一種名為超氧化物歧化酶的酶，該酶能分解被稱為超氧化物自由基的帶電氧分子，這是潛在的危險

• 6.6.5.1. 當SOD1無法清除這些超氧化物自由基時，神經細胞可能會受到損傷

• 6.6.5.2. SOD1產生的蛋白質的錯誤摺疊可能是導致神經元死亡的誘因之一

• 6.6.6. 瞭解這些缺陷基因所採取的分子途徑可能是治癒這種疾病的關鍵，量子計算機可能會發揮關鍵作用

6.7. 帕金森病

• 6.7.1. 大腦中的突變蛋白質導致的衰弱性疾病就是帕金森病

• 6.7.2. 最著名的患者代表是邁克爾·J.福克斯，他利用自己名人的身份籌集了10億美元來對抗帕金森病

• 6.7.3. 帕金森病通常會導致一個人的四肢無法控制地顫抖，還會導致行走困難、嗅覺喪失、睡眠障礙等症狀

6.8. 量子計算機可能會開闢一種全新方法來治療這些折磨老年人的不治之症

• 6.8.1. 量子計算機可以在分子水平上識別出許多可以中和或消除“壞”的朊病毒的方法，而我們透過試錯和在數字計算機上是無法做到這一點的

• 6.8.2. 量子計算機也可能解決有史以來最大的醫學問題：人體衰老

• 6.8.3. 如果一個人能夠阻止衰老的過程，當然就可以同時治癒那些人體衰老而導致的許多疾病