AI帶來的意外啟示：超越科學的力量
科學家們最近掃描並發布了第五個赫庫蘭尼烏姆卷軸的數據，這些卷軸因火災而燒焦，若試圖展開將會崩潰，任何文字都幾乎無法辨認。這些被稱為赫庫蘭尼烏姆卷軸的文物仍然保持封閉，但多虧了強大的人工智慧技術，其內容現在已經觸手可及。
利用人工智慧和高解析度X光，三位研究者在2023年解碼了超過2000個字符，這一驚人的成就首次揭示了在公元79年維蘇威火山噴發中倖存的紙草上的完整段落。這些文物來自被認為是尤利烏斯·凱撒岳父的住所，為我們提供了關於古羅馬和希臘的前所未有的資訊。
參與維蘇威挑戰的計算機科學家們希望到2024年底能解鎖四個卷軸的90%。他們面臨的主要挑戰是將文檔虛擬展平，並區分黑色墨水與碳化紙草，以使希臘語和拉丁語的文字可讀。
肯塔基大學的計算機科學教授布倫特·西爾斯表示：“人工智慧幫助我們提升了墨水證據的可讀性。墨水的證據是存在的，但它被埋藏在這些複雜性中，而人工智慧能夠提煉和濃縮這些證據。”
這個項目是人工智慧日益增長的實用性的引人注目的例證，2024年諾貝爾委員會首次認可人工智慧在科學中的發展和應用：物理獎表彰了約翰·霍普菲爾德和喬治·辛頓在機器學習中的基礎性發現，為當前人工智慧的使用鋪平了道路。
解碼動物語言的突破
研究人員知道抹香鯨所發出的神秘點擊聲在節奏、韻律和長度上各不相同，但這些聲音所傳達的內容仍然對人類耳朵來說是一個謎。機器學習幫助科學家分析了近9000個點擊序列，這些序列代表了加勒比海約60頭抹香鯨的聲音。這項工作未來可能讓人類能夠與這些海洋動物進行溝通。
科學家們檢查了單獨鯨魚發聲、合唱以及鯨魚之間的呼叫與回應的節奏和頻率。當用人工智慧可視化時，之前未見的點擊模式浮現出來，研究人員將其比作人類交流中的語音學。
這項研究共檢測了18種類型的節奏、5種類型的速度、3種類型的變奏和2種類型的裝飾。雖然這一方法有其局限性，因為機器學習擅長識別模式卻無法揭示其意義，但下一步計劃是與鯨魚進行互動實驗，這將是解開抹香鯨點擊序列語法的重要部分。
考古學的新視野
在陸地上，人工智慧正在加速搜尋秘魯納斯卡沙漠中神秘的線條和符號，考古學家們花了將近一個世紀來發掘和記錄這些符號。這些圖形往往只能從空中可見，描繪了幾何設計、人形和甚至一隻持刀的虎鯨。
由日本山形大學考古學教授坂井正人領導的研究小組，利用高解析度影像訓練了一個物件檢測人工智慧模型，該模型基於截至2020年所繪製的430個納斯卡符號。在2022年9月至2023年2月期間，該團隊在納斯卡沙漠測試了模型的準確性，最終“實地驗證”了303個具象地畫，幾乎將已知的地畫數量翻了一番。
雖然模型遠非完美，但它從沙漠地區建議了驚人的47,000個潛在地點，考古學家篩查並排名這些建議，確定了1,309個“高潛力”的候選地點。儘管現有模型尚未完全準確，但人工智慧在考古學中仍有巨大的潛力，尤其是在偏遠和惡劣的地形中。
探索生命的基本構建塊
人工智慧模型還幫助研究人員理解生命最小規模的運作：組成蛋白質的分子鏈。蛋白質由約20種氨基酸組成，這些氨基酸可以以幾乎無窮無盡的方式組合，折疊成複雜的三維結構。
自2018年以來，一個改變遊戲規則的人工智慧工具——AlphaFold蛋白質結構數據庫的最新版本，預測了幾乎所有已知的2億種蛋白質的結構，這一工具由谷歌DeepMind的德米斯·哈薩比斯和約翰·詹珀開發，成為了生物學和其他相關領域的一大突破。
該工具的應用不僅加速了基礎生物學的進展，還能幫助研究人員編制人類身體中每一種細胞的圖譜，並發現可能成為新藥的分子，包括對抗特別難纏的耐藥性細菌的抗生素。
批判性思考
這些突破顯示了人工智慧在科學研究中的巨大潛力，但也引發了對其倫理和透明度的擔憂。雖然AI技術在解決複雜問題方面表現出色，但其“黑箱”特性仍限制了其研究的可重複性，這是科學研究的基石。未來，科學界需要加強對人工智慧的監管，確保其在促進科學進步的同時不損害研究的誠信性。這不僅是對科學的負責，也是對人類未來的承諾。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
