借鏡諾貝爾獎 尋新護國神山

徐作聖(新竹市)

萬眾矚目的2024年諾貝爾獎得獎人名單在本周陸續公布,在已知的獲獎名單中,系統性、高衍生性、跨領域高功能的科技突破及智能應用,受到最大程度的重視,說明在萬眾創新、科技掛帥的智能年代中,專業化核心科技的發展,不但必須滿足人類對科技知識的追求,橫向與跨領域的智能應用更是大勢所趨。

舉例來說,今年諾貝爾生理或醫學獎,頒給兩位美國學者,肯定兩位學者於細胞中發現小分子核糖核酸在轉錄後基因調控上所扮演的角色,並可用於預測小分子核糖核酸在發育相關基因的功能。三位化學獎共同得主,則在於利用人工智能技術,高效率解析蛋白質結構,並可用於製藥及相關產業。較具爭議的是物理獎,兩位獲獎人都來自當紅的人工智能領域,雖然智能技術對未來人類文明產生深遠的影響,但未能與物理學直接相關而受到質疑,諾貝爾獎評審委員因而遭批評是「跟風和譁眾取寵」,甚至有學者挑戰此次諾貝爾獎評審的公正性和適當性。

從STEM科教或科學實證系統的角度來看,「追求宇宙真理」的思維模式已逐漸式微,而取而代之的是全方位創造槓桿優勢以回收其經濟價值。在現行的科學體系中「理論皆源自於物理」,換言之,就是以物理的思維模式進行所有學科的研究活動;但各個學科的複雜性、系統性、可控性不同,工程應用、化學、藥學、醫學生理學等領域,存在系統參數之間的相互依存度,使得除了物理工具及理論,智能技術及數學模擬成為必要的工具,2024年諾貝爾物理獎似乎驗證了這個未來的趨勢。

自然科學的實務應用主要可分為四大主項:牛頓力學與工程、數學演繹/概率/智能運算、新量子力學、生物技術/精準醫療等,每個應用領域由於其背後基礎科學知識的成熟度不同,其橫向跨領域的範圍受限於科學手段的精準度和效率,特別是基礎理論背景尚未完善的學科。

以熱力學為例,19世紀的熱力學是物理,解釋能量守恆及系統熵的變化規則;20世紀的熱力學是化學平衡、機械、無線通訊與跳頻技術;21世紀的熱力學是暖化/熵增及系統崩潰、5G切片、材料科學,乃至於現今的智能技術、奇點轉折及其無遠弗界的應用,熱力學儼然成為「無所不能、無所不在、無所不有」的產業救世主和普世價值。

2024諾貝爾獎的評審,很大幅度肯定了人工智能技術在科學實證系統的功能, 但最近紐約時報的負面報導「對人工智能的癡迷可能導致民主的終結」,《自然》對智能技術精準度所提出的質疑等,似乎又否定了諾貝爾獎級科學界的論述。

在諾貝爾獎公布之際,似乎更該以此為借鏡,重新審視全球科技的發展趨勢。80年前,量子力學大師Edwin Schrodinger,在《What is life!》書中,試圖將量子物理理論跨領域用於探討生物學的基礎探索,未竟其功且留下的爭議也不斷,但此舉開啟了許多實證學科跨領域進入生物學/醫學的開端。

在21世紀,AI毫無疑問的將扮演科技進化的關鍵角色。賴政府在搜尋下一個護國神山之際,是否也該利用此次諾貝爾獎所引發的啟示進行適度的調整,為全民創造更高的科技創新價值?

(本文取自10月12日聯合報民意論壇,作者為產業分析培訓講師、陽明交大退休教授)

諾貝爾獎 人工智能 紐約時報

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