中新網(wǎng)上海10月22日電(記者 陳靜)記者22日獲悉,剛被授予2024世界頂尖科學家協(xié)會獎的兩位科學家在復旦大學登上第九期浦江科學大師講壇。
在搜索引擎算法和社交網(wǎng)絡底層架構(gòu)等前沿領域取得開創(chuàng)性成就的康奈爾大學計算機科學和信息科學講席教授喬恩·克萊因伯格(Jon Kleinberg)和視覺科學領域卓越的科學家之一、約翰斯·霍普金斯大學醫(yī)學院分子生物學與遺傳學、神經(jīng)科學和眼科學講席教授杰瑞米·內(nèi)森斯(Jeremy Nathans)聯(lián)袂開講。
據(jù)悉,克萊因伯格曾對小世界理論和萬維網(wǎng)搜索算法做出開創(chuàng)性工作。他25歲拿下麻省理工學院博士,28歲發(fā)表關(guān)于“外部網(wǎng)絡的HITS算法”的論文。他和各個學科領域科學家開展合作,希望將人工智能更好、更善、更公平地應用于人類社會。如今,他思考并推動算法公平,尤其是當算法輔助人類做出決策時,如何定義和實現(xiàn)公平。
算法視角下的人類世界是怎樣的?如何確保算法的公平性?未來人工智能是否會完全替代人類行動?克萊因伯格以“算法視角下的世界:計算與高風險決策”為題,對這些問題進行了回答。
杰瑞米·內(nèi)森斯(Jeremy Nathans)曾揭示人類顏色視覺的分子基礎,通過基因研究闡明了視網(wǎng)膜發(fā)育的機制及其與遺傳性眼病的關(guān)系。他還探索了基因治療在視覺系統(tǒng)疾病中的潛力,為視覺科學的研究和臨床應用開辟了新的方向,也改變了人類對如何“看”世界的理解。
為什么人們能看見顏色?為什么有的人難以分辨紅色和綠色?為什么男性比女性更容易患有色盲癥……內(nèi)森斯以“色覺、X染色體失活與女性優(yōu)勢”為題的分享,對這些有趣的問題進行了回答。
在演講中,克萊因伯格把計算機科學三十多年的發(fā)展史分為三個階段,隨之而來的是社交媒體興起,互聯(lián)網(wǎng)被賦予了更多含義——人與人、人與機器在社交網(wǎng)絡的接觸,產(chǎn)生巨量分享、轉(zhuǎn)發(fā)和虛擬社群信息,在互聯(lián)網(wǎng)空間形成了囊括各種人類行為的生態(tài)系統(tǒng)。2014年以來,人工智能技術(shù)的發(fā)展使互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展進入第三階段!霸谶@個過程中,算法發(fā)揮了至關(guān)重要的作用,它們能夠處理海量的信息,并從中提取有價值的部分。”克萊因伯格指出。
在克萊因伯格看來,數(shù)據(jù)表面就能提供很多意義,大模型可以挖掘出更多信息。他們對地理標簽數(shù)據(jù)進行熱力圖分析,借助大語言模型從紛繁復雜的數(shù)據(jù)中提煉出有用的信息,分析其中的高頻詞匯、特殊詞匯,從而準確定位并描述這些“熱點”!爱斘覀兪褂盟惴▉矸治鲞@些數(shù)據(jù)時,我們可以發(fā)現(xiàn)許多有趣且重要的社會和文化內(nèi)涵!彼f。
算法的應用也產(chǎn)生許多新的問題,比如:怎樣通過算法分析獲得更多信息?虛擬信息是否能轉(zhuǎn)化為可研究、可加工的素材?克萊因伯格表示,為此,有效利用機器學習和人工智能技術(shù),能讓當前以人工智能作為基礎的互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)體系更為健全!拔覀儽仨毸伎妓惴▽θ祟惿詈秃蟠赡墚a(chǎn)生的影響!笨巳R因伯格強調(diào),算法可能存在文化單一問題。“如果我們都使用同一種算法去做決定,是否會導致做出的決定高度趨同,導致我們的文化也高度趨同?”在他看來,人類在使用算法工具的時候,設計者、使用者、研究者都需要保持一定的多元性。
在第九期浦江科學大師講壇上,內(nèi)森斯在演講中表示,人體具有紅、藍和綠三類不同的色覺基因,不同基因?qū)Χ鄠波長的光敏感程度不同,但對某一組特定波長的光的敏感度最佳。據(jù)悉,從分子基礎出發(fā),內(nèi)森斯開始探究視覺基因的相關(guān)疾病!拔蚁嘈怕牨娭幸欢ㄓ腥松X跟其他大多數(shù)人不一樣,這種色覺不一樣是由基因來決定的。”內(nèi)森斯表示,基因決定了人們對長波和中波光線的接收情況。在進化的過程中,編碼紅色和綠色色覺的基因到了一條染色體上,這一基因重組事件,也是人類色覺變異的根源。
在了解人類顏色視覺基因?qū)用婀ぷ鳈C制的基礎上,內(nèi)森斯與合作者進一步探索創(chuàng)新,在一項小鼠遺傳和行為研究中,對具有基因缺陷的小鼠進行了基因改造,使得本來只具有長波、中波、短波色素基因中的一部分的二色視覺小鼠能夠看到原來看不到的色彩,通過三色視覺測試。這一驚人發(fā)現(xiàn)凸顯了視覺系統(tǒng)的非凡可塑性。
“科學問題就像洋蔥,揭開一層還有一層,”他強調(diào),“盡管我們做了多年研究,但還是不了解具體機制,仍然需要做更多工作!(完)
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編輯:王丹沁