AI慘?。∪祟惪?2分的題，GPT-4僅得15分…… | 科技周覽

整理 | 周舒義

“抗癌神藥”誘發(fā)癌癥？FDA已展開(kāi)調(diào)查

11月28日美國(guó)食品藥品監(jiān)督管理局（FDA）發(fā)布公告稱，已收到報(bào)告顯示，少數(shù)患者在接受嵌合抗原受體T細(xì)胞（CAR-T）療法后新發(fā)T細(xì)胞淋巴瘤，正在調(diào)查CAR-T療法可能誘發(fā)惡性腫瘤的“嚴(yán)重風(fēng)險(xiǎn)”。

CAR-T療法被譽(yù)為“抗癌神藥”。它對(duì)T細(xì)胞進(jìn)行基因修飾，導(dǎo)入編碼嵌合抗原受體（CAR）的基因，將其回輸至患者體內(nèi)，改造后的T細(xì)胞就能特異性靶向結(jié)合、殺傷腫瘤細(xì)胞。截至28日，F(xiàn)DA的FEARS數(shù)據(jù)庫(kù)列出了12個(gè)上述新發(fā)惡性腫瘤的不良反應(yīng)案例，一些患者因此住院或死亡。根據(jù)公告，目前在美國(guó)獲批上市的6款靶向BCMA或CD19的CAR-T療法均含潛在風(fēng)險(xiǎn)。其中Carvykti（靶向BCMA）、Tecartus和Yescarta（靶向CD19）已在我國(guó)獲批上市。FDA表示，就批準(zhǔn)用途而言，這些療法總體來(lái)看仍然利大于弊，F(xiàn)DA正在評(píng)估采取監(jiān)管行動(dòng)的必要性。公告建議，接受這些療法的患者和臨床試驗(yàn)受試者應(yīng)終身監(jiān)測(cè)是否罹患新發(fā)惡性腫瘤。（FDA）

行星形成理論遭遇挑戰(zhàn)：小恒星可以帶動(dòng)大行星

按照經(jīng)典行星形成理論，低質(zhì)量恒星周圍很難形成大質(zhì)量行星，最新研究挑戰(zhàn)了這一認(rèn)知。研究人員11月30日在Science發(fā)表論文，他們發(fā)現(xiàn)了一顆系外行星LHS-3154b，質(zhì)量是地球的13倍，而其繞轉(zhuǎn)的恒星LHS-3154質(zhì)量?jī)H為太陽(yáng)的11%，行星-恒星質(zhì)量比是地球-太陽(yáng)的100多倍，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出當(dāng)前理論預(yù)測(cè)的極限。

行星誕生于年輕恒星周圍環(huán)繞的原行星盤(pán)，其間充滿了氣體和塵埃，原行星盤(pán)規(guī)模決定了誕生行星的質(zhì)量大小。研究人員使用“宜居帶行星探測(cè)器（HPF）”，通過(guò)視向速度法檢測(cè)LHS-3154b造成的多普勒頻移。觀測(cè)顯示，這顆行星非?？拷渲餍牵壍乐芷趦H3.7天。當(dāng)前行星形成理論（核吸積理論和引力不穩(wěn)定機(jī)制）無(wú)法解釋此次觀測(cè)到的高行星-恒星質(zhì)量比（>3.5×10^（-3））。對(duì)核吸積的仿真計(jì)算表明，只有當(dāng)原行星盤(pán)質(zhì)量是預(yù)期10倍以上時(shí)，才能解釋LHS-3154b的存在。（Science）

材料學(xué)迎革命性突破！AI預(yù)測(cè)220萬(wàn)種無(wú)機(jī)材料結(jié)構(gòu)

從電子產(chǎn)品到光伏發(fā)電，現(xiàn)代生活中處處可見(jiàn)材料的身影。但合成新材料并不容易，需要長(zhǎng)年累月的試錯(cuò)和大量埋頭苦干的研究生。谷歌DeepMind團(tuán)隊(duì)11月30日在Nature發(fā)表兩篇論文，有望改變這一現(xiàn)狀：他們利用AI工具預(yù)測(cè)了220萬(wàn)種無(wú)機(jī)材料的結(jié)構(gòu)和性質(zhì)，其中有近40萬(wàn)種能穩(wěn)定存在；研究團(tuán)隊(duì)還借助AI和機(jī)器人技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了無(wú)機(jī)材料的全自動(dòng)合成。

“材料計(jì)劃（Materials Project）”是材料領(lǐng)域最全的在線開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)。研究人員使用來(lái)自Materials Project的48000條數(shù)據(jù)，訓(xùn)練名為“材料探索圖形網(wǎng)絡(luò)（Graph Networks for Materials Exploration，GNoME）”的深度學(xué)習(xí)模型，通過(guò)主動(dòng)學(xué)習(xí)和多次迭代訓(xùn)練，GNoME成功預(yù)測(cè)了220萬(wàn)種可能的無(wú)機(jī)化合物，形成能計(jì)算表明，其中381000種材料可穩(wěn)定存在。已有736種預(yù)測(cè)的材料通過(guò)獨(dú)立實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了穩(wěn)定性。測(cè)試表明，GNoME在預(yù)測(cè)穩(wěn)定結(jié)構(gòu)時(shí)成功率由此前研究的50%提高到80%；在預(yù)測(cè)成分時(shí)每100次實(shí)驗(yàn)的精確度由此前的1%提高到33%。

來(lái)自勞倫斯伯克利國(guó)家實(shí)驗(yàn)室的研究人員還搭建了名為A-Lab的實(shí)驗(yàn)室平臺(tái)，可實(shí)現(xiàn)無(wú)機(jī)固體粉末材料的全自動(dòng)合成。目標(biāo)產(chǎn)物數(shù)據(jù)來(lái)自Materials Project和GNoME，合成配方由基于文獻(xiàn)訓(xùn)練的自然語(yǔ)言模型提出，通過(guò)主動(dòng)學(xué)習(xí)優(yōu)化。經(jīng)過(guò)17天的閉環(huán)運(yùn)轉(zhuǎn)，A-Lab進(jìn)行了355次實(shí)驗(yàn)，成功合成了58種目標(biāo)產(chǎn)物中的41種。研究人員表示，只需稍加修改決策算法，成功率就可以提高到74%，如果同步改進(jìn)計(jì)算技術(shù)，則可以進(jìn)一步提高到78%。（Nature News）

AI慘?。∪祟惪?2分的題，GPT-4僅得15分

各種方法在GAIA中的得分和答題時(shí)間。其中GPT-4 Plugins需根據(jù)遇到的問(wèn)題人工選擇不同的插件，AutoGPT-4的插件是自動(dòng)選擇的。Human一項(xiàng)指的是注釋員在驗(yàn)證問(wèn)題時(shí)的得分。| 圖片來(lái)源：Grégoire Mialon ET AL

AI功能日益強(qiáng)大，在許多專業(yè)領(lǐng)域（比如法律、化學(xué)）的表現(xiàn)甚至超越了人類。但最新測(cè)試顯示，AI似乎還遠(yuǎn)沒(méi)有我們想象得那樣“聰明”。研究人員近日在預(yù)印本網(wǎng)站arXiv上發(fā)表論文，提出了新的AI基準(zhǔn)測(cè)試GAIA。在這項(xiàng)測(cè)試中，人類能正確回答92%的問(wèn)題，而人工選擇插件的GPT-4平均得分率僅為15%。

GAIA問(wèn)題示例。答案是明確的，并且不會(huì)出現(xiàn)在訓(xùn)練集文本中。| 圖片來(lái)源：Grégoire Mialon ET AL

此前的AI基準(zhǔn)測(cè)試傾向于設(shè)計(jì)對(duì)人類來(lái)說(shuō)越來(lái)越難的任務(wù)，GAIA則另辟蹊徑，側(cè)重于考察現(xiàn)實(shí)世界所需的基本能力，如推理、多模態(tài)處理、網(wǎng)頁(yè)瀏覽和通用工具使用水平。這些問(wèn)題對(duì)人類而言相對(duì)簡(jiǎn)單，卻往往能難倒最先進(jìn)的AI。GAIA包含由人類設(shè)計(jì)和標(biāo)注的466個(gè)問(wèn)題，依據(jù)難度劃分成3個(gè)等級(jí)，場(chǎng)景涵蓋日常個(gè)人任務(wù)、科學(xué)問(wèn)題和一般知識(shí)。問(wèn)題答案簡(jiǎn)短且唯一，因此很容易驗(yàn)證。研究人員認(rèn)為，AGI（通用人工智能）應(yīng)該在此類問(wèn)題上表現(xiàn)出與普通人相近的魯棒性，如果能從GAIA“通關(guān)”，將成為人工智能研究的一座里程碑。研究人員也承認(rèn)，GAIA存在局限性，包括無(wú)法評(píng)估同一問(wèn)題的多種解法、現(xiàn)實(shí)中的歧義問(wèn)題，以及所有問(wèn)題僅由英語(yǔ)提出，缺乏語(yǔ)言和文化多樣性。（arXiv）

遠(yuǎn)程協(xié)作不利于科研創(chuàng)新

分工合作已成為現(xiàn)代科學(xué)研究的重要趨勢(shì)，遠(yuǎn)程技術(shù)在其中推波助瀾，幫助研究人員跨越地理阻隔，極大提升了協(xié)作效率。但研究人員也揭示了其消極一面：對(duì)數(shù)千萬(wàn)篇論文的分析表明，遠(yuǎn)程合作可能不利于創(chuàng)新，與線下科研團(tuán)隊(duì)相比更難取得突破性進(jìn)展。研究指出，遠(yuǎn)程協(xié)作團(tuán)隊(duì)難以充分整合想法，這使得他們更多集中于涉及顯性知識(shí)的技術(shù)性任務(wù)，而在構(gòu)思創(chuàng)意和設(shè)計(jì)研究等概念性任務(wù)中表現(xiàn)不佳；“分布式”團(tuán)隊(duì)長(zhǎng)于漸進(jìn)式進(jìn)步，拙于顛覆性研究。

研究人員分析了1960年至2020年來(lái)自2250萬(wàn)名作者的2000萬(wàn)篇論文，以及1976年至2020年來(lái)自270萬(wàn)名作者的400萬(wàn)份專利申請(qǐng)，以城市地理坐標(biāo)為基準(zhǔn)分析了合作者之間的鄰近度。他們還引入“D分?jǐn)?shù)（D score）”來(lái)評(píng)價(jià)論文的顛覆程度，取值從-1到1，1的顛覆性最強(qiáng)。D分?jǐn)?shù)基于以下考慮：如果一篇論文經(jīng)常與自己的參考文獻(xiàn)一同被引，那么該論文就被視為“漸進(jìn)性”工作；如果一篇論文在被引時(shí)獨(dú)當(dāng)一面（自己的參考文獻(xiàn)未被引用），那么該論文就被視為開(kāi)山之作。研究發(fā)現(xiàn)，過(guò)去50年里合作者之間的平均距離顯著增加，論文方面從100公里增加到近1000公里，專利方面從250公里增加到750公里。但與之相應(yīng)的，研究顛覆性在降低。當(dāng)協(xié)作距離從同一城市增加到600公里時(shí)，顛覆性研究（D分?jǐn)?shù)大于0）比率從28%下降到22%；顛覆性專利比率從67%下降到55%。相關(guān)論文11月29日發(fā)表于Nature。（Nature News）

探究大規(guī)模糾纏系統(tǒng)迎來(lái)新方法

糾纏是量子多體系統(tǒng)的一個(gè)顯著特征。當(dāng)幾個(gè)基本粒子彼此作用后，各粒子屬性以某種方式相互關(guān)聯(lián)，無(wú)法單獨(dú)描述粒子性質(zhì)，只能描述系統(tǒng)整體性質(zhì)。研究人員開(kāi)創(chuàng)了一種新方法，首次通過(guò)實(shí)驗(yàn)證實(shí)了量子場(chǎng)論的預(yù)測(cè)，加深了對(duì)量子糾纏的理解。

在量子材料中，對(duì)強(qiáng)糾纏粒子進(jìn)行測(cè)量會(huì)產(chǎn)生波動(dòng)很大的隨機(jī)結(jié)果，科學(xué)家將其稱為"熱"粒子，反之則是“冷”粒子。只有測(cè)量所有糾纏對(duì)象，才能揭示系統(tǒng)的確切狀態(tài)。在量子多體問(wèn)題中，糾纏帶來(lái)的復(fù)雜度隨系統(tǒng)規(guī)模擴(kuò)大呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，給測(cè)量帶來(lái)了困難。研究人員新開(kāi)發(fā)出一種更有效的描述方法，只需極少的測(cè)量次數(shù)，就能從系統(tǒng)中提取糾纏信息。他們?cè)?1離子的可編程量子模擬器上制備了一維XXZ海森堡鏈的基態(tài)和激發(fā)態(tài)，對(duì)多達(dá)20個(gè)格點(diǎn)的子系統(tǒng)糾纏哈密頓量（EH）樣本進(jìn)行了有效“學(xué)習(xí)”。研究人員通過(guò)計(jì)算機(jī)和量子系統(tǒng)之間的反饋回路確定其溫度分布，計(jì)算機(jī)不斷生成新的分布，然后將其與測(cè)量結(jié)果相比較。獲得的溫度分布曲線顯示，與環(huán)境相互作用強(qiáng)烈的粒子是“熱”的，而相互作用微弱的粒子是“冷”的，驗(yàn)證了理論預(yù)測(cè)。相關(guān)論文11月29日發(fā)表于Nature。（因斯布魯克大學(xué)）

非洲企鵝通過(guò)獨(dú)特“二維碼”識(shí)別配偶

在非洲企鵝（Spheniscus demersus）的白色胸羽上，有獨(dú)特的黑點(diǎn)圖案。Animal Behaviour近日發(fā)表的一項(xiàng)研究中，研究人員發(fā)現(xiàn)，這些黑點(diǎn)發(fā)揮著類似姓名牌的作用，能夠幫助企鵝在長(zhǎng)相相似的同類中識(shí)別出自己的配偶。

非洲企鵝 | 圖片來(lái)源：BACIADONNA ET AL

研究人員向企鵝同時(shí)展示兩張其他企鵝的照片，分別測(cè)量它觀察照片和在照片附近停留的時(shí)間。他們推測(cè)，長(zhǎng)時(shí)間凝視表明企鵝更熟悉照片中的個(gè)體。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，與陌生個(gè)體照片相比，企鵝會(huì)花更長(zhǎng)時(shí)間來(lái)查看配偶照片，平均時(shí)長(zhǎng)23秒；在配偶照片附近的停留時(shí)間是其他照片的兩倍。接下來(lái)，研究小組向企鵝展示兩張配偶照片，但其中一張的胸部黑點(diǎn)被抹掉，結(jié)果企鵝會(huì)花更多時(shí)間來(lái)查看保留黑點(diǎn)的照片。最后，企鵝再次被展示了配偶和陌生個(gè)體的照片，這次兩張照片中的胸部黑點(diǎn)均被抹掉，結(jié)果企鵝查看和停留的時(shí)間均沒(méi)有顯著差異——它們似乎不再能認(rèn)出自己的配偶。研究人員表示，根據(jù)外表來(lái)識(shí)別個(gè)體是“我們過(guò)去認(rèn)為非常特殊且高認(rèn)知難度的一種特征”。新研究表明企鵝也能做到這一點(diǎn)。（Science News）

改吃健康飲食可延壽十年

堅(jiān)持健康的飲食習(xí)慣可以預(yù)防非傳染性疾病，延長(zhǎng)預(yù)期壽命。據(jù)估計(jì)，不健康飲食每年導(dǎo)致英國(guó)超過(guò)75000人過(guò)早死亡，其中有17000人屬于15-70歲的年齡段。研究人員分析來(lái)自英國(guó)生物銀行（UK Biobank）467354人的前瞻性人群隊(duì)列數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)如果從不健康膳食模式轉(zhuǎn)向《飲食健康指南》（Eatwell Guide）建議的膳食模式，并加以保持，40歲男性和女性的預(yù)期壽命分別延長(zhǎng)了8.9年和8.6年。對(duì)同一人群，如果轉(zhuǎn)向并保持長(zhǎng)壽相關(guān)的膳食模式，預(yù)期壽命將分別延長(zhǎng)10.8年和10.4年。對(duì)于習(xí)慣中等膳食模式的40歲英國(guó)人，改變飲食習(xí)慣可使預(yù)期壽命延長(zhǎng)3年左右。

圖片來(lái)源：Pixabay

研究表明，長(zhǎng)壽相關(guān)的膳食模式包括適量攝入全谷物、水果、魚(yú)和白肉，大量攝入牛奶和乳制品、蔬菜、堅(jiān)果和豆類；較少量攝入雞蛋、紅肉和含糖飲料；少量攝入精制谷物和加工肉類。其中，多吃全谷物、堅(jiān)果和水果，少喝含糖飲料、少吃加工肉類帶來(lái)的益處最大。相關(guān)論文11月20日發(fā)表于Nature Food。（Nature News）

本文受科普中國(guó)·星空計(jì)劃項(xiàng)目扶持

出品：中國(guó)科協(xié)科普部

監(jiān)制：中國(guó)科學(xué)技術(shù)出版社有限公司、北京中科星河文化傳媒有限公司

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