未来科学仪器的展望

文/李晓鸥 

人的所谓的思考之所以特殊和艰难，是包括有比如直觉、灵感、大势判断，大局和局部损失的取舍，举一反三的学习能力，细节次序等。这次Alpha Go在比赛中，证明了自己在这些特质上，具有超乎人类的优越表现。同时也证明了人类所有的这些特质，这些比较 “虚”的能力，也是可以量化和算法化的。人类中出现天才完全是随机产生的，不可控的，但是天才竟然也可以通过量化和算法化而打造出来吗？

在DeepMind使用的算法中，最重要的一支是神经网络(Neural network)领域。记得，我是1988年在美国读研究生时学过这门课的。当时课堂的形式是讨论式的，老师拿出自己发表的论文，供大家讨论，没有布置过编程类的实际项目，当时这个领域还是比较幼稚，没有展现出实用性的一面。这些年的发展突飞猛进。

回来说，人工智能对科学仪器界今后会产生什么影响？我感觉大到没有边界。咱们不妨随便设想几种可能性，比如工厂生产的质检，是否可以被人工智能替代？实验室的一般检测是否会被替代？是否有人工智能替代应用开发？就拿应用开发来说，人工智能自己学习测量铅元素，掌握全部的前处理技术，把全部当前元素测量的方法都录入存放，可以检索，通过测试不同样品，举一反三地学习，同时自己可以查找相应的方法，逐步成为一个优秀的应用“人员”。这种“人员”的人工智能水平要求有多高? 我感觉计算变化可能有10的20次方就到头了吧？这个水平和目前 Alpha Go的水平如何比较？据说在本次比赛的第四局中，白棋(Alpha Go)在黑棋第76步后的计算就超过了10的40次方。

不仅仅局限在以上的使用可能，再让我们设想几种可能性，假如2个这种人工智能“人员”，通过互联网大数据的相互并行通信，它们说了什么，干了什么，学了什么，人类怎么知道？如何管理？还有，今后设计一款新的仪器人工智能可以干吗？😊

回到现实中来，这十年来，中国的科学仪器事业发生了很多的变化，十年前和今天的行业风景线是完全不同了。这10年来，行业基本以两位数字增长大批优秀的企业茁壮成长。技术上的成长我仅举一个例子就够了，10年前没有国产的质谱仪，今天，不仅仅有国产GCMS、还有国产LCMS、ICPMS、便携式的GCMS、在线质谱、生物质谱等。具备相应质谱开发能力的厂商约有10个左右。这些年来，国产仪器厂商和国际接轨，走国际化的道路，走出了一条新的发展思路。很多厂商上市，打通了资本融资的渠道，可喜可贺。

在此，感谢仪器信息网以及仪器仪表学会、协会、首都科技平台等相关单位定期举办科学仪器年会。特别值得提出的是，仪器信息网开展的“国产好仪器”活动，对推动国产仪器的发展起到了积极正面的作用。

展望未来，我感到人工智能的发展会对我们行业的发展产生巨大的变革，今后的仪器会是什么样子哪？是不是会是一个带有质谱、光谱，或者色谱能力的人工智能分析机器人哪？至少在今后的10年，常规检测机器人替代人工是完全可能的。

面对这样一个形势，我们的行业该如何应对哪？至少，我认为应该跳出国产仪器这个圈子考虑问题，甚至跳出仪器行业这个圈子，在科学技术发展的主流上去思考。

最后，衷心祝愿科学仪器年会10岁生日快乐！让我们一同前行，期待下一个10年的来临。