谷歌大神想让AI自己帮人类解决顶级工程难题

不少高校实验室里，研究生熬夜调参、整理实验数据，是每个科研阶段都少不了的重复工作。

谷歌资深研究员JeffDean最近公开了团队的整体研究方向，就是把整个科研实验流程自动化。

这个思路不局限于特定领域，JeffDean称它可以应用在几乎所有科学和工程方向上，初期会先聚焦在机器学习本身的研发上，未来希望能助力解决国家工程院列出的14项工程重大挑战里的大部分核心子问题。

做这个方向需要同时精通机器学习和大规模系统搭建两个领域，才能真正落地。

@omarsar0 认为：很多开放的科学与工程问题很多，自动化机器学习工程能推动不少方向取得进展，AI用于科学与工程领域有很大发展空间。

这个变化不是只发生在谷歌实验室里，早就有多个科研机构在往这个方向走。

伯克利实验室已经在用AI、自动化和机器学习加快科学数据的分析速度。在材料科学领域，已经有人通过分层实验自动化，搭建出自成模块的自主反馈流程，能大幅缩短材料验证的时间。

以往AI大多只帮科学家完成单个孤立任务，现在通过自动化，AI能从头到尾参与整个研究流程，参与范围比以前宽得多。甚至已经有讨论认为，用AI加速AI研发的自我循环，有可能引发智能领域的快速跃进。

原来你买到更便宜性能更好的新材料，可能是用AI自动化做出来的，你还没察觉到而已。

国家工程院没有公开 endorse 这个方法，现在所有进展都还在研究阶段。

这14项都是人类悬而未决的顶级难题，从清洁能源到疾病治疗都有，当AI开始帮我们跑实验，人类科学家，要做的新工作会是什么？