一項由佛羅里達州立大學(Florida State University)與卡加利大學(University of Calgary)的研究指出,相較於現生的鳥類,非鳥類恐龍孵化所需要的時間要遠比人們以往預期的還要更久。專門研究美洲短吻鱷與恐龍個體發生的專家艾瑞克森(Gregory Erickson)透過過往學生時代研究霸王龍(Tyrannosaurus)牙齒發育的經驗,希望能在恐龍的胚胎中找到相同的發育模式,於是研究了安氏原角龍(Protoceratops andrewsi)和史氏亞冠龍(Hypacrosaurus stebingeri)保有牙齒的胚胎化石,並將研究發表在《美國國家科學院院刊》(Proceedings of the National Academy of Sciences, PNAS)上。
Dinosaur incubation periods directly determined from growth-line counts in embryonic teeth show reptilian-grade development,Edited by Neil H. Shubin, University of Chicago, Chicago, IL, and approved December 1, 2016 (received for review August 17, 2016)
還記得美劇《The Big Bang Theory》嗎?劇中常常出現的物理名詞「弦論」,是描述物理世界基本結構的理論。中央研究院「研之有物」專訪院內數學研究所程之寧研究員,她正是研究弦論的科學家,也是熱愛音樂的搖滾樂團鼓手,這種跨領域身份並不衝突,兩邊都需要創造力與紀律。由於天生斜槓的性格,讓程之寧在數學和物理領域大展身手,透過數學的深入探討,她試圖將弦論更往前推進。最近程之寧更跨足到人工智慧領域,為學界提供理論物理上的貢獻。
我有兩個動機。一個就是我真的想深入了解人工智慧。我也可以像普羅大眾,看看 AI 下圍棋,讚嘆「哇!好厲害!」這樣就好,可是我覺得我一定可以真的去理解它,這可能就是數學家的自大吧!
另一方面,我知道對科學研究來說,未來 AI 將會是一個非常重要的工具。這是「在職訓練」的概念,我可能會用到這個新工具,或以後我可能會需要教這樣的課,因為學生是下一代的科學家。因為這些原因,我覺得我需要去訓練自己使用新的工具。在我的領域裡,也有一些有趣的、還沒被解答的科學問題,是 AI 有可能幫得上忙的,我看到了一些潛力。
弦論和 AI 感覺差距很大,AI 也可以應用到弦論的研究嗎?
乍看之下,弦論的確比較抽象,也不像其他許多實驗會產生大量數據。但其實弦論有大量的可能性,我認為使用 AI 來在這些巨量的可能性當中搜尋特別有趣的理論,是一個有潛力能夠加深我們對弦論理解的新的研究方法。
而且 AI 的應用絕不僅限於巨量資料。如果是面對一些比較新的挑戰,在沒有現成的演算法可以用的情形之下,可以自己做出需要的功能嗎?這過程我覺得也非常很有趣,而且應該是會有成果的一條路。這種不是那麼顯而易見的事情,我覺得很有挑戰性,也蠻好玩的。
除了用 AI 來幫助物理跟數學的研究之外,我也試著物理研究當做靈感來源,找出新的 AI 的可能性,我覺得這也是一個很有趣的研究方向。我現在有和 AI 的學者合作,嘗試做出一些創新的演算法,真的還蠻有趣的。