《AI for Science 访谈: John Platt 与 Google ERA 的“可打分任务”》

摘要

本期播客访谈 Google 的 John Platt：他手握奥斯卡奖、两篇教科书级算法、两颗命名小行星，Erdos-Bacon 数为 6。重点话题是 Google 的 Empirical Research Assistance（ERA）——团队发现许多科学难题可归结为所谓“可打分任务”（“scoreable task”）：难在设定评分函数，之后便要寻找能最大化评分的代码；由此衍生出“auto-Kaggle”设想，而 Kaggle 归 Google 所有，数据现成可用，最终做成 ERA（附论文、github 与博客）。ERA 在概念上相当简单：Gemini 维护过往实验笔记本构成的树及其走向，近似蒙特卡洛树搜索，用上置信界规则挑选最有前景的笔记本进行变异；该规则偏乐观而非贪婪，有时第五名也会被选中，每次约提出十个变异方案，各分支共享历史、彼此学习。对话还涉及 AI 助力应对气候变化、科学与 AI 的协同演化。同事 Dave Bacon 常调侃他总比下一个大热点早二十年，例如卷积神经网络、聚变研究与量子计算。