坐拥奥斯卡与两颗命名小行星,John Platt 谈 Google ERA 用 AI 自动做科研

Latent Space · rss · 2026-09-23

Latent Space 播客采访 John Platt——既拿过奥斯卡(科技奖)又发明了教科书级机器学习算法(SMO/SVM 相关)、Erdős–Bacon 数为 6 的传奇人物。核心内容:

Google ERA(Empirical Research Assistance)

起点是「auto-Kaggle」想法:把可写成评分函数的科学问题变成「scoreable task」,让 AI 自动找最大化得分的代码;
实现出人意料地简单:Gemini 维护实验 notebook 的搜索树,近亲于 MCTS——每轮用 UCB 规则选最有前景的 notebook(乐观而非贪心,第五名也可能被选中),每次提约 10 个变异方案,分支间共享历史互相学习;
Gemini 2.0→2.5 之间出现质变,从完全跑不通变为效果很好;团队已用它产出至少 10 篇论文;
防自我欺骗:ERA 给出预测模型,科学家需确保其真实描述世界。「这是会切掉手指的电动工具」;Kaggle 凝尾迹比赛冠军靠发现标签半像素偏移取胜——Goodhart 定律无处不在。他的入门建议:「永远先跑线性回归。就现在。或者 SVM。」

AI 应对气候变化

飞机凝结尾迹占人为致暖约 1%,1 克尾气可生成 10 公斤冰晶,像红外黑毯昼夜锁热;解决办法是让飞机降一两个飞行高度,难点在反事实核算,团队卡壳两年多,ERA 最终找到了带混杂变量的简单模型;
另有 FireSat 卫星星座,在火情只有房间大小时即识别,避免演变成数十万英亩的大火。

给科研者的建议

深耕领域专业度是第一要务,品味只能从啃硬问题中来;他建议偶尔「用老办法爬山」——亲手实现工具;AI 时代科学家仍有位置,且会打开更多「创造性、严谨性、哲学性」的空间;过度优化会过拟合。

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