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    強觀察|我國為何部署啟動“人工智能驅動的科學研究”?

    周晶 朱江
    2023年03月29日17:21 | 來源:人民網
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    據新華社3月27日報道,科技部會同自然科學基金委近期啟動“人工智能驅動的科學研究”專項部署工作。

    我國為何要啟動專項部署?開展這項工作有何重要性?人工智能將對我們的生活帶來什么影響?人民網“強觀察”欄目記者采訪了中國自動化學會監事長、中國科學院自動化研究所復雜系統管理與控制國家重點實驗室主任王飛躍,民盟中央科技委員會副主任、中國科學院大學公共政策與管理學院副院長王海燕,科技部科技創新2030-新一代人工智能重大項目專家組成員、北京科學智能研究院副院長張林峰。

    “人工智能驅動的科學研究”主要研究什么?

    人民網:請問“人工智能驅動的科學研究”專項部署啟動釋放什么信號,這項研究與傳統科學研究有何區別?

    王飛躍:“人工智能驅動的科學研究”主要是通過應用智能科學與技術,促進和變革傳統科學研究方法。首先,可以更快速處理從實驗、觀測和模擬中獲得的數據,從中提取重要信息,推進科學研究進展;其次,可以提供更高效的計算和模擬,這對于研究復雜的自然現象和系統至關重要;此外,對強化交叉學科和新文科的主導性也有重要意義。

    王海燕:人工智能應用于科學研究,本質上是把新方法引入科研過程,它的廣泛應用有可能引發新的科學范式。“人工智能驅動的科學研究”能夠有效利用人工智能算法解決當前科學未解問題。其最大亮點是以一種全新的方式,將數據、模型、算法、算力和人才協作連接在一起,幫助跨學科、跨行業的科研人員打破專業壁壘、快速形成共識與知識迭代。

    張林峰:“人工智能驅動的科學研究”是學科與知識體系大重構的過程,它需要計算機、數據科學、材料、化學、生物等學科的交叉融合,也需要數學、物理等基礎學科更加深入的理論構建和算法設計。這種前所未有的方式,會將不同學科、不同背景的人們聯系在一起。

    這次專項部署將產生什么深遠意義?

    人民網:請您從發展經濟、技術儲備等角度出發談談,開展這項工作對我國當前發展有何重要性?

    王海燕:當前很多國家都已開始密切關注“人工智能驅動的科學研究”,它極有可能很快成為各國之間新的“角力場”。從發展經濟的角度看,它可以縮短科研周期和從基礎研究到成果轉化的周期,推動科技創新、提高經濟效益、促進產業升級、創造高質量就業機會等;從技術儲備角度講,可以幫助科研人員在大規模數據中挖掘新規律和模式,促進研究水平提高;從制度層面看,將促進科學家團隊跨學科合作與重組,催生科研組織新模式及數據治理新模式。

    王飛躍:我認為,主要是能夠提高科學研究的效率和準確性。專項工作正加速推動科學研究的范式轉移,一場改變世界格局的科學革命正在發生。

    張林峰:隨著新一代人工智能技術的蓬勃發展,科學研究正從“作坊”模式轉變到“平臺科研”模式。專項工作正是推動“平臺科研”模式形成的主要動力,將有助于我們在新一輪科學革命中搶占先機。

    為何聚焦這些關鍵問題和重點領域?

    人民網:“人工智能驅動的科學研究”專項部署工作,緊密結合數學、物理、化學、天文等基礎學科關鍵問題,圍繞藥物研發、基因研究、生物育種、新材料研發等重點領域科研需求展開,這么做有哪些考慮?

    張林峰:基礎學科為科技發展提供了重要理論基礎,藥物研發、基因研究、生物育種等是人工智能與科學研究結合,需求迫切、進展突出、具有代表性的學科和領域。例如,基于生物學機制、疾病和用藥相關數據、藥物的各種藥學性質等建立的人工智能模型可預測新藥的安全性和有效性。

    值得注意的是,科學研究中的人工智能方法不能簡單照搬我們現在所熟知的模型和算法,而是需要研發具有針對性的智能算法、模型和軟件工具。

    王海燕:藥物研發、基因研究、生物育種、新材料研發都是國際競爭最前沿和最激烈的領域。而數理化等基礎學科是各科學領域和各項關鍵核心技術的底層邏輯。

    基礎學科往往需要通過大量的實驗驗證和超強的計算能力來進行理論探索,包含海量的試錯過程,靠傳統人工完成相關實驗和計算效率太低。人工智能帶來的新手段和新工具能夠極大縮短由基礎研究到技術創新的周期,也有望助力實現基礎學科的重大突破。

    全球人工智能發展前景如何?我國處于什么梯隊?

    人民網:當前,我國人工智能領域呈現哪些發展特征?隨著這項工作的開展落實,人工智能的發展前景如何?

    王飛躍:當前,人工智能領域的發展,已經從算法智能進入到語言智能階段,加速進入想象智能新時代。未來,人類的科技想象能力將成為第一生產力,知識自動化將成為社會發展的常態技術。目前,我國人工智能領域的研究也符合這一發展特征,國內企業、實驗室和高校等各方力量正緊隨國際前沿,力爭保持處于第一梯隊。

    我們對全球人工智能進步感到興奮,但在“人工智能驅動的科學研究”成為流行范例之前,還有很長的路要走。

    (責編:朱江、曾偉)

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