APP 橫空出世的ChatGPT從起初的受青睞和追捧，到目前的遭質(zhì)疑和警惕，也沒有降低人們對人工智能的熱情。當公眾及產(chǎn)業(yè)界還在熱議人工智能在落地應用所展現(xiàn)的超強能力之時，政府及學術界已經(jīng)開始關注其給科研范式帶來的革新，并極力“撮合”它與科學研究的深度融合。
近日，科技部、自然科學基金委聯(lián)合啟動人工智能驅(qū)動的科學研究（AI for Science）專項部署工作，將結(jié)合數(shù)學、物理、化學、天文等基礎學科關鍵問題，推進面向重大科學問題的人工智能模型和算法創(chuàng)新。
來自產(chǎn)業(yè)界的APUS技術負責人張旭認為，隨著應用規(guī)模的不斷突破，人工智能已經(jīng)開始賦能各行各業(yè)，也包括離產(chǎn)業(yè)并不遙遠的科研領域?？萍紕?chuàng)新2030-“新一代人工智能”重大項目實施專家組組長、中國科學院自動化研究所所長徐波則強調(diào)，新一代人工智能技術的蓬勃發(fā)展，正在推動科研范式發(fā)生新變革，“人工智能已成為繼實驗、理論、計算之后的科學研究新范式。”
賦能科研的價值在凸顯
誕生于科研中的人工智能技術，發(fā)展至今已逾半個世紀。近些年隨著深度學習技術以及大模型的快速發(fā)展，人工智能“反哺”基礎研究已經(jīng)水到渠成。
去年，約翰·詹珀帶領團隊開發(fā)出能夠精準預測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的AlphaFold 2，成功將有“豪華版諾貝爾獎”之稱的2023年生命科學突破獎收入囊中。困擾生物學界半個多世紀的“蛋白質(zhì)的氨基酸序列應該能完全決定其結(jié)構(gòu)”難題最終由人工智能解決，這不僅讓蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預測的研究走入一個新階段，更是引發(fā)公眾對 AI for Science 的關注。
也是在去年，科技部等六部門聯(lián)合印發(fā)的《關于加快場景創(chuàng)新以人工智能高水平應用促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的指導意見》指出，要著力打造若干重大場景，拓展人工智能應用，高水平科研活動便是其中之一。而此次AI for Science專項部署工作的啟動，無疑將進一步加強統(tǒng)籌指導、系統(tǒng)布局，發(fā)揮我國在人工智能領域的優(yōu)勢，加速科學研究范式變革和能力提升。
AI for Science，其實就是讓人工智能利用自身強大的數(shù)據(jù)歸納和分析能力去學習科學規(guī)律和原理，得出模型來解決實際的科研問題，特別是輔助科學家在不同的假設條件下進行大量重復的驗證和試錯，從而大大加速科研探索的進程。如今，這一方法已在多個前沿科學領域中取得了顯著的成果。
百度集團執(zhí)行副總裁、百度智能云事業(yè)群總裁沈抖認為，以深度學習為代表的人工智能有望成為人類史上的第四次科技革命，其價值比前幾次科技革命更顯著的一點在于，它不但解放了腦力，而且能夠部分替代腦力。“這也使得人工智能的想象空間比之前幾次科技革命更大?！?/p>
近年來，我國人工智能技術發(fā)展迅速，科研數(shù)據(jù)和算力資源日益豐富?？茖W研究領域應用場景不斷拓展，這也為加快推動AI for Science發(fā)展奠定了堅實基礎，生命科學、數(shù)學、化學、空間科學等學科研究紛紛擁抱人工智能。
張旭表示，跟大家此前耳熟能詳且觸手可及的人工智能應用相比，AI for Science所涉及的生物制藥、能源、材料研發(fā)等科研領域盡管離大眾生活看似遙遠，但其背后的共同之處在于，利用人工智能來“解放”生產(chǎn)力——讓人們能夠從許多重復性、機械化的基礎工作中釋放出來，在人工智能的輔助下進行更高效的科學研究?！斑@些，也正是人工智能對科學研究的價值和魅力所在”。
驅(qū)動科研范式再度進化
對于人工智能賦能科學研究，中國科學院院士、北京大學國際機器學習研究中心主任鄂維南滿懷信心，他認為人工智能必將大幅提高科研效率，“AI for Science有可能推動我們在下一輪科技革命中走在前沿?！?/p>
回望科學發(fā)展的歷史，不同發(fā)展階段經(jīng)歷了不同的科研范式。幾千年前，人類通過觀察、實驗來描述自然現(xiàn)象；四五百年前，理論模型范式出現(xiàn)，從而指導新的科學研究；五六十年前，大型計算機出現(xiàn)后，計算范式指導了科學研究；近20年，我們開始進入大數(shù)據(jù)時代。到今天，人工智能已然能夠給科學研究推出一個新的范式。
其實，早在2021年阿里巴巴達摩院發(fā)布的2022年科技發(fā)展趨勢就指出，實驗科學和理論科學是數(shù)百年來科學界的兩大基礎范式，人工智能則正在催生新的科研范式。
作為科研范式的革新者，AI for Science是一個學科與知識體大重構(gòu)的過程，不低的門檻則需要產(chǎn)、學、研界的協(xié)同和融合。近年來，國內(nèi)多所高校、科研機構(gòu)都在科學智能領域積極布局，國內(nèi)企業(yè)也在積極推動科學智能發(fā)展和產(chǎn)業(yè)落地。
當然，AI for Science作為一個充分體現(xiàn)交叉學科的新興科研范式，涉及多學科，需要大量的跨領域科研人才，且要與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)集模擬軟件、數(shù)據(jù)集打通，才能逐步形成穩(wěn)定且優(yōu)質(zhì)的科研生態(tài)。
百度AI技術生態(tài)總經(jīng)理馬艷軍告訴記者，在推動AI for Science發(fā)展中，企業(yè)可以在工程方面提供很好的支持，并在產(chǎn)業(yè)鏈中發(fā)揮重要作用，把上下游產(chǎn)業(yè)更好地帶動起來?！癆I for Science需要政產(chǎn)學研用各方攜手，以開源開放建設共性平臺，并加速垂直整合，將有助于科學研究做出更多成果。”
面對科學計算的技術趨勢和新興場景的發(fā)展，馬艷軍透露，百度其實一直在為科研工作者提供人工智能技術與平臺，支持和幫助科研人員在科學領域完成新的探索。目前，飛槳與已有的科學計算生態(tài)緊密融合，積極與多家高校、科研機構(gòu)等開展流體、材料、生物等方面的范例建設，并形成了一些開放性的、多學科交叉的生態(tài)社區(qū)。
從賦能產(chǎn)業(yè)到賦能科研，人工智能的重要意義在于對科研工作起到加速作用，能讓更多的科研人員在更復雜的場景中探索，并結(jié)合數(shù)據(jù)反推復雜場景下更為準確的物理規(guī)律，甚至幫助他們發(fā)現(xiàn)新的科學規(guī)律。
縱觀人工智能的發(fā)展歷程，可以很清晰地看到它在每一個發(fā)展階段的爆發(fā)和給人類帶來的驚喜。當下的AI for Science，則正在催化一場新的“科技革命”。
