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中科院院士鄂维南:AI替得了科研“体力活”却替不了科学家
发布时间:2023-04-03  来源:文汇网  

  “人工智能驱动的科学研究(AI for Science)是一场正在发生的科技革命,它不仅会带来科研范式的变革,催生新的产业业态,而且,在此背景下,创新也更容易发生。”昨天(4月2日),中国科学院院士、北京大学讲席教授鄂维南在出席浦江创新论坛时直言,未来,科研模式将告别“作坊模式”,转为类似“安卓模式”的平台科研,所有的学科边界将被打破,科研和产业都将发生巨变。

  对科研人员而言,挑战不言而喻,新的机遇也应运而生。“不过,推进AI for Science,不仅需要看到AI逻辑,更重要的是看到科学逻辑。”他同时分析,就AI for Science来看,我国的起步比较早,面对这一千载难逢的机遇,需要政府、学界和产业界共同携手,共同推动中国的科技创新,争取成为新赛道的领跑者。

  鄂维南是国际上AI for Science最早的推动者之一。昨天的论坛期间,他接受了本报记者的专访。

  AI for Science为何会成为全球人工智能领域的新前沿,备受学界关注?

  “过去几十年甚至上百年来,科学研究一直面临着一些困境。如今,随着AI的发展,科学研究将迎来一系列新的突破。”鄂维南分析,传统的科研方法,不论是基本原理驱动的方法还是数据驱动的方法,面临的一个核心困难,在于一些科学问题因为自由度太多产生了“维数灾难”,即随着维数增加,计算量呈指数级增加。同时,对于一些非线性问题,用传统的科研方法,无法找到理想的解决方式。但是,深度神经网络的加入为这些高维问题提供了有效的解决方法。比如,作为典型的数据驱动方法,AlphaFold2完成了超过2亿个蛋白质结构预测,一举解决了困扰生物科学多年的基础问题。

  “自然科学和工程科学常用的基础物理模型,都可以用人工智能或者机器学习的方法来设计新的模型和新的算法。这也是化学、材料、生物、工程等传统科学领域将成为人工智能主战场的原因。同时,这也将进一步催生新一代的产业模式。”在鄂维南看来,现有的实体经济、工业制造等都是以传统科学领域为“基石”而构建的,随着AI在这些传统科学领域的应用,未来将逐步改变生物制药、芯片、材料、工业制造等产业的模式。

  “随着AI for Science的发展,科研范式也将从效率相对比较低的‘作坊模式’转变为类似‘安卓模式’的平台科研。”鄂维南说,所谓“作坊模式”,即传统的科研模式下,课题组完成和科研任务有关的所有事务。比如,一个研究计算材料研究的课题组,其成员研究的领域将覆盖量子力学计算、分子动力学势函数、分子动力学计算以及数据分析等,可谓事无巨细均由一个团队完成。

  而代表未来方向的“安卓模式”,则有望通过AI推动下一代工具建设并将所有的科研工具整合在大平台上。所有的科研人员都可以通过这个平台获得自己需要的研究工具,开展自己感兴趣的课题研究。“这也将助力打破各个领域和各个学科之间的隔阂。”鄂维南分析,要做到这一点,依赖于四大基础设施的建设,分别是:高精度、高效率的模型算法和数据分析方法;高效率、高精度的实验表征方法;替代文献的数据库和知识库;专用芯片和高度整合的计算能力。

  同样,开放的“社区建设”也会成为重要趋势。从2018年开始,在鄂维南的努力下,由中国主导开发的全球化开源社区DeepModeling,集成机器学习和物理模型相结合的科学计算方法、模型、基础设施,吸引了一批国内外的科研人员。目前,这个平台的开发者中,60%来自中国,还有40%则来自世界各地。

  “在平台科研的基础上,针对具体的应用场景,通过‘垂直整合’的方式组织科学团队、实验团队、产业界专家联合进行攻关,必将极大提升科研的效率以及产业发展。”鄂维南说。

  就像AI会逐渐替代一部分劳动力,继而给劳动力市场带来深刻改变一般,眼下,不少学者也开始热议,随着AI在科研工作中的替代率越来越高,未来,科学家所从事研究工作是否也会受到影响?

  鄂维南认为,影响肯定有,但可以预见的是,未来从事科研的人会越来越多,而不是越来越少。

  “一方面,科研领域里的‘体力活’确实交给AI来完成更好。另一方面,未来的科研,对从业者的素质能力要求更高。比如,更需要从实际生产和生活中凝练真正的科学问题;再如,需要科研人员具备更有创造性的思维,拥有对创造性科研方案的设计能力。”鄂维南分析,从另一方面来看,在AI for Sci ence的背景下,平台科研将不断发展,由此,科研工作者将有更多机会跨越学科边界,在自己感兴趣的领域从事创新研究,而这也从某种程度上为科研的原始创新积累更多机会。个中道理很简单,基础研究原始创新的源头,正是来自于诸多的自由探索。

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