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科学智能:科学技术创新兴起新典型范式
时间: 2024-11-21 06:54:13 | 作者: 贝博bb平台登录入口
“今年诺贝尔奖的AI元素很多,充分反映出瑞典皇家科学院评审专家希望主动拥抱AI时代的工作逻辑。”复旦大学智能复杂体系实验室主任、上海数学中心谷超豪研究所长聘教授林伟说,“过去10年,我们亲身经历了科学研究范式巨大的、颠覆性变革,
他说,随着、人工智能的兴起,科学界正突破传统的实验、理论、计算研究范式,利用新一代信息技术,开展面向超大规模、动态复杂系统的“清、准、全、精”一体化集成、联动和计算,形成了当今科学技术创新的典型范式——AI for Science(科学智能)和AI for Social Science(社会科学智能)。
所谓AI for Science,是指利用人工智能的技术和方法,学习、模拟、预测和优化自然界的各种现象和规律,从而推动科学发现和科技创新。它不仅能帮助科学家解决已有的问题,还能帮助科学家发现新的问题和方向。AI for Social Science是将这种研究范式应用于社会科学领域。
今年摘得诺贝尔化学奖的德米斯·哈萨比斯和约翰·江珀,带领团队开发的“阿尔法折叠2”(AlphaFold 2)AI系统,就是“科学智能”研究范式的经典案例。他们将人工智能技术应用于“蛋白质三维结构预测”这一世界难题,让“阿尔法折叠2”的预测准确率基本达到了科研人员的实验测定水平。
复旦大学复杂体系多尺度研究院院长马剑鹏说,虽然“阿尔法折叠2”和“阿尔法折叠3”并未完全解决蛋白质折叠问题,但它给科学界带来了启示:能够最终靠数据驱动,将AI应用于更多的科研领域,让AI助手破解各种难题。
马剑鹏表示,要重视培育企业的“大兵团作战”能力。近年来,“阿尔法折叠2”和ChatGPT等人工智能重大成果大多诞生于企业,体现在“大兵团作战”方面,企业优于高校、科研院所“小团队”的特点。在领军人物的带领下,企业能集聚更多人才和资源,有望在AI时代取得更大突破。
如果说,诺贝尔化学奖得主为“科学智能”研究范式提供了成功案例,那么,两位诺贝尔物理学奖获得者正是为这一范式奠定了基础。
林伟和记者说,人类渴望清楚自己的“内部宇宙”,想知道智能是怎么样产生的,以及如何通过人为的系统模块设计生成“机器智能”。在这个探索过程中,一些研究智能的科学家关注神经网络,通过开发人工神经网络,研究人类的记忆模式存储机理和记忆联想演化规律。摘得今年诺贝尔物理学奖的约翰·霍普菲尔德和杰弗里·辛顿,就是在人工神经网络领域作出了贡献。
“诺贝尔物理学奖授予统计物理学家霍普菲尔德,表明AI的基础与统计物理学有很深的渊源。”马剑鹏指出,是他奠定了人工神经网络的基本架构,可见基础研究的重要价值。