人工智能正在催生新的“科技革命”？

陳杰

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(dāng)公眾及產(chǎn)業(yè)界還在熱議人工智能在落地應(yīng)用所展現(xiàn)的超強能力之時，政府及學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始關(guān)注其給科研范式帶來的革新，并極力“撮合”它與科學(xué)研究的深度融合。

近日，科技部、自然科學(xué)基金委聯(lián)合啟動人工智能驅(qū)動的科學(xué)研究（AI for Science）專項部署工作，將結(jié)合數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)、天文等基礎(chǔ)學(xué)科關(guān)鍵問題，推進面向重大科學(xué)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(shù)負(fù)責(zé)人張旭認(rèn)為，隨著應(yīng)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(yuǎn)的科研領(lǐng)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(xué)院自動化研究所所長徐波則強調(diào)，新一代人工智能技術(shù)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(xué)研究新范式?！?/p>

誕生于科研中的人工智能技術(shù)，發(fā)展至今已逾半個世紀(jì)。近些年隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)以及大模型的快速發(fā)展，人工智能“反哺”基礎(chǔ)研究已經(jīng)水到渠成。

去年，約翰·詹珀帶領(lǐng)團隊開發(fā)出能夠精準(zhǔn)預(yù)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(xué)突破獎收入囊中。困擾生物學(xué)界半個多世紀(jì)的“蛋白質(zhì)的氨基酸序列應(yīng)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(yù)測的研究走入一個新階段，更是引發(fā)公眾對 AI for Science 的關(guān)注。

也是在去年，科技部等六部門聯(lián)合印發(fā)的《關(guān)于加快場景創(chuàng)新以人工智能高水平應(yīng)用促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見》指出，要著力打造若干重大場景，拓展人工智能應(yīng)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(dǎo)、系統(tǒng)布局，發(fā)揮我國在人工智能領(lǐng)域的優(yōu)勢，加速科學(xué)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(xué)習(xí)科學(xué)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(xué)家在不同的假設(shè)條件下進行大量重復(fù)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(xué)領(lǐng)域中取得了顯著的成果。

張旭表示，跟大家此前耳熟能詳且觸手可及的人工智能應(yīng)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(lǐng)域盡管離大眾生活看似遙遠(yuǎn)，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(fù)性、機械化的基礎(chǔ)工作中釋放出來，在人工智能的輔助下進行更高效的科學(xué)研究?！斑@些，也正是人工智能對科學(xué)研究的價值和魅力所在”。

對于人工智能賦能科學(xué)研究，中國科學(xué)院院士、北京大學(xué)國際機器學(xué)習(xí)研究中心主任鄂維南滿懷信心，他認(rèn)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。”

回望科學(xué)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(dǎo)新的科學(xué)研究；五六十年前，大型計算機出現(xiàn)后，計算范式指導(dǎo)了科學(xué)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(xué)研究推出一個新的范式。

作為科研范式的革新者，AI for Science是一個學(xué)科與知識體大重構(gòu)的過程，不低的門檻則需要產(chǎn)、學(xué)、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(xué)智能領(lǐng)域積極布局，國內(nèi)企業(yè)也在積極推動科學(xué)智能發(fā)展和產(chǎn)業(yè)落地。

當(dāng)然，AI for Science作為一個充分體現(xiàn)交叉學(xué)科的新興科研范式，涉及多學(xué)科，需要大量的跨領(lǐng)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)。

面對科學(xué)計算的技術(shù)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(shù)與平臺，支持和幫助科研人員在科學(xué)領(lǐng)域完成新的探索。目前，飛槳與已有的科學(xué)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(shè)，并形成了一些開放性的、多學(xué)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(fù)雜的場景中探索，并結(jié)合數(shù)據(jù)反推復(fù)雜場景下更為準(zhǔn)確的物理規(guī)律，甚至幫助他們發(fā)現(xiàn)新的科學(xué)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(dāng)下的AI for Science，則正在催化一場新的“科技革命”。