A I替代了科研体力活却替不了科学家
发布时间：2023-05-11 16:42:19 所属栏目：业界 来源：转载
导读： “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，它不仅会带来科研方式的变革，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，中国
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“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，它不仅会带来科研方式的变革，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，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，所有学科的界限将被打破,科研、工业等都会发生极大的变化。 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。 传统科学领域将成为人工智能的主战场 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危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，人工智能未来将逐步从根本上改变现有的生物制药、高端芯片、集成电路材料、工业制造等产业的模式。 科研方式变革加速，从“作坊模式”转向“安卓模式” “随着AI for Science的发展，科研方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。 未来从事科研的人会越来越多，而不是越来越少 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，不远的未来，人工智能科学家所从事人工智能研究领域的工作方式是否也会受到人工智能的影响？ 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。而对于中国来说，在这方面的努力同样不可忽视。比如，我们正在大力推进的“嫦娥工程”，就是一个非常典型的例子。 （编辑：厦门网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
