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[转载]强观察|我国为何部署启动“人工智能驱动的科学研究”?

已有 1689 次阅读 2023-4-7 13:34 |个人分类:博客资讯|系统分类:博客资讯|文章来源:转载

强观察|我国为何部署启动“人工智能驱动的科学研究”?


据新华社3月27日报道,科技部会同自然科学基金委近期启动“人工智能驱动的科学研究”专项部署工作。


我国为何要启动专项部署?开展这项工作有何重要性?人工智能将对我们的生活带来什么影响?人民网“强观察”栏目记者采访了中国自动化学会监事长、中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任王飞跃,民盟中央科技委员会副主任、中国科学院大学公共政策与管理学院副院长王海燕,科技部科技创新2030-新一代人工智能重大项目专家组成员、北京科学智能研究院副院长张林峰。


“人工智能驱动的科学研究”主要研究什么?


人民网:请问“人工智能驱动的科学研究”专项部署启动释放什么信号,这项研究与传统科学研究有何区别?


王飞跃:“人工智能驱动的科学研究”主要是通过应用智能科学与技术,促进和变革传统科学研究方法。首先,可以更快速处理从实验、观测和模拟中获得的数据,从中提取重要信息,推进科学研究进展;其次,可以提供更高效的计算和模拟,这对于研究复杂的自然现象和系统至关重要;此外,对强化交叉学科和新文科的主导性也有重要意义。


王海燕:人工智能应用于科学研究,本质上是把新方法引入科研过程,它的广泛应用有可能引发新的科学范式。“人工智能驱动的科学研究”能够有效利用人工智能算法解决当前科学未解问题。其最大亮点是以一种全新的方式,将数据、模型、算法、算力和人才协作连接在一起,帮助跨学科、跨行业的科研人员打破专业壁垒、快速形成共识与知识迭代。


张林峰:“人工智能驱动的科学研究”是学科与知识体系大重构的过程,它需要计算机、数据科学、材料、化学、生物等学科的交叉融合,也需要数学、物理等基础学科更加深入的理论构建和算法设计。这种前所未有的方式,会将不同学科、不同背景的人们联系在一起。


这次专项部署将产生什么深远意义?


人民网:请您从发展经济、技术储备等角度出发谈谈,开展这项工作对我国当前发展有何重要性?


王海燕:当前很多国家都已开始密切关注“人工智能驱动的科学研究”,它极有可能很快成为各国之间新的“角力场”。从发展经济的角度看,它可以缩短科研周期和从基础研究到成果转化的周期,推动科技创新、提高经济效益、促进产业升级、创造高质量就业机会等;从技术储备角度讲,可以帮助科研人员在大规模数据中挖掘新规律和模式,促进研究水平提高;从制度层面看,将促进科学家团队跨学科合作与重组,催生科研组织新模式及数据治理新模式。


王飞跃:我认为,主要是能够提高科学研究的效率和准确性。专项工作正加速推动科学研究的范式转移,一场改变世界格局的科学革命正在发生。


张林峰:随着新一代人工智能技术的蓬勃发展,科学研究正从“作坊”模式转变到“平台科研”模式。专项工作正是推动“平台科研”模式形成的主要动力,将有助于我们在新一轮科学革命中抢占先机。


为何聚焦这些关键问题和重点领域?


人民网:“人工智能驱动的科学研究”专项部署工作,紧密结合数学、物理、化学、天文等基础学科关键问题,围绕药物研发、基因研究、生物育种、新材料研发等重点领域科研需求展开,这么做有哪些考虑?


张林峰:基础学科为科技发展提供了重要理论基础,药物研发、基因研究、生物育种等是人工智能与科学研究结合,需求迫切、进展突出、具有代表性的学科和领域。例如,基于生物学机制、疾病和用药相关数据、药物的各种药学性质等建立的人工智能模型可预测新药的安全性和有效性。


值得注意的是,科学研究中的人工智能方法不能简单照搬我们现在所熟知的模型和算法,而是需要研发具有针对性的智能算法、模型和软件工具。

王海燕:药物研发、基因研究、生物育种、新材料研发都是国际竞争最前沿和最激烈的领域。而数理化等基础学科是各科学领域和各项关键核心技术的底层逻辑。


基础学科往往需要通过大量的实验验证和超强的计算能力来进行理论探索,包含海量的试错过程,靠传统人工完成相关实验和计算效率太低。人工智能带来的新手段和新工具能够极大缩短由基础研究到技术创新的周期,也有望助力实现基础学科的重大突破。


全球人工智能发展前景如何?我国处于什么梯队?


人民网:当前,我国人工智能领域呈现哪些发展特征?随着这项工作的开展落实,人工智能的发展前景如何?


王飞跃:当前,人工智能领域的发展,已经从算法智能进入到语言智能阶段,加速进入想象智能新时代。未来,人类的科技想象能力将成为第一生产力,知识自动化将成为社会发展的常态技术。目前,我国人工智能领域的研究也符合这一发展特征,国内企业、实验室和高校等各方力量正紧随国际前沿,力争保持处于第一梯队。


我们对全球人工智能进步感到兴奋,但在“人工智能驱动的科学研究”成为流行范例之前,还有很长的路要走。



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