在中国科学院自动化研究所所长徐波看来,AI for Science、预训练大模型等正在引发新一轮AI创新热潮。如果将“AI for Science”比作一个专业理科生,那么,ChatGPT类似于通才的、文字能力很强的文科生。不过,ChatGPT对于科学研究开展也有很大促进作用。除了帮人们润色论文、撰写摘要等,多位受访者都谈到,ChatGPT还可以对各个学科的文献进行很好归纳、总结,甚至会启发科学研究。
AI for Science:为什么是现在?
徐波告诉《中国新闻周刊》,科技部“AI for Science”专项部署工作将布局前沿科技研发体系,建立一些面向重大科学问题的人工智能模型与算法,利用人工智能技术带动科学研究的知识发现。这过程中,将建设很多学科都可使用的一些计算平台,这些平台用来跨尺度建模、高精度仿真、微分方程求解等。
2022年,在中关村论坛“AI for Science智能峰会”上,中国科学院院士、北京大学前沿交叉学科研究院执行院长汤超分享了国内这一概念提出的经过。他说,几年前,鄂维南找到他,商量是否可能在北大设立一个学科交叉项目,来探索机器学习在不同科学和工程领域的应用,于是他们为其取了一个名字,叫“AI for Science”。2018年8月,一场有关“AI for Science”的会议在北大召开。鄂维南是中国科学院院士、北京科学智能研究院院长、北京大学国际机器学习研究中心主任。
2020年3月,中央编制委员会办公室下发文件,批复同意自然科学基金委设立交叉科学部,负责统筹交叉科学领域整体资助政策、组织拟定发展战略等方面的工作。北京大学前沿交叉学科研究院执行院长汤超指出,交叉科学部成立以来的第一个重大研究计划,就是AI for Science方向。
受访学者们指出,AI for Science以前所未有的方式,将不同学科、不同背景研究者们联系在一起,并且进一步弱化了科学和技术的界限。裴剑锋谈到,AI与科学的结合突出了工程技术在科学研究当中的作用,比如AlphaFold能产生科学突破,工程团队在里面起了很大作用。
上海交通大学科学史与科学文化研究院院长李侠曾在采访中指出,从1960年代开始,随着解决的科学问题变得越来越复杂,以及整个科技知识生产条件的变化,科学研究需要更多团队合作。“我觉得小规模自由的科学探索依然非常重要,但是,当面临复杂和较大的科学问题时,大团队紧密的联合攻关,在AI for Science时代可能会成为更常用的方式。”裴剑锋表示。
AI能带来真正的创新吗?
凭借其日益强大的能力,AI已经如此深刻影响着科学的进展。国内AI for Science领域的牵头学者们,比如鄂维南,认为这是“一场正在发生的科技革命”。一个根本性问题是,这种数据驱动的研究方法,会成为一种新的科研范式、带来真正的创新吗?抑或它只会强化已知的理论,甚至阻碍知识边界的突破?
汤超对此并不十分认同,他认为,AI是否能发现新的科学规律、引发科学革命,是一个很值得探索的问题。他说,AI for Science应该有三个层次的含义。首先就是大家当下在做的事情,即将深度学习用于不同的场景、不同的学科当中,解决的是比较具体的问题,影响比较大,见效也比较快;第二个层次,是利用AI来发现新的科学问题,比如,用大量的行星运动数据来训练AI,AI应该很容易就能预测行星的轨道,以及将来任何时刻行星在轨道上的位置;最后,AI for Science还意味着去探索人工智能背后的科学原理。
在晶泰科技创始人、董事长温书豪看来,AI for Science正呈加速度发展,当技术跨过一个阈值点的时候,可能所使用的科学研究方法、发现问题的方式就和现在不一样了,能为研发工作带来根本上的改变,也带来全新的可能。