實(shí)驗(yàn)科學(xué)和理論科學(xué)是數(shù)百年來科學(xué)界的兩大基礎(chǔ)范式，而人工智能正在催生新的科研范式。機(jī)器學(xué)習(xí)能夠處理多維、多模態(tài)的海量數(shù)據(jù)，解決復(fù)雜場景下的科學(xué)難題，帶領(lǐng)科學(xué)探索抵達(dá)過去無法觸及的新領(lǐng)域。人工智能不僅將加速科研流程，還將幫助發(fā)現(xiàn)新的科學(xué)規(guī)律。
預(yù)計(jì)未來三年，人工智能將在應(yīng)用科學(xué)中得到普遍應(yīng)用，在部分基礎(chǔ)科學(xué)中開始成為科學(xué)家的生產(chǎn)工具。
趨勢(shì)解讀
科學(xué)研究是在星辰大海里探索未知，科學(xué)發(fā)現(xiàn)漫長而偶然，重大突破仰賴大科學(xué)家的貢獻(xiàn)，牛頓、愛因斯坦、楊振寧等都因此在科學(xué)史上留下了自己的名字。但同時(shí)，盡管眾多科學(xué)家不懈投入，科學(xué)發(fā)展的速度仍受到一定限制。
計(jì)算機(jī)科學(xué)改變科研的路徑是從下游逐漸走向上游。起初計(jì)算機(jī)主要用來做實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析與歸納。后來科學(xué)計(jì)算改變了科學(xué)實(shí)驗(yàn)的方式，人工智能結(jié)合高性能計(jì)算，在實(shí)驗(yàn)成本與難度較高的領(lǐng)域開始用計(jì)算機(jī)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)的模擬，驗(yàn)證科學(xué)家的假設(shè)，加速科研成果的產(chǎn)出，如核能實(shí)驗(yàn)的數(shù)字反應(yīng)堆，能夠降低實(shí)驗(yàn)成本、提高安全性、減少核廢料產(chǎn)生。
近年，人工智能被證明能做科學(xué)規(guī)律發(fā)現(xiàn)， 不僅在應(yīng)用科學(xué)領(lǐng)域，也能在基礎(chǔ)科學(xué)領(lǐng)域發(fā)揮作用，如DeepMind使用人工智能來幫助證明或提出新的數(shù)學(xué)定理，輔助數(shù)學(xué)家形成對(duì)復(fù)雜數(shù)學(xué)的直覺。
人工智能將成為科學(xué)家繼計(jì)算機(jī)之后的新生產(chǎn)工具。一方面，人工智能會(huì)帶來效率的顯著提升，人工智能將伴隨科研的全流程，從假設(shè)、實(shí)驗(yàn)到歸納總結(jié)，讓科學(xué)家不需要像過去一樣十年寒窗才能產(chǎn)出科學(xué)成果，而是能在一生中保持高產(chǎn);另一方面，人工智能可以讓科學(xué)研究逐漸減少對(duì)極少數(shù)天才的過度依賴，人工智能對(duì)科學(xué)研究產(chǎn)生猜想，讓科學(xué)家就其中有意義、有價(jià)值的部分進(jìn)行實(shí)驗(yàn)與證明，讓更多人能夠參與到科學(xué)研究中。
人工智能在各科研領(lǐng)域中的應(yīng)用節(jié)奏將有所區(qū)別，在數(shù)字化程度高、數(shù)據(jù)積累好、問題已經(jīng)被清晰定義的領(lǐng)域中將推進(jìn)地更快，如生命科學(xué)領(lǐng)域，AlphaFold2運(yùn)用生命科學(xué)積累的大量數(shù)據(jù)，通過基因序列預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，對(duì)泛生命科學(xué)領(lǐng)域產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。另一方面，在復(fù)雜性高、變量因子多的領(lǐng)域，人腦難以歸納總結(jié)，機(jī)器學(xué)習(xí)可發(fā)揮優(yōu)勢(shì)在海量多維的數(shù)據(jù)中找到科學(xué)規(guī)律，如流體力學(xué)等。
AI對(duì)蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)的預(yù)測(cè)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了突破
但同時(shí)，我們也要意識(shí)到，人工智能與科研的深度結(jié)合仍然需要解決三個(gè)挑戰(zhàn)。首先是人機(jī)交互問題，人工智能與科學(xué)家在科研流程上的協(xié)作機(jī)制與分工需要更加明確，形成緊密的互動(dòng)關(guān)系;其次是人工智能的可解釋性，科學(xué)家需要明確的因果關(guān)系來形成科學(xué)理論，人工智能需要更容易被理解，以建立科學(xué)與人工智能之間的信任關(guān)系;最后是交叉學(xué)科人才的培養(yǎng)，專業(yè)領(lǐng)域科學(xué)家與人工智能專家的相互理解程度低，彼此互相促進(jìn)的障礙仍然較高。
我們預(yù)測(cè)在未來的三年內(nèi)，人工智能技術(shù)在應(yīng)用科學(xué)中將得到普遍應(yīng)用，在部分基礎(chǔ)科學(xué)中開始成為研究工具。
文章來源：達(dá)摩院
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