人工智能是科技領(lǐng)域最熱門的話題之一，它不僅改變了我們的日常生活，也為科學研究帶來了新的可能性。當前，人工智能驅(qū)動的科學研究（AI for Science）正成為全球人工智能領(lǐng)域新前沿。
為貫徹落實國家《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，結(jié)合人工智能前沿發(fā)展趨勢，科技部、國家自然科學基金委員會近期聯(lián)合啟動了AI for Science專項部署工作。
一場由人工智能和科學研究相結(jié)合引發(fā)的科研范式變革，正在快速且深刻地影響著數(shù)學、物理學、化學、材料學、生物學等各個傳統(tǒng)科研領(lǐng)域。人工智能在解放科學家雙手、提高科研效率和準確性的同時，也在催生更多創(chuàng)新。在過去幾年里，AI for Science已為不同學科帶來了新的動力，并在多個學科領(lǐng)域取得了令人矚目的成果，中國科學技術(shù)大學研究團隊也在該領(lǐng)域取得不少突破。
AI for Science未來會給科學研究帶來哪些變化？我國AI for Science的發(fā)展現(xiàn)狀如何？其發(fā)展還面臨哪些難題？科技日報記者近日就相關(guān)問題對中國科學院院士、中國科學技術(shù)大學副校長楊金龍進行了專訪。
人工智能將促進科學研究范式的改變
記者：當前，我國為什么要高度重視AI for Science工作？在您看來，未來它會給科學研究帶來哪些變化？
楊金龍：人工智能正在掀起第四次工業(yè)革命的浪潮。在科學研究領(lǐng)域，人工智能也將促進科學研究范式的改變，從而極大地推動科研工作。由于歷史原因，我國的基礎(chǔ)研究在很長一段時期內(nèi)落后于西方國家。充分利用人工智能，把握好這一輪科學研究范式變革的機遇，有利于我國在基礎(chǔ)研究的國際競爭中獲得主動地位。
AI for Science的主要影響是對科學研究范式的改變。以新材料研發(fā)為例，傳統(tǒng)基于“試錯法”的材料創(chuàng)制過程，在人工智能的參與下轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)驅(qū)動的精準設(shè)計制備過程，這使精準、智能地創(chuàng)制高效催化劑和高值化學品成為可能?！叭斯ぶ悄?大數(shù)據(jù)”可以將科學家一生都無法做完的工作，縮短到幾周內(nèi)完成。
此外，人工智能還可以幫助我們尋找海量數(shù)據(jù)中隱藏的內(nèi)在規(guī)律，從而突破傳統(tǒng)思維定式，發(fā)現(xiàn)原本被忽略的新規(guī)律、新現(xiàn)象。
記者：您認為AI for Science的深入發(fā)展還面臨哪些難題？
楊金龍：我認為現(xiàn)在主要面臨兩方面的問題。一是數(shù)據(jù)問題。人工智能的深入發(fā)展意味著對大規(guī)模、高質(zhì)量、統(tǒng)一標準的數(shù)據(jù)的需求，這需要建立相關(guān)的數(shù)據(jù)標準，通過多單位共同采集、共享數(shù)據(jù)的方式實現(xiàn)，同時還要確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和安全性。
二是如何打造人工智能的思維能力。想要AI像人一樣思考和學習，必須要有具備科學思維的算法的支撐；想要從數(shù)據(jù)中提煉出有意義的科學規(guī)律，就必須要采用科學原理清晰、具備可解釋性的算法。這類算法的開發(fā)有可能會隨著科學問題的復雜化而變得越來越困難，最終成為一個瓶頸問題。
與世界領(lǐng)先水平的差距是AI技術(shù)相對落后
記者：能否請您介紹一下，我國AI for Science的發(fā)展現(xiàn)狀？與國際同行相比，我們還存在哪些差距和不足？
楊金龍：我國在AI for Science方面處于國際并跑的階段。雖然歐美的AI for Science比我國起步早，但經(jīng)過近年來的追趕，我們已經(jīng)與國際同行在很多領(lǐng)域并駕齊驅(qū)。以機器人化學家平臺為例，世界最早的類似裝置來自英國利物浦大學的安迪·庫珀（Andy Copper）團隊，中國科學技術(shù)大學的平臺建成比他們晚了2年，但是在功能上更為全面、算法更為優(yōu)秀。在化學的其他領(lǐng)域，國內(nèi)同行們也產(chǎn)出了大量世界一流的工作成果，包括采用人工智能預測材料性能、逆向設(shè)計高效催化劑、建立高性能勢函數(shù)等方面。
我國與世界領(lǐng)先水平的差距主要是AI技術(shù)相對落后，在新的AI模型和算法，尤其是針對特定科學問題的算法研發(fā)方面的創(chuàng)新不足。國內(nèi)有大量工作關(guān)注采用AI來解決某些特定問題，針對未來發(fā)展趨勢的前瞻性規(guī)劃和相應的基礎(chǔ)研究相對比較缺乏。
記者：我們應該如何讓AI for Science更好地服務國家戰(zhàn)略需求，在科學研究中最大限度地發(fā)揮作用？
楊金龍：近年來，AI for Science的呼聲越來越大。我認為，我們應該鼓勵科研工作者積極擁抱人工智能，探索使用人工智能手段來解決重大科學問題，力爭取得關(guān)鍵性技術(shù)的突破，服務于國家戰(zhàn)略需求。我們應當迎接人工智能帶來的科研范式革命，挖掘人工智能在各類科學研究中的潛力，全面推進科研范式改革，以增強我國的基礎(chǔ)科學研究實力，確保在國際競爭中不落下風。
將其作為國家基礎(chǔ)研究戰(zhàn)略的一部分
記者：目前，中國科學技術(shù)大學的精準智能化學重點實驗室在人工智能助力化學研究領(lǐng)域已經(jīng)取得了一系列成果。可否請您結(jié)合該實驗室的工作介紹一下相關(guān)經(jīng)驗？
楊金龍：人工智能助力化學研究領(lǐng)域是一個前沿交叉領(lǐng)域。精準智能化學重點實驗室在開展相關(guān)研究時注重跨學科交叉和協(xié)同創(chuàng)新，整合多個課題組的力量共同攻關(guān)。同時，這一實驗室與國內(nèi)外多個機構(gòu)和團隊建立了廣泛的合作關(guān)系，共同推進AI for Science的發(fā)展。
AI for Science可以將不同學科、不同背景的人聯(lián)系在一起，這是一個跨學科大融合、大重構(gòu)的過程。我們也高度重視人才培養(yǎng)和隊伍建設(shè)，吸引了一批多學科背景的青年教師和研究生加入實驗室，形成了一支年輕而有活力的團隊。我們還積極參與國內(nèi)外重大科研項目和平臺建設(shè)，獲得了中國科學院青年團隊計劃、基礎(chǔ)與交叉前沿科研先導B，國家自然科學基金委員會創(chuàng)新研究群體等多項資助，為實驗室的發(fā)展提供了強有力的支持。
記者：對于更好推動AI for Science發(fā)展，您有哪些建議？
楊金龍：首先，我們應當鼓勵將人工智能用于解決重大科學問題，推動人工智能服務于國家戰(zhàn)略需求，可以明確將AI for Science作為國家基礎(chǔ)研究戰(zhàn)略的一部分，通過人工智能推動科學范式革命、重塑傳統(tǒng)的科學知識體系和培養(yǎng)模式。
其次，我國在人工智能技術(shù)、科研數(shù)據(jù)和算力資源等方面有良好基礎(chǔ)，需要進一步加強系統(tǒng)布局和統(tǒng)籌指導。我們應當提前在基礎(chǔ)科學研究范式變革方面進行布局，探究新范式的具體要素、發(fā)展方向。為此，我們需要發(fā)揮建制化科研的優(yōu)勢，設(shè)立相關(guān)的科研機構(gòu)和重大項目予以支持，爭取在相關(guān)領(lǐng)域早日取得更大的突破。
（科技日報記者 陸成寬）
