<p class="ql-block">AI for Science，目前，国内翻译为“科学智能”。</p><p class="ql-block">人工智能科技在科学领域的应用正逐步改变我们对世界的认识和改造世界的方式。</p><p class="ql-block">刘铁岩博士，微软研究院科学智能中心的杰出首席科学家，分享了他对AI for Science的看法和未来展望。</p><p class="ql-block">他认为，AI for Science预示着一种全新的科学发现范式，通过构建统一的科学基座模型，消除不同科学领域之间的壁垒，实现通过一个模型解决众多科学难题的目标。</p><p class="ql-block">今天的人工智能技术，在很多任务上的表现已经可以媲美人类，特别是在认知、感知等层面。</p><p class="ql-block">然而，我们对人工智能的长远愿景决不能局限在复刻人类已有的知识和技能——我们更期待人工智能可以帮助人类探索未知领域，加速我们认识世界和改造世界的进程。科学进步是推动现代人类社会发展的核心动力。因此，赋予人工智能以科学发现的能力，无疑是其发展的必然方向之一。</p><p class="ql-block">图灵奖获得者Jim Gray在《科学发现的四个范式》一书中将科学发现的历程分为四个阶段：千年前的经验科学、百年前的理论科学、几十年前的计算科学，以及十几年前的数据科学。</p><p class="ql-block">而AI for Science的出现将会成为前四种范式的有机结合和升华，我们称之为科学发现的“第五范式”，并不吝寄予其更大的期望。</p><p class="ql-block">2022年，微软研究院成立了科学智能中心（Microsoft Research AI for Science），刘铁岩博士作为该团队的创始成员之一，与世界各地的顶尖专家共同探索这一跨领域研究的开创性课题。经过两年的努力，他们在AI for Science的研究上取得了一系列令人振奋的成果。更重要的是，这一过程也在不断刷新他们对AI for Science的理解。</p><p class="ql-block">刘铁岩博士分享的一个深刻的感受是：我们必须正视科学发现的艰巨性。我们不能简单地认为只要高举AI的大锤，就可以轻易攻克科学发现的难题。AI for Science的健康发展，需要我们秉承格外严谨和审慎的态度，始终对科学发现保持敬畏之心，在深入理解科学规律的基础上，对现有的AI工具进行改造、甚至发明全新的AI理论和算法。只有这样，才有可能让AI真正加速科学发现的进程，改变科学发现的格局。</p><p class="ql-block">作为一个新兴领域，AI for Science尚未有一个公认的定义。在刘铁岩博士看来，AI for Science并不等于“在科学研究过程中使用一些AI技术”。他所追求的AI for Science是一个更加系统和深入的概念，AI要深度融入科学研究的各个环节，从数据处理到仿真模拟，到实验研究，到发现新的科学规律，AI要成为科学研究的核心技术，要为科学发现雪中送炭，而不是锦上添花。他认为，AI for Science应该包含三个要素：利用合成数据、构建科学基座模型、实现科学研究的闭环。</p><p class="ql-block">AI for Science是一个充满挑战和机遇的领域。</p><p class="ql-block">我们需要保持敬畏之心，深入理解科学规律，改造现有的AI工具，甚至发明全新的AI理论和算法，才能让AI真正加速科学发现的进程，改变科学发现的格局。</p><p class="ql-block">参考文献：</p><p class="ql-block">1. 2024，AI for Science 如何赋能科研第一线？ | 机器之心</p><p class="ql-block">2. 通过12个案例，带你了解AI＋医疗领域最新进展-36氪</p><p class="ql-block">3. AI for Science，憧憬一个人人都可参与科学发现的未来</p><p class="ql-block">注：以上内容由“讯飞绘文”AI生成，请注意甄别真实性</p> <p class="ql-block">BGM：You Raise Me Up</p>