據(jù)新華社3月27日報道，科技部會同自然科學(xué)基金委近期啟動“人工智能驅(qū)動的科學(xué)研究”專項部署工作。

我國為何要啟動專項部署？開展這項工作有何重要性？人工智能將對我們的生活帶來什么影響？人民網(wǎng)“強觀察”欄目記者采訪了中國自動化學(xué)會監(jiān)事長、中國科學(xué)院自動化研究所復(fù)雜系統(tǒng)管理與控制國家重點實驗室主任王飛躍，民盟中央科技委員會副主任、中國科學(xué)院大學(xué)公共政策與管理學(xué)院副院長王海燕，科技部科技創(chuàng)新2030-新一代人工智能重大項目專家組成員、北京科學(xué)智能研究院副院長張林峰。

“人工智能驅(qū)動的科學(xué)研究”主要研究什么？

人民網(wǎng)：請問“人工智能驅(qū)動的科學(xué)研究”專項部署啟動釋放什么信號，這項研究與傳統(tǒng)科學(xué)研究有何區(qū)別？

王飛躍：“人工智能驅(qū)動的科學(xué)研究”主要是通過應(yīng)用智能科學(xué)與技術(shù)，促進和變革傳統(tǒng)科學(xué)研究方法。首先，可以更快速處理從實驗、觀測和模擬中獲得的數(shù)據(jù)，從中提取重要信息，推進科學(xué)研究進展；其次，可以提供更高效的計算和模擬，這對于研究復(fù)雜的自然現(xiàn)象和系統(tǒng)至關(guān)重要；此外，對強化交叉學(xué)科和新文科的主導(dǎo)性也有重要意義。

王海燕：人工智能應(yīng)用于科學(xué)研究，本質(zhì)上是把新方法引入科研過程，它的廣泛應(yīng)用有可能引發(fā)新的科學(xué)范式。“人工智能驅(qū)動的科學(xué)研究”能夠有效利用人工智能算法解決當(dāng)前科學(xué)未解問題。其最大亮點是以一種全新的方式，將數(shù)據(jù)、模型、算法、算力和人才協(xié)作連接在一起，幫助跨學(xué)科、跨行業(yè)的科研人員打破專業(yè)壁壘、快速形成共識與知識迭代。

張林峰：“人工智能驅(qū)動的科學(xué)研究”是學(xué)科與知識體系大重構(gòu)的過程，它需要計算機、數(shù)據(jù)科學(xué)、材料、化學(xué)、生物等學(xué)科的交叉融合，也需要數(shù)學(xué)、物理等基礎(chǔ)學(xué)科更加深入的理論構(gòu)建和算法設(shè)計。這種前所未有的方式，會將不同學(xué)科、不同背景的人們聯(lián)系在一起。

這次專項部署將產(chǎn)生什么深遠意義？

人民網(wǎng)：請您從發(fā)展經(jīng)濟、技術(shù)儲備等角度出發(fā)談?wù)劊�開展這項工作對我國當(dāng)前發(fā)展有何重要性？

王海燕：當(dāng)前很多國家都已開始密切關(guān)注“人工智能驅(qū)動的科學(xué)研究”，它極有可能很快成為各國之間新的“角力場”。從發(fā)展經(jīng)濟的角度看，它可以縮短科研周期和從基礎(chǔ)研究到成果轉(zhuǎn)化的周期，推動科技創(chuàng)新、提高經(jīng)濟效益、促進產(chǎn)業(yè)升級、創(chuàng)造高質(zhì)量就業(yè)機會等；從技術(shù)儲備角度講，可以幫助科研人員在大規(guī)模數(shù)據(jù)中挖掘新規(guī)律和模式，促進研究水平提高；從制度層面看，將促進科學(xué)家團隊跨學(xué)科合作與重組，催生科研組織新模式及數(shù)據(jù)治理新模式。

王飛躍：我認為，主要是能夠提高科學(xué)研究的效率和準確性。專項工作正加速推動科學(xué)研究的范式轉(zhuǎn)移，一場改變世界格局的科學(xué)革命正在發(fā)生。

張林峰：隨著新一代人工智能技術(shù)的蓬勃發(fā)展，科學(xué)研究正從“作坊”模式轉(zhuǎn)變到“平臺科研”模式。專項工作正是推動“平臺科研”模式形成的主要動力，將有助于我們在新一輪科學(xué)革命中搶占先機。

為何聚焦這些關(guān)鍵問題和重點領(lǐng)域？

人民網(wǎng)：“人工智能驅(qū)動的科學(xué)研究”專項部署工作，緊密結(jié)合數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)、天文等基礎(chǔ)學(xué)科關(guān)鍵問題，圍繞藥物研發(fā)、基因研究、生物育種、新材料研發(fā)等重點領(lǐng)域科研需求展開，這么做有哪些考慮？

張林峰：基礎(chǔ)學(xué)科為科技發(fā)展提供了重要理論基礎(chǔ)，藥物研發(fā)、基因研究、生物育種等是人工智能與科學(xué)研究結(jié)合，需求迫切、進展突出、具有代表性的學(xué)科和領(lǐng)域。例如，基于生物學(xué)機制、疾病和用藥相關(guān)數(shù)據(jù)、藥物的各種藥學(xué)性質(zhì)等建立的人工智能模型可預(yù)測新藥的安全性和有效性。

值得注意的是，科學(xué)研究中的人工智能方法不能簡單照搬我們現(xiàn)在所熟知的模型和算法，而是需要研發(fā)具有針對性的智能算法、模型和軟件工具。

王海燕：藥物研發(fā)、基因研究、生物育種、新材料研發(fā)都是國際競爭最前沿和最激烈的領(lǐng)域。而數(shù)理化等基礎(chǔ)學(xué)科是各科學(xué)領(lǐng)域和各項關(guān)鍵核心技術(shù)的底層邏輯。

基礎(chǔ)學(xué)科往往需要通過大量的實驗驗證和超強的計算能力來進行理論探索，包含海量的試錯過程，靠傳統(tǒng)人工完成相關(guān)實驗和計算效率太低。人工智能帶來的新手段和新工具能夠極大縮短由基礎(chǔ)研究到技術(shù)創(chuàng)新的周期，也有望助力實現(xiàn)基礎(chǔ)學(xué)科的重大突破。

全球人工智能發(fā)展前景如何？我國處于什么梯隊？

人民網(wǎng)：當(dāng)前，我國人工智能領(lǐng)域呈現(xiàn)哪些發(fā)展特征？隨著這項工作的開展落實，人工智能的發(fā)展前景如何？

王飛躍：當(dāng)前，人工智能領(lǐng)域的發(fā)展，已經(jīng)從算法智能進入到語言智能階段，加速進入想象智能新時代。未來，人類的科技想象能力將成為第一生產(chǎn)力，知識自動化將成為社會發(fā)展的常態(tài)技術(shù)。目前，我國人工智能領(lǐng)域的研究也符合這一發(fā)展特征，國內(nèi)企業(yè)、實驗室和高校等各方力量正緊隨國際前沿，力爭保持處于第一梯隊。

我們對全球人工智能進步感到興奮，但在“人工智能驅(qū)動的科學(xué)研究”成為流行范例之前，還有很長的路要走。

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