“人工智能驅(qū)動的科學研究”專項部署工作的背景是什么？相關(guān)重點有哪些？具體將如何推動我國在人工智能領(lǐng)域的理論研究與應用？新華社記者采訪了中國科學院院士、北京大學國際機器學習研究中心主任鄂維南，科技創(chuàng)新2030-“新一代人工智能”重大項目實施專家組組長、中科院自動化研究所所長徐波，科技創(chuàng)新2030-“新一代人工智能”重大項目實施專家組成員、北京科學智能研究院副院長張林峰，對“人工智能驅(qū)動的科學研究”專項部署工作進行詳細解讀。
人工智能已成為科學研究新范式
問：推動“人工智能驅(qū)動的科學研究”專項部署工作的背景和意義是什么？
徐波：隨著新一代人工智能技術(shù)的蓬勃發(fā)展，科學研究范式正在發(fā)生新變革，推動基礎(chǔ)科學的重大發(fā)現(xiàn)和突破。人工智能已成為繼實驗、理論、計算之后的科學研究新范式。
目前，人工智能技術(shù)已在很多科學研究領(lǐng)域展現(xiàn)出超越傳統(tǒng)數(shù)學或物理學方法的強大能力，但在“人工智能驅(qū)動的科學研究”體系化布局、重大系統(tǒng)設(shè)計、跨學科交叉融合、創(chuàng)新生態(tài)構(gòu)建等方面仍有提升空間。
近年來，我國人工智能技術(shù)發(fā)展快速、科研數(shù)據(jù)和算力資源日益豐富、科學研究領(lǐng)域應用場景不斷拓展，為加快推動“人工智能驅(qū)動的科學研究”發(fā)展奠定了堅實基礎(chǔ)。
為了搶抓人工智能驅(qū)動科學研究的新機遇，科技部會同自然科學基金委啟動“人工智能驅(qū)動的科學研究”專項部署工作，將進一步加強對其創(chuàng)新工作的統(tǒng)籌指導、系統(tǒng)布局，充分發(fā)揮我國在人工智能方面優(yōu)勢，加速科學研究范式變革和能力提升，推動人工智能走向高質(zhì)量應用新階段。
鄂維南：我們正在迎來新一輪的科技革命，有很重要的一點是科學研究從“作坊”模式轉(zhuǎn)變到“平臺科研”模式。
在科研活動中，如材料研究、生物制藥研究等，存在很多共性，理論上用的物理模型和基本原理，是有限的、有共性的，研究中用的實驗手段亦如是。人工智能技術(shù)發(fā)展至今，能讓我們將這些共性的工具串聯(lián)起來，從整體角度看待科研，大幅提高科研效率。“人工智能驅(qū)動的科學研究”有可能推動我們在下一輪科技革命中走在前沿。
學科與知識體系大重構(gòu)的“人工智能驅(qū)動的科學研究”
問：“人工智能驅(qū)動的科學研究”的特點是什么？我國在相關(guān)方面研究水平如何？
張林峰：“人工智能驅(qū)動的科學研究”最大的一個特點是，它以一種前所未有的方式，將不同學科、不同背景的人們聯(lián)系在一起。
“人工智能驅(qū)動的科學研究”既需要計算機、數(shù)據(jù)科學、材料、化學、生物等學科的交叉融合，同時也需要數(shù)學、物理等基礎(chǔ)學科進行更加深入的理論構(gòu)建和算法設(shè)計，是一個學科與知識體系大重構(gòu)的過程。
鄂維南：“人工智能驅(qū)動的科學研究”是以“機器學習為代表的人工智能技術(shù)”與“科學研究”深度融合的產(chǎn)物。
借助機器學習在高維問題的表示能力，人類可以更加真實細致刻畫復雜系統(tǒng)的機理，同時可以把基本原理以更加高效、實用的方式應用于解決實際問題中，可幫助將復雜的基礎(chǔ)研究成果構(gòu)建為更有邏輯的知識決策體系或更實用的工具，提升科研、原始創(chuàng)新效率。
近年來，國內(nèi)多所高校、科研機構(gòu)都在科學智能領(lǐng)域積極布局，國內(nèi)企業(yè)也在投入巨大力量來推動科學智能發(fā)展和產(chǎn)業(yè)落地。我們率先意識到人工智能方法對基礎(chǔ)科學研究可能產(chǎn)生的影響，全面布局人工智能驅(qū)動的科學研究和培養(yǎng)科研團隊，將人工智能方法、高性能計算與物理模型相結(jié)合，并已走在了國際前沿。
緊扣基礎(chǔ)學科關(guān)鍵問題 緊抓重點領(lǐng)域科研需求
問：本次專項部署工作結(jié)合的學科與圍繞的領(lǐng)域有哪些考慮？
徐波：數(shù)學、物理、化學、天文、地球科學、生命科學等基礎(chǔ)學科為科技發(fā)展提供了重要理論基礎(chǔ)，緊密結(jié)合這些基礎(chǔ)學科關(guān)鍵問題，布局“人工智能驅(qū)動的科學研究”前沿科技研發(fā)體系，是增強基礎(chǔ)科學研究競爭力的重要保證。
藥物研發(fā)、基因研究等領(lǐng)域，是人工智能與科學研究結(jié)合需求迫切、進展突出、具有代表性的重要方向。例如，基于生物學機制、疾病和用藥相關(guān)數(shù)據(jù)、藥物的各種藥學性質(zhì)等建立的人工智能模型可預測新藥的安全性和有效性，通過人工智能輔助，減少研發(fā)過程中的人力、物力、時間投入，提高藥物研發(fā)成功率。
值得注意的是，科學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，如計算機視覺和自然語言處理等領(lǐng)域的現(xiàn)有模型和算法，而是需要根據(jù)每個基礎(chǔ)科學具體情況，將人工智能技術(shù)與自然科學和技術(shù)科學的領(lǐng)域知識深度結(jié)合，研發(fā)針對性的智能算法、模型和軟件工具。
加強體系化布局 打造智能化科研創(chuàng)新生態(tài)
問：“人工智能驅(qū)動的科學研究”未來還有哪些規(guī)劃與建議？
徐波：科技創(chuàng)新2030-“新一代人工智能”重大項目將在第二個五年實施階段（2023-2027年）持續(xù)加強體系化布局和支持力度，推動研究新理論、新模型、新算法，研發(fā)軟件工具和專用平臺，推進軟硬件計算技術(shù)升級，打造智能化科研的開源開放創(chuàng)新生態(tài)。
后續(xù)，將在國家《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》的指導下、新一代人工智能規(guī)劃推進辦公室的協(xié)調(diào)下，加快人才、技術(shù)、數(shù)據(jù)、算力等要素匯聚，形成推進“人工智能驅(qū)動的科學研究”政策合力。
在平臺支撐方面，科技部正在加快推動國家新一代人工智能公共算力開放創(chuàng)新平臺建設(shè)；在機制創(chuàng)新方面，科技部鼓勵用戶單位圍繞業(yè)務深度挖掘技術(shù)需求和科學問題，深度參與模型研究與算法創(chuàng)新，積極開放數(shù)據(jù)、資源。
鄂維南：著眼未來“人工智能驅(qū)動的科學研究”發(fā)展，首先要把資源真正配置到做實事的一線科研人員手里。同時要有有效的人才培養(yǎng)體系，培養(yǎng)對于基本原理和實際問題都有充分了解的人才。
此外，要有有效的組織形式，構(gòu)建垂直整合的團隊。“人工智能驅(qū)動的科學研究”對科研團隊提出了全新要求，真正讓人工智能的研究人員與基礎(chǔ)科學領(lǐng)域研究人員一起工作，進行高頻率的日常學術(shù)交流，同時引入工程化人才，從行業(yè)需求出發(fā)，開發(fā)出可實際應用并持續(xù)迭代的新工具與軟件。
