2月19日下午，由世界互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)人工智能專(zhuān)業(yè)委員會(huì)（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“專(zhuān)委會(huì)”）主辦的“人工智能賦能科學(xué)研究”研討會(huì)在北京召開(kāi)。會(huì)上，專(zhuān)委會(huì)副主任委員、產(chǎn)業(yè)推進(jìn)計(jì)劃牽頭人，歐洲科學(xué)院外籍院士，清華大學(xué)人工智能研究院常務(wù)副院長(zhǎng)孫茂松表示，AI4S領(lǐng)域正處于關(guān)鍵的歷史機(jī)遇期，蘊(yùn)含著巨大的發(fā)展?jié)摿Α?/span>
孫茂松指出，2013年DeepLearning的爆發(fā)引發(fā)了全球人工智能的高潮，這一發(fā)展歷程與OpenAI、DeepSeek等一脈相承。其中，DeepMind在AI4S領(lǐng)域的工作尤為突出，例如其利用深度學(xué)習(xí)發(fā)現(xiàn)新材料的研究，發(fā)表在《自然》雜志上的文章顯示，用此方法發(fā)現(xiàn)新的穩(wěn)定材料數(shù)量急劇增加，極大提高了科學(xué)發(fā)現(xiàn)的精度和效率。
“AI4S是非常具有挑戰(zhàn)性的，但與AI+X相比，它實(shí)際上相對(duì)容易取得確定成果。”孫茂松表示，“因?yàn)锳I4S的對(duì)象是自然科學(xué)，其中存在不變的規(guī)律，這恰恰最適合人工智能發(fā)揮作用。”他認(rèn)為，在做AI4S時(shí)，要審視每個(gè)科學(xué)領(lǐng)域，一方面要發(fā)現(xiàn)根節(jié)點(diǎn)問(wèn)題，解決它可能會(huì)對(duì)該領(lǐng)域產(chǎn)生根本性變革，如AlphaFold選擇的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)問(wèn)題；另一方面，要確保問(wèn)題有高度相關(guān)的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，且是人做得不太好的領(lǐng)域。此外，參加公開(kāi)學(xué)術(shù)比賽也是一條捷徑，AlphaFold就是通過(guò)參加學(xué)術(shù)比賽取得第一，從而推動(dòng)了自身發(fā)展。
孫茂松還提到AI4S的另一面——Science for AI以及Science in AI。在他看來(lái)，目前大模型雖取得了顯著成果，但對(duì)于其產(chǎn)生能力的機(jī)理卻尚未明晰，例如DeepSeek在一些中文復(fù)雜任務(wù)中的表現(xiàn)令人驚嘆，可沒(méi)人能說(shuō)清背后的原理。他認(rèn)為，研究大模型的機(jī)理迫在眉睫，“一旦揭示清楚，可能會(huì)推動(dòng)人工智能的大發(fā)展，實(shí)現(xiàn)經(jīng)驗(yàn)主義與理性主義的結(jié)合，做到小模型、小數(shù)據(jù)、高效，并且研究大模型對(duì)腦科學(xué)的發(fā)展也有著巨大的促進(jìn)作用。”
編輯：李華山
