橫空出世的ChatGPT從起初的受青睞和追捧，到目前的遭質疑和警惕，也沒有降低人們對人工智能的熱情。當公眾及產業界還在熱議人工智能在落地應用所展現的超強能力之時，政府及學術界已經開始關注其給科研范式帶來的革新，并極力“撮合”它與科學研究的深度融合。
近日，科技部、自然科學基金委聯合啟動人工智能驅動的科學研究（AI for Science）專項部署工作，將結合數學、物理、化學、天文等基礎學科關鍵問題，推進面向重大科學問題的人工智能模型和算法創新。
來自產業界的APUS技術負責人張旭認為，隨著應用規模的不斷突破，人工智能已經開始賦能各行各業，也包括離產業并不遙遠的科研領域?？萍紕撔?030-“新一代人工智能”重大項目實施專家組組長、中國科學院自動化研究所所長徐波則強調，新一代人工智能技術的蓬勃發展，正在推動科研范式發生新變革，“人工智能已成為繼實驗、理論、計算之后的科學研究新范式?！?/p>
賦能科研的價值在凸顯
誕生于科研中的人工智能技術，發展至今已逾半個世紀。近些年隨著深度學習技術以及大模型的快速發展，人工智能“反哺”基礎研究已經水到渠成。
去年，約翰·詹珀帶領團隊開發出能夠精準預測蛋白質結構的AlphaFold 2，成功將有“豪華版諾貝爾獎”之稱的2023年生命科學突破獎收入囊中。困擾生物學界半個多世紀的“蛋白質的氨基酸序列應該能完全決定其結構”難題最終由人工智能解決，這不僅讓蛋白質結構預測的研究走入一個新階段，更是引發公眾對 AI for Science 的關注。
也是在去年，科技部等六部門聯合印發的《關于加快場景創新以人工智能高水平應用促進經濟高質量發展的指導意見》指出，要著力打造若干重大場景，拓展人工智能應用，高水平科研活動便是其中之一。而此次AI for Science專項部署工作的啟動，無疑將進一步加強統籌指導、系統布局，發揮我國在人工智能領域的優勢，加速科學研究范式變革和能力提升。
AI for Science，其實就是讓人工智能利用自身強大的數據歸納和分析能力去學習科學規律和原理，得出模型來解決實際的科研問題，特別是輔助科學家在不同的假設條件下進行大量重復的驗證和試錯，從而大大加速科研探索的進程。如今，這一方法已在多個前沿科學領域中取得了顯著的成果。
百度集團執行副總裁、百度智能云事業群總裁沈抖認為，以深度學習為代表的人工智能有望成為人類史上的第四次科技革命，其價值比前幾次科技革命更顯著的一點在于，它不但解放了腦力，而且能夠部分替代腦力?！斑@也使得人工智能的想象空間比之前幾次科技革命更大?！?/p>
近年來，我國人工智能技術發展迅速，科研數據和算力資源日益豐富?？茖W研究領域應用場景不斷拓展，這也為加快推動AI for Science發展奠定了堅實基礎，生命科學、數學、化學、空間科學等學科研究紛紛擁抱人工智能。
張旭表示，跟大家此前耳熟能詳且觸手可及的人工智能應用相比，AI for Science所涉及的生物制藥、能源、材料研發等科研領域盡管離大眾生活看似遙遠，但其背后的共同之處在于，利用人工智能來“解放”生產力——讓人們能夠從許多重復性、機械化的基礎工作中釋放出來，在人工智能的輔助下進行更高效的科學研究?！斑@些，也正是人工智能對科學研究的價值和魅力所在”。
驅動科研范式再度進化
對于人工智能賦能科學研究，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滿懷信心，他認為人工智能必將大幅提高科研效率，“AI for Science有可能推動我們在下一輪科技革命中走在前沿?！?/p>
回望科學發展的歷史，不同發展階段經歷了不同的科研范式。幾千年前，人類通過觀察、實驗來描述自然現象；四五百年前，理論模型范式出現，從而指導新的科學研究；五六十年前，大型計算機出現后，計算范式指導了科學研究；近20年，我們開始進入大數據時代。到今天，人工智能已然能夠給科學研究推出一個新的范式。
其實，早在2021年阿里巴巴達摩院發布的2022年科技發展趨勢就指出，實驗科學和理論科學是數百年來科學界的兩大基礎范式，人工智能則正在催生新的科研范式。
作為科研范式的革新者，AI for Science是一個學科與知識體大重構的過程，不低的門檻則需要產、學、研界的協同和融合。近年來，國內多所高校、科研機構都在科學智能領域積極布局，國內企業也在積極推動科學智能發展和產業落地。
當然，AI for Science作為一個充分體現交叉學科的新興科研范式，涉及多學科，需要大量的跨領域科研人才，且要與傳統數據集模擬軟件、數據集打通，才能逐步形成穩定且優質的科研生態。
百度AI技術生態總經理馬艷軍告訴記者，在推動AI for Science發展中，企業可以在工程方面提供很好的支持，并在產業鏈中發揮重要作用，把上下游產業更好地帶動起來?！癆I for Science需要政產學研用各方攜手，以開源開放建設共性平臺，并加速垂直整合，將有助于科學研究做出更多成果?！?/p>
面對科學計算的技術趨勢和新興場景的發展，馬艷軍透露，百度其實一直在為科研工作者提供人工智能技術與平臺，支持和幫助科研人員在科學領域完成新的探索。目前，飛槳與已有的科學計算生態緊密融合，積極與多家高校、科研機構等開展流體、材料、生物等方面的范例建設，并形成了一些開放性的、多學科交叉的生態社區。
從賦能產業到賦能科研，人工智能的重要意義在于對科研工作起到加速作用，能讓更多的科研人員在更復雜的場景中探索，并結合數據反推復雜場景下更為準確的物理規律，甚至幫助他們發現新的科學規律。
縱觀人工智能的發展歷程，可以很清晰地看到它在每一個發展階段的爆發和給人類帶來的驚喜。當下的AI for Science，則正在催化一場新的“科技革命”。
