AI for Science！张人禾院士：科学智能正在改变基础科学研究范式【附AI框架行业分析】

图源：摄图网

9月7日，中国科学院院士、复旦大学副校长张人禾，在2023 Inclusion·外滩大会上表示，科学智能正在改变基础科学研究范式，新型大模型融合了Type 1(数据驱动)与Type 2（机理驱动）模型，将科学机理、知识注入模型构建中。有效融合数据和机理，降低大数据和大算力依赖，提升模型可解释性。

众所周知，科研领域的问题分析维度高，尺度跨度大。随着复杂科学问题变量个数或分析维数的增加，计算复杂度成指数增加，传统的科研计算方法工作量大，分析时间长，科研工作人员经常感到力不从心。而“AI for Science”借助人工智能的巨大技术优势，可以将数学计算和科学模型的方法结合起来，高效处理海量数据，使传统的科研过程变得自动化、规模化、并行化和平台化，从而解决原来传统科学研究范式无法解决的问题，帮助科学家突破科研瓶颈。

“AI for Science”正成为人工智能框架的重点发力方向

2021年，DeepMind团队的AlphaFold2的问世，标志着人工智能已经成为科学研究最重要的生产力之一。

根据Omdia的数据，中国大部分开发者认为，国外主流的人工智能框架TensorFlow对“AI for Science”支持比较好，而中国本土的框架华为昇思MindSpore对“AI for Science”的支持能力超过了PyTorch并有赶超TensorFlow的趋势。

负责任的人工智能(Responsible AI)成为关注焦点

“负责任的人工智能”即是一套道德准则，又是一套技术体系，是以安全、可靠和合乎道德的方式开发、评估、部署和规模化人工智能系统的方法。“负责任的人工智能”有助于引导人工智能行业朝着对人和社会更有益，更公平的方向发展，可以建立人们对人工智能的信任和信心，对人工智能的可持续发展非常重要。

根据Omdia的数据，华为Mindspore被认为对负责任的人工智能(Responsible AI)提供较好支持，排名仅次于TensorFlow。

图灵奖得主 Jim Gary 认为科学研究经历了经验范式、理论范式、计算范式、数据驱动范式等 4 种范式。当前，许多科学家认为科学研究正在迎来新的范式，即第五范式。第五范式以虚实交互、平行驱动的 AI 技术为核心，以智联网和区块链构建基础，以融入人的价值和知识为手段，开启以人机共融为特征的科学研究新时代。

中国科学院院士田中群认为新技术的赋能，提升了科研效率，有效促进了科研原始创新，助力我国实现高水平科技自立自强。从基础科研的角度来看，机器学习为理论计算创造了可能，算法的精进，算力的提升，大大提高了计算效率。

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