■本报见习记者 赵宇彤 记者 赵广立。

AI for Science（AI4S，人工智能用于科学研讨），是一个“AI与科学家孰强”的出题吗？

“咱们不要问AI能做什么，而是要问AI能做什么现行办法不能做的工作。”近来，在中国科学院核算技术研讨所（以下简称核算所）主办的“2025年核算所AI4S研讨会”上，中国科学院院士陈润生指出，科学家需求怎样的AI、AI怎么处理新问题，应当是重视的要点。

在圆桌评论环节，陈润生和核算所研讨员陈熙霖、中国科学技术大学教授罗毅、中国科学院上海药物研讨所研讨员朱维良、中国科学院分子细胞科学杰出立异中心研讨员陈洛南、微软研讨院科学智能中心全球合伙人秦涛，环绕“AI赋能科学”展开了评论。

科研迎来“再拓荒”？

“AI拿手消化数据，核算才干强、反响速度快，只需有满足的算力就能处理很多数据。”秦涛表明，从核算层面看，AI4S的确引发了科研范式的革新。

多年来，在“维数灾祸”的窘境中，关于怎么处理多标准问题（多变量函数），科学家总是有心无力。这极大阻止了科研制现的脚步。20世纪50年代总算迎来一道曙光——AI的诞生把一些科学问题转化为算法问题，不仅能高精度处理很多传统科学核算无法处理的难题，还能高效处理海量数据。

从蒸汽机的轰鸣到AI的曙光初现，生产东西的革新直接提高了生产力水平。“AI能够加快核算，当核算才干满足强、速度满足快时，或许能将科学范畴中‘不或许的工作’变为或许。”秦涛说。

但是，AI能否完成科研的“再拓荒”，科学家并不达观。

“AI制药不是一个新概念。自核算机诞生以来，科学家就开端了药物分子规划的测验。”在朱维良看来，AI的确在某些方面极大提高了新药研制功率，但现在没有呈现药物规划的范式打破。“要运用AI，还需进行数据的堆集和清洗。”他说，对生物制药而言，AI4S还处于“全面迸发前的堆集时期”。

陈洛南则以为，在高维、因果联系较弱的杂乱系统中，AI能经过“黑箱”发现可猜测的成果。在生命科学范畴，传统根底科学理论无法处理、解读杂乱高维的数据，AI则供给了全新视角。

陈洛南道出许多科学家的心中所想——AI好像能够用来深化发掘杂乱数据之间的联络。“现在数据多、规则少，咱们就使用‘黑箱’发现新规则，根据新规则发生新数据，进行一轮再发现。这就像一种循环。”。

这与美国科学哲学家托马斯·库恩在《科学革新的结构》一书中的观念千篇一律：科学史本质上是循环的，每个新的科学发现都带来了一种感知国际的新范式，每个范式都阅历着与“创造、处理问题、危机和溃散”相同的生命周期。

让人头痛的“错觉”和令人兴奋的“出现”，正是AI的一体双面。那么，AI怎么处理科学问题，又该处理哪些科学问题？

AI和科学家怎么“双向奔赴”。

科学界流传着这样一个说法：跟着相对论、量子科学被提醒，科学前进的脚步正在放缓。但人们坚信，在科学的广袤土壤中，仍有深埋的瑰宝等候发掘。

不断开展的AI会是“天选之子”吗？拿着这把“热得发烫”的新“锄头”，科学家仍旧有不少疑问和等待。

在陈洛南看来，具有全能近似定理的AI能处理各种杂乱的函数联系，辅佐进行科学研讨和使用。“AI拿手猜测，却不拿手找科学规则，现在的深度学习仍然是静态表征，而解读规则需求动态表征。”根据多年生物信息学研讨，陈洛南提出，假如未来AI能用动态表征解读高维数据，在科研中或许有更好的体现。

罗毅也提出了对AI的等待。“跨标准是科学研讨中最难的问题，咱们现在有多标准核算，但在跨标准科研方面没有打破，由于从原理上就不可行。未来假如能完成跨标准科学研讨，才是AI对科学研讨的最大赋能。”。

朱维良表明：“期望深度学习能发现那些现已堆集了很多数据但没有从中取得发现的新知识。在发掘数据的一起，AI能不能使用深度学习对比如求解生物大分子薛定谔方程这样的第一性原理问题进行模仿？这个课题对政治经济、人类社会的影响将不可估量。”。

从探究不知道到求取新知、从处理具体问题到评论第一性原理，AI与科学研讨磕碰的火花，正在点着更多等待，一起还伴跟着一些冷考虑。

“核算是等价的，任何能够被图灵机模仿或履行的问题都是可核算的，仅仅快与慢的问题。”陈熙霖说，“AI仅仅供给了让科学家考虑更快、层级更多的东西。”。

陈熙霖打了个比如：“咱们这些做核算机研讨的人就像足球比赛的中场（队员），既不是前锋也不是守门员，偶然跑到前场踢进一球，就自以为能进球了。其实咱们仍是中场，有必要供认分工、找准定位，为其他学科供给更快、更强的东西和办法。”。

秦涛以为，AI的确能帮科学家破解让传统办法“束手无策的难题”，但这类问题或许100年后才会发生经济或社会价值。“咱们期望科学家能及时反应当时亟须处理的问题，并凭借AI及时处理。”。

用好才干“好用”。

近年来AI4S备受重视，几位科学家以为，要让AI更好为科研赋能，还得处理一些要害问题。

AI4S被视作科学研讨的“第五范式”，“数据密布”是不可或缺的标签。秦涛观察到，当时海量数据的来历已不再局限于互联网或科学实验，AI组成数据也是重要来历之一。“AI生成的数据存在同质化、低质化危险。”他以为，在组成数据问题上，科学家和AI需求密切配合，不然或许拔苗助长。

“科学实验的优势恰恰在于，一些客观存在的物理规则能协助AI生成高质量的新数据。”秦涛说，这就需求“黑箱”与“白箱”相互配合，“‘黑箱’立足于AI视角，‘白箱’则包括许多科学知识，依托AI强壮的数据处理才干，二者的无间结合有望加快科学新发现”。

朱维良以为，AI是效能东西，科研工作者现在只要用好AI，将来AI才干在各个方面“好用”。

“关于AI有什么用，每个人都有自己的观点，但当下更应当评论顶层规划的问题。”陈润生直言，AI实际上是对人类才智的集成，要真实在科学研讨中用好AI，统筹办理和顶层规划非常重要。

“咱们都供认AI是很好的东西，也是进行立异研讨的动力，但咱们的底层根底科学能否支撑AI4S系统？当传统理论被AI打破后，咱们该做哪些预备？”陈润生指出，这些问题都需求在顶层规划层面进行微观、细心的考量。他一起表明，现在AI4S充溢喧嚣，能否用AI处理真实的科学问题很要害。

对此，陈熙霖以为，AI4S的开展的确需求恰当规划，但由于其不确定性较大，所以不能只要仅有计划。

“此外，在什么标准上进行AI4S研讨值得重视。在渠道化、有序化推动AI4S的一起，也要做好分工。”陈熙霖以为，人机协同、人智协同，才是AI赋能科学研讨的最佳形式。

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