人工智能：科学研究新范式 | 创新
The following article is from TheInnovation创新 Author YJ Xu & X liu
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导读
“机器能思考吗？” “机器能促进基础研究吗？” “人工智能如何赋能基础研究？”
“机器能思考吗？” 人工智能的目的是让机器模仿人的思考和行为，包括学习、推理、预测等。
“机器能促进基础研究吗？” 人工智能在深刻影响并改变基础科学的研究范式。
“人工智能如何赋能基础研究？” 基于科学大数据的自主涌现，加速了科学发现过程。
图1 人工智能赋能科学发现
“机器能思考吗?” 阿兰·图灵在他的著名论文“计算机器与智能”中提出了这个经典问题。人工智能（Artificial Intelligence， AI）的目标是开发一种能够像人类一样思考和行动的机器，使之具备理解、推理、学习、规划、预测等能力。
相关研究包括搜索算法、知识图谱、自然语言理解、专家系统、进化算法、深度学习等。AI的发展经历了感知智能、认知智能和决策智能三个层次，在诸多领域得到广泛应用（图2）。
图2 AI通用处理框架
本文汇聚来自6个国家、41个单位的48位学者，分别结合各自领域，系统论述了人工智能技术对信息学、数学、医学、材料学、地学、生命科学、物理学、化学等学科发展的推动作用，人工智能正在成为基础学科及多学科交叉领域发展的新范式。
01
信息学中的AI
图3 AI框架的知识图谱
● 高效的AI框架大大降低了AI的技术门槛
● 自动机器学习技术已成为AI发展的新方向
● AI让复杂网络及系统的自动化设计成为可能
● AI让纳米光学器件设计更快、功能更强
● AI正在赋能风险管控、数字孪生、机器人等
● AI为新型数据理论及模型自动发现提供可能
02
数学中的AI
图4 数学促进AI关键问题解决
● 数学理论的发展与突破一直都是支撑AI的基石
● 逼近论为探索神经网络的可解释性提供可能
● 优化理论可解决AI参数估计的非凸性和非光滑性
● 概率论与统计可以支撑AI模型泛化能力的评估
03
医学中的AI
图5 AI促进医学多领域发展
● 医学影像的高效、精准AI识别正在走进临床
● AI推动医学诊疗创新，辅助医生诊疗决策
● AI加速创新药物发现，获得疗效更好的药物
● 可穿戴设备+AI，助力慢性病健康管理
● AI+为患者的远程诊疗提供帮助
04
材料学中的AI
图6 AI促进材料科学的发展
● AI是新颖结构、特殊功能材料发现的利器
● AI在设计、预测和发明新材料上已崭露头角
● AI直接推动了材料基因组计划的发展
●先进量子材料为AI的跨代升级提供物质基础
05
地学中的AI
图7 AI应用于地学水资源管理规划
● AI为地学海量数据采集、分析提供了全新途径
● AI可视化分析、智能传感和智能反演，助力地学研究
● AI赋能的地学机器人和自动设备已广泛应用
● AI正在帮助地球科学从定性分析转向定量研究
06
生命科学中的AI
图8 AI在智慧农业中应用
● AI与脑科学相互促进、启发，类脑成为AI前沿
● AI新算法加速了多组学大数据的整合分析
● PrimateAI可以准确地预测突变是否致病
● AlphaFold 2极大提高蛋白质结构预测的准确率
● AI重塑了现代农业，激发每一粒种子的生长潜力
07
物理学中的AI
图9 AI促进物理学发展
● AI在极小微观世界的粒子发现，极大宏观世界的探索中大展身手
● AI正在加速粒子的模拟和鉴别
● AI让核物理学更加强大
● AI在凝聚态物理方面发挥重要作用
● AI帮助天文学发展登上新台阶
08
化学中的AI
图10 AI促进分子的设计、合成和测定
● AI正在实现化学研究的智能化、标准化和自动化
● AI帮助打破分析化学中人工特征选择的瓶颈
● AI提升了多个尺度计算化学方法的精度和效率
● AI使得化合物的自动化设计与合成成为可能
● AI加速高效催化剂设计和开发
总结和展望
本文系统综述了AI技术在系列基础科研中的发展和应用；AI仍然在算法安全、数据依赖、场景强相关等方面存在诸多问题；亟需突破AI模型训练和测试数据必须符合分布一致性的数理基础；不断基于新数据训练，会导致灾难性“遗忘”，终身学习成为趋势。扫二维码｜查看原文
原文链接：https://www.cell.com/the-innovation/fulltext/S2666-6758(21)00104-1
本文内容来自Cell Press合作期刊The Innovation第二卷第四期以Review发表的“Artificial Intelligence: A Powerful Paradigm for Scientific Research” (投稿: 2021-08-29；接收: 2021-10-26；在线刊出: 2021-10-31)。
DOI: https://doi.org/10.1016/j.xinn.2021.100179
引用格式：Xu Y., Liu X., Cao X., et al. (2021). Artificial Intelligence: A Powerful Paradigm for Scientific Research. The Innovation. 2(4),100179.
作者简介
Yongjun Xu#, Xin Liu#, Xin Cao#, Changping Huang#, Enke Liu#, Sen Qian#, Xingchen Liu#, Yanjun Wu, Fengliang Dong, Cheng-Wei Qiu, Junjun Qiu, Keqin Hua, Wentao Su, Jian Wu , Huiyu Xu, Yong Han, Chenguang Fu, Zhigang Yin, Miao Liu, Ronald Roepman, Sabine Dietmann, Marko Virta, Fredrick Kengara, Ze Zhang, Lifu Zhang, Taolan Zhao, Ji Dai, Jialiang Yang, Liang Lan, Ming Luo, Zhaofeng Liu, Tao An, Bin Zhang, Xiao He, Shan Cong, Xiaohong Liu, Wei Zhang, James P. Lewis, James M. Tiedje, Qi Wang*, Zhulin An*, Fei Wang*, Libo Zhang*, Tao Huang*, Chuan Lu*, Zhipeng Cai*, Fang Wang*, and Jiabao Zhang*
#Co-first authors. #共同第一作者。
*Co-corresponding authors. *共同通讯作者。
The study is dedicated to the 10th anniversary of Youth Innovation Promotion Association of Chinese Academy of Sciences.
谨以此文致敬中国科学院青年创新促进会成立10周年！
End
背景简介：文章2021年11月8日发表于微信公众号 TheInnovation创新（The Innovation | 人工智能：科学研究新范式），风云之声获授权转载。
责任编辑：祝阳