Science|达摩院2022十大科技趋势发布：人工智能将催生科研新范式( 二 )
另一方面 ， 在复杂性高、变量因子多的领域 ， 人脑难以归纳总结 ， 机器学习可发挥优势在海量多维的数据中找到科学规律 ， 如流体力学等 。
人工智能与科研深度结合仍然需要解决三个挑战 ， 一是人机交互问题 ， 人工智能与科学家在科研流程上的协作机制与分工需要更加明确 ， 形成紧密的互动关系；二是人工智能的可解释性 ， 科学家需要明确的因果关系来形成科学理论 ， 人工智能需要更容易被理解 ， 以建立科学与人工智能之间的信任关系；三是交叉学科人才 ， 专业领域科学家与人工智能专家的相互理解程度低 ， 彼此互相促进的障碍仍然较高 。
达摩院预测在未来的三年内 ， 人工智能技术在应用科学中将得到普遍应用 ， 在部分基础科学中开始成为研究工具 。
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专家观点
AI 领域内的相关专家分别就此事发表了各自的观点 。
中国科学院院士 北京大学、普林斯顿大学教授 鄂维南表示：
数百年来 ， 以数据驱动的开普勒范式和以第一性原理驱动的牛顿范式是科学研究的两大基本范式 。 当下正在蓬勃兴起的 AI for Science 有可能促使两种既有范式的深度融合 ， 激发一场新的科学革命 。 《达摩院2022十大科技趋势》将AI for Science列为重要趋势 ， 无疑是看到了人工智能和传统科研结合带来的巨大潜能 。 我希望它能帮助推动更多科研工作者投身其中 ， 加速这场科学革命的进程 。
AI for Science 带来的不仅仅是几个点上的突破 ， 而是科研方法的全面改变 。 要适应这样一个新的环境 ， 科学家们需要更深入地了解 AI ， 才有可能用好 AI 。 企业积累了大量AI研发能力和资源 。 它们不仅可以提供学界所急缺的计算资源 ， 还能够帮助打造基础科研工具 。 无疑 ， 学界和业界需要更多协作 ， 秉持开源开放的精神 ， 消除门户之见 ， 打造 AI for Science 的科研共同体 。
达摩院十大科技趋势或许就是这种努力之一 。 我期待达摩院牵头的这种努力 ， 能够加快信息科学和传统科学的深度融合 。 也期待 AI for Science 不只是一个新的浪潮 ， 而是一个全新的科学时代 。
浙江大学人工智能研究所所长 吴飞表示：
我认为人工智能一定会成为科学家的工具 ， 但我希望还不要局限于此 。
我们正处于一个数据密集型计算范式的年代 。 我们有海量的数据 ， 科学家们可以从海量的这个数据里面 ， 应用自己方法论 ， 进行科学探索 。 而运用方法论来进行科学发现和科学探索 ， 一定是基于人工智能 ， 所以说人工智能一定会成为科学家的工具 。
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