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    從數(shù)據(jù)密集型科學(xué)到機(jī)器人科學(xué)家的科學(xué)研究范式轉(zhuǎn)變

    研發(fā)快訊 2024年11月07日 11:48:16來(lái)源:中國(guó)科學(xué)院青藏高原研究所 14179
    摘要隨著AI技術(shù)的持續(xù)成熟,“機(jī)器人科學(xué)家”范式正在逐步成為現(xiàn)實(shí)。該范式意味著AI能夠自主完成科學(xué)研究的每一個(gè)步驟。

      【儀表網(wǎng) 研發(fā)快訊】大數(shù)據(jù)和人工智能(AI)的突破性進(jìn)展正在深刻改變科學(xué)研究的范式。“相關(guān)性取代因果關(guān)系”的范式備受爭(zhēng)議,而“數(shù)據(jù)密集型科學(xué)發(fā)現(xiàn)”范式逐漸成為主流。隨著AI技術(shù)的持續(xù)成熟,“機(jī)器人科學(xué)家”范式正在逐步成為現(xiàn)實(shí)。該范式意味著AI能夠自主完成科學(xué)研究的每一個(gè)步驟。
     
      目前新一代通用人工智能(AGI)算法有望實(shí)現(xiàn)整個(gè)科學(xué)研究周期的自動(dòng)化,使數(shù)據(jù)密集型科學(xué)邁入機(jī)器人科學(xué)家的時(shí)代。已有研究表明,機(jī)器人科學(xué)家在需要高通量和高精度實(shí)驗(yàn)的領(lǐng)域中展現(xiàn)出了卓越的自主研究能力。例如,Adam能夠分析酵母代謝中基因與酶的關(guān)系,Eve專(zhuān)注于自動(dòng)化早期藥物開(kāi)發(fā),AI化學(xué)家能夠自動(dòng)閱讀科學(xué)文獻(xiàn),提出實(shí)驗(yàn)計(jì)劃并執(zhí)行完整的化學(xué)實(shí)驗(yàn)流程。
     
      鑒于此,中國(guó)科學(xué)院青藏高原研究所李新研究員等系統(tǒng)總結(jié)并展望了大數(shù)據(jù)和AI時(shí)代科學(xué)研究范式的變化。在回顧科學(xué)研究的傳統(tǒng)范式的基礎(chǔ)上,批判了“相關(guān)性取代因果關(guān)系”范式,檢視了“數(shù)據(jù)密集型科學(xué)發(fā)現(xiàn)”范式,并深入分析了正在出現(xiàn)的 “機(jī)器人科學(xué)家”范式。研究成果近期以“Paradigm shifts from data-intensive science to robot scientists” 為題發(fā)表在《Science Bulletin》上。
     
      文章詳細(xì)闡述了科學(xué)研究在“數(shù)據(jù)密集型科學(xué)發(fā)現(xiàn)”范式向“機(jī)器人科學(xué)家”范式轉(zhuǎn)變過(guò)程中的每個(gè)環(huán)節(jié),包括觀測(cè)、數(shù)據(jù)分析、提出假設(shè)、模擬預(yù)測(cè)、假設(shè)檢驗(yàn)和理論化(圖1)。同時(shí),研究指出,這場(chǎng)由大數(shù)據(jù)和AI推動(dòng)的范式轉(zhuǎn)變,不僅加快了知識(shí)發(fā)現(xiàn)的速度,還為科學(xué)研究提供了全新的框架。大數(shù)據(jù)的引入實(shí)現(xiàn)了假設(shè)驅(qū)動(dòng)與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法的融合,溯因推理將成為機(jī)器人科學(xué)家范式中的核心邏輯推理工具。此外,AI的可追溯性與可解釋性大幅提升,使其形成的假說(shuō)和理論將更具穩(wěn)健性和普適性。機(jī)器人科學(xué)家仍遵循科學(xué)方法從觀測(cè)到理論化的整體流程,但大數(shù)據(jù)和AI極大提升了科研效率和自動(dòng)化水平。未來(lái),機(jī)器人科學(xué)家將憑借其廣泛的知識(shí)儲(chǔ)備、強(qiáng)大的計(jì)算和推理能力、自主實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)以及執(zhí)行的能力實(shí)現(xiàn)真正的科學(xué)理解與創(chuàng)造性思維,從而具有自主發(fā)現(xiàn)科學(xué)問(wèn)題并完成整個(gè)科學(xué)研究過(guò)程的能力(圖2)。它們將人工智能的角色從單純的輔助工具提升為主動(dòng)且富有創(chuàng)造性的研究者,積極探索超越現(xiàn)有知識(shí)前沿的領(lǐng)域,提升科學(xué)發(fā)現(xiàn)效率、深化科學(xué)理解。
     
      我所李新研究員為論文第一和通訊作者,郭彥龍?zhí)貏e研究助理(博士后)為論文共同通訊作者。該研究由國(guó)家自然科學(xué)基金委青藏高原地球系統(tǒng)基礎(chǔ)科學(xué)中心(BCTPES,41988101)以及國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(42371067)聯(lián)合資助。
     
    圖1 科學(xué)研究中的范式轉(zhuǎn)變
     
      (a)傳統(tǒng)范式  (b)“相關(guān)性取代因果關(guān)系”范式  (c)“數(shù)據(jù)密集型科學(xué)發(fā)現(xiàn)”范式  (d)機(jī)器人科學(xué)家范式
     
    圖2 機(jī)器人科學(xué)家范式
     
      (a)無(wú)限的知識(shí)范圍  (b)自動(dòng)化分析過(guò)程  (c)科學(xué)理解  (d)創(chuàng)造性思維

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