【科技日報】人機協同，人智協同——專家共議人工智能賦能科學研究新路徑
“不要盲目追求通用人工智能”“人工智能是腦的數字孿生”“人工智能已經不是任人擺布的工具”“人工智能+機器自動化是未來發展的必然趨勢”“人工智能賦能科學家的最佳模式是人機協同，人智協同”……
近日，由中國科學院計算技術研究所主辦的人工智能驅動的科學研究（AI for Science，以下簡稱AI4S）研討會在北京舉辦。150余名相關領域的專家學者、行業同仁親臨現場，共同探討人工智能對科學研究的賦能作用。
中國科學院計算技術研究所所長陳熙霖說：“人工智能從誕生之日起就是促進技術發展的有效工具。AI4S作為一個高度交叉融合的前沿領域，可以為數理、化學、生命、材料等多個學科賦能。”
“人有人智，機有機‘智’”，中國工程院院士李國杰表示，人機互補是AI4S的主要特征之一，今后要爭取做到人類和人工智能“各顯其智，智智與共”。
當前，AI4S正在全球范圍內掀起一場科研范式的深刻變革。人工智能技術與傳統技術研究深度融合，顯著加速科研進程，更為探索未知科學領域開辟了全新路徑。
李國杰說：“人工智能并非取代科學家。AI4S的核心價值在于將人類從低效的試錯過程中解放出來，專注于創造性思維。未來科學發現將呈現‘AI提出候選方案-人類判定科學意義-協同優化’的螺旋上升模式。”
“人工智能是腦的數字孿生。”會上，中國科學院院士陳潤生在作“人工智能大模型”主題報告時強調，大模型兼具“大規模”和“預訓練”兩種屬性，面向實際任務建模前需在海量通用數據上進行預先訓練，這可以大幅提升人工智能的泛化性、通用性、實用性，是人工智能邁向通用智能的里程碑技術。
人工智能是否會超越人類智能？何時會超過？面對這樣的尖銳性提問，陳潤生坦言，這些問題還需要進行深入探討，不能簡單下結論，但到目前為止，還沒有任何理論和任何知識提出“不能超過”。何時超過要取決于人工智能的發展，“我相信，在未來相當長的時間里，這些問題都會縈繞在大家的頭腦中。”
人工智能是科學研究的重要工具，并已從早期輔助數據分析、文獻整理的“工具人”發展為科學發現的全流程參與者。
對此，陳熙霖認為，人工智能有望助力解決科學研究過程中人類科學家面臨的數據瓶頸、知識瓶頸和假設檢驗瓶頸等問題。“而人工智能賦能科學家的最佳模式是人機協同，人智協同。”
“相較于人類科學家，AI4S具有顯著的體力、傳感、記憶、關聯、視野、維度優勢。”他預測，AI4S將逐步從通用大模型的簡單應用向大模型特定學科垂域化應用、面向特定數據和科學任務的人工智能設計、面向非自然語言類科學大數據的人工智能設計直至人工智能主導的科研全流程增強等方向逐步深入。
大會現場，與會專家圍繞“AI賦能科學：賦什么？怎么賦？”議題展開熱烈討論。此外，大會還組織了生物醫藥、生命健康、物質科學、大模型和系統優化4個分論壇，邀請了AI4S領域24位專家作了專題報告，開展了專題交流等活動。