人工智能:《赋能新型》科研中外科学家杭州话科研范式变革
杭州5月12日电(林波)2026世界数字教育大会平行会议“构建新型科研能力:人工智能赋能科研范式变革”12日在杭州举办。海内外顶尖科学家、青年学者齐聚一堂,围绕人工智能与基础科学交叉创新展开深度研讨,探索科研范式变革新路径。
中国科学院院士、北京大学常务副校长张锦指出,人工智能的终极目标应是推动科学进步、定义产业未来。在材料科学领域,人工智能不应是简单的数据工具,而需实现知识与数据深度融合。
张锦表示,当前材料研究普遍存在重数据验证、轻因果发现、重复已有成果等问题。他提出要依托大模型与算力底座,跳出纯数据驱动模式,结合物理化学规律开展真正的科学发现。
菲尔兹奖得主、中国科学院外籍院士、美国国家科学院院士埃菲·杰曼诺夫指出,人工智能本质脱胎于数学,神经网络、深度学习算法均建立在线性代数、统计学等数学基础之上。但当前的深度学习仍存在大量未解的数学难题,梯度下降法有效性、算法复杂度等关键问题亟待突破。
杰曼诺夫强调,基础数学是人工智能发展的根基,未来AI技术迭代离不开扎实的数学支撑。
英国诺丁汉大学副校长、宁波诺丁汉大学执行校长、IEEE会士乔纳森·加里波第表示,当前人工智能正迎来重大范式变革,从计算机科学细分领域走向全民关注。人工智能将深度改变各学科科学研究模式,成为科研必备辅助工具。
加里波第说,人工智能不会取代科研人员,但善用人工智能的研究者将淘汰固守传统模式的研究者,科研工作者必须掌握人工智能工具使用能力。
西湖大学特聘研究员格雷戈里·格林表示,当前人工智能已深度融入天文学等前沿科学领域,应用规模呈指数级增长。“传统科研多依赖物理模型推演验证,而人工智能可通过黑箱算法实现从观测数据直接推导客观规律。”(完)
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