新华社记者 宋晨
近期，科技部会同自然科学基金委启动“人工智能驱动的科学研究”（AI for Science）专项部署工作，布局“人工智能驱动的科学研究”前沿科技研发体系。
“人工智能驱动的科学研究”专项部署工作的背景是什么？相关重点有哪些？具体将如何推动我国在人工智能领域的理论研究与应用？新华社记者采访了中国科学院院士、北京大学国际机器学习研究中心主任鄂维南，科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目实施专家组组长、中科院自动化研究所所长徐波，科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目实施专家组成员、北京科学智能研究院副院长张林峰，对“人工智能驱动的科学研究”专项部署工作进行详细解读。
人工智能已成为科学研究新范式
问：推动“人工智能驱动的科学研究”专项部署工作的背景和意义是什么？
徐波：随着新一代人工智能技术的蓬勃发展，科学研究范式正在发生新变革，推动基础科学的重大发现和突破。人工智能已成为继实验、理论、计算之后的科学研究新范式。
目前，人工智能技术已在很多科学研究领域展现出超越传统数学或物理学方法的强大能力，但在“人工智能驱动的科学研究”体系化布局、重大系统设计、跨学科交叉融合、创新生态构建等方面仍有提升空间。
为了抢抓人工智能驱动科学研究的新机遇，科技部会同自然科学基金委启动“人工智能驱动的科学研究”专项部署工作，将进一步加强对其创新工作的统筹指导、系统布局，充分发挥我国在人工智能方面优势，加速科学研究范式变革和能力提升，推动人工智能走向高质量应用新阶段。
鄂维南：我们正在迎来新一轮的科技革命，有很重要的一点是科学研究从“作坊”模式转变到“平台科研”模式。
在科研活动中，如材料研究、生物制药研究等，存在很多共性，理论上用的物理模型和基本原理，是有限的、有共性的，研究中用的实验手段亦如是。人工智能技术发展至今，能让我们将这些共性的工具串联起来，从整体角度看待科研，大幅提高科研效率。“人工智能驱动的科学研究”有可能推动我们在下一轮科技革命中走在前沿。
学科与知识体系大重构的“人工智能驱动的科学研究”
问：“人工智能驱动的科学研究”的特点是什么？我国在相关方面研究水平如何？
张林峰：“人工智能驱动的科学研究”最大的一个特点是，它以一种前所未有的方式，将不同学科、不同背景的人们联系在一起。
“人工智能驱动的科学研究”既需要计算机、数据科学、材料、化学、生物等学科的交叉融合，同时也需要数学、物理等基础学科进行更加深入的理论构建和算法设计，是一个学科与知识体系大重构的过程。
鄂维南：借助机器学习在高维问题的表示能力，人类可以更加真实细致刻画复杂系统的机理，同时可以把基本原理以更加高效、实用的方式应用于解决实际问题中，可帮助将复杂的基础研究成果构建为更有逻辑的知识决策体系或更实用的工具，提升科研、原始创新效率。
紧扣基础学科关键问题 紧抓重点领域科研需求
问：本次专项部署工作结合的学科与围绕的领域有哪些考虑？
徐波：数学、物理、化学、天文、地球科学、生命科学等基础学科为科技发展提供了重要理论基础，紧密结合这些基础学科关键问题，布局“人工智能驱动的科学研究”前沿科技研发体系，是增强基础科学研究竞争力的重要保证。
药物研发、基因研究等领域，是人工智能与科学研究结合需求迫切、进展突出、具有代表性的重要方向。例如，基于生物学机制、疾病和用药相关数据、药物的各种药学性质等建立的人工智能模型可预测新药的安全性和有效性，通过人工智能辅助，减少研发过程中的人力、物力、时间投入，提高药物研发成功率。
据新华社北京3月27日电
