CCF YOCSEF 哈尔滨分论坛举办观点论坛 “AI for Science是否可以重构科学研究新模式?”
2023-09-27 阅读量:0 小字

科学进步是推动人类社会发展的核心动力,然而,随着科技的发展,科学研究面临着数据规模庞大、计算复杂度高和实验周期长等挑战,增加了科学研究的成本、影响了效率和结果的稳定性。2022年,约翰·乔普和德米斯·哈萨比斯因共同开发的深度学习算法AlphaFold 2获得了2023年生命科学突破奖。AlphaFold 2的突出表现使其成为AI for Science的代表性成果,从而引发了全球范围内对Al for Science的广泛关注。

为了探究AI能否重构科学研究新模式,2023年9月23日下午,中国计算机学会青年计算机科技论坛CCF YOCSEF 哈尔滨在东北林业大学成栋楼1014举行了以“AI for Science是否可以重构科学研究新模式?”为主题的观点论坛,邀请了十余位国内外高校和行业的资深专家,围绕科研、技术、应用和产业,进行了深入探讨。

此次论坛由CCF YOCSEF哈尔滨AC委员李洋(东北林业大学)、CCF YOCSEF哈尔滨主席冯骁骋(哈尔滨工业大学)担任执行主席,CCF YOCSEF哈尔滨AC委员张春龙(东北林业大学)担任微论坛主席。论坛邀请了东北林业大学计算机与控制工程学院院长汪国华教授作为特别嘉宾,邀请了沙特阿卜杜拉国王科技大学(KAUST)终身正教授高欣、加拿大魁北克省人工智能研究中心(Mila)副教授、百奥几何创始人、加拿大高等研究院(CIFAR)人工智能讲席教授唐建以及大连理工大学长聘副教授刘晗作为引导发言嘉宾,东北林业大学邱兆文教授以及孙壮志教授作为思辨嘉宾。CCF YOCSEF哈尔滨老主席哈尔滨工业大学车万翔教授、CCF YOCSEF哈尔滨副主席玄世昌、CCF YOCSEF哈尔滨副主席李元鹏、CCF YOCSEF哈尔滨学术秘书王勇、CCF YOCSEF哈尔滨AC委员张晓光、董庆、宋雪姣、刘靖宇等参加本次论坛。此外,哈尔滨工业大学、东北林业大学、黑龙江科技大学、哈尔滨信息工程学院等多名教师也参加了本次论坛。

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图1 论坛开场介绍

在论坛开场环节,CCF YOCSEF哈尔滨AC委员李洋介绍了本次观点论坛的背景和CCF YOCSEF文化及哈尔滨分论坛的发展和特色,并感谢各位来宾的支持。

随后,东北林业大学计算机与控制工程学院院长汪国华教授作为特别嘉宾致辞。他以“诺奖风向标”拉斯克奖授予AlphaFold 2为切入点,介绍了AI大模型在生物医学领域的应用,给进行交叉学科研究的科学家们带来了极大的鼓舞,同时也让我们相信AI将对其他学科领域发挥越来越大的作用。

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图2 汪国华教授致辞

引导嘉宾高欣以ChatGPT为例,肯定了AI飞速发展的现实。并进一步介绍了AI在其科学研究领域中的应用,具体包括利用大模型预测病毒进化轨迹、设计抗体以及诊断皮肤病三个研究方向。

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图3 引导嘉宾高欣作报告

引导嘉宾唐建从抗体药的角度对AI进行了发言。抗体药是一种利用生物技术制备的具有高度特异性和亲和力的药物,主要用于治疗癌症、自身免疫性疾病等重大疾病。然而,抗体药的研发过程复杂且耗时,需要进行大量的实验和筛选工作。而AI在药物设计、药物优化、临床试验以及个性化医疗等方面辅助药物研发,有效提高研发效率,降低研发成本。

引导嘉宾刘晗从面向眩晕诊疗的中文医疗对话大模型角度进行了引导发言。他介绍了当前医疗过程中遇到的问题,例如不同经济地区医疗资源分配不均、医疗信息不共享以及医疗费用高昂等。然而,AI大模型通过收集眩晕症相关诊断信息训练模型,能够让病人足不出户地进行医疗诊断,这无疑大大减轻了我国医疗压力,并且让我们相信在其他医学领域,AI也能做出巨大的贡献。

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图4 引导嘉宾唐建、刘晗作报告

引导发言之后,论坛进入了讨论和思辨环节。与会嘉宾围绕AI for Science的关键问题开展了三个议题的思辨讨论。

议题一: AI for Science对不同学科场景是否具有普适性,是否可以颠覆传统自然科学研究

李洋、刘晗、唐建、宋枭禹、王勇等认为,由于专业知识以及数据量的限制,目前AI的研究水平无法做到普适性,因此AI的研究仍然任重而道远。董庆认为,在数据背景简单的条件下可以颠覆传统自然科学研究,但在复杂背景的条件下则很难进行颠覆。

 

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图5 思辨环节

议题二:AI for Science的目标是加速科学还是发现新理论?

冯骁骋、张晓光、玄世昌、张春龙、王伟峰等认为,目前主要是以加速科学为主要目标。科学家通过使用AI技术可以更快地处理大量数据、分析复杂的模型和模拟实验,从而加速科学研究的进展。而唐建、车万翔、邱兆文认为,如果有足够多的新数据,我们可以对数据进行穷举,那么在未来发现新理论也是会成为可能的。

议题三:如何加速AI对科学的赋能?

刘晗认为,要想更好地推进AI for Science的发展,关键在于资源整合,包括资金、多领域科学家、数据以及算力等,只有将这些资源整合在一起,才能更好地实现AI对各领域的赋能。同时,董庆和邱兆文则提出,除了资源整合外,科普也是加速AI发展的重要手段之一。由于很多普通大众对AI并不了解,因此应该加强宣传力度,让更多人了解AI,认识AI和关注AI。而玄世昌则认为,应该让AI变得更加简单,不仅服务于科学研究领域,还应服务于普通百姓的生活。

与会专家们普遍认为,尽管目前AI研究还受到专业知识以及数据量的限制,但随着技术的不断发展和资源整合的加强,未来这些限制将被逐渐打破。近期来看,AI for Science的主要目标是加速科学研究的进展;而从长远来看,也有望为人类社会带来新理论、新方法和新应用。为了加速AI的发展,关键在于整合资源,包括资金、多领域科学家、数据以及算力等。同时,科普也是加速AI发展的重要手段之一,应该加强宣传力度。

最后,执行主席冯骁骋为引导发言嘉宾颁发了感谢奖牌,并感谢各位嘉宾的精彩发言和积极参与。他们希望未来能与更多的合作伙伴展开交流与合作。

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图6 为嘉宾授予感谢牌

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图7 活动合影

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