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孙茂松:AI4S比“AI+X”更容易取得确定成果

来源:光明网2025-02-20 11:38

  光明网讯(记者 刘昊)2月19日下午,由世界互联网大会人工智能专业委员会(以下简称“专委会”)主办的“人工智能赋能科学研究”研讨会在北京召开。会上,专委会副主任委员、产业推进计划牵头人,欧洲科学院外籍院士,清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松表示,AI4S领域正处于关键的历史机遇期,蕴含着巨大的发展潜力。

孙茂松:AI4S比“AI+X”更容易取得确定成果

专委会副主任委员、产业推进计划牵头人,欧洲科学院外籍院士,清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松。光明网记者 潘迪/摄

  孙茂松指出,2013年DeepLearning的爆发引发了全球人工智能的高潮,这一发展历程与OpenAI、DeepSeek等一脉相承。其中,DeepMind在AI4S领域的工作尤为突出,例如其利用深度学习发现新材料的研究,发表在《自然》杂志上的文章显示,用此方法发现新的稳定材料数量急剧增加,极大提高了科学发现的精度和效率。

  “AI4S是非常具有挑战性的,但与AI+X相比,它实际上相对容易取得确定成果。”孙茂松表示,“因为AI4S的对象是自然科学,其中存在不变的规律,这恰恰最适合人工智能发挥作用。”他认为,在做AI4S时,要审视每个科学领域,一方面要发现根节点问题,解决它可能会对该领域产生根本性变革,如AlphaFold选择的蛋白质结构预测问题;另一方面,要确保问题有高度相关的高质量数据,且是人做得不太好的领域。此外,参加公开学术比赛也是一条捷径,AlphaFold就是通过参加学术比赛取得第一,从而推动了自身发展。

  孙茂松还提到AI4S的另一面——Science for AI以及Science in AI。在他看来,目前大模型虽取得了显著成果,但对于其产生能力的机理却尚未明晰,例如DeepSeek在一些中文复杂任务中的表现令人惊叹,可没人能说清背后的原理。他认为,研究大模型的机理迫在眉睫,“一旦揭示清楚,可能会推动人工智能的大发展,实现经验主义与理性主义的结合,做到小模型、小数据、高效,并且研究大模型对脑科学的发展也有着巨大的促进作用。”

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