用好人工智能作为科研的超级助手

中国经济网版权所有 中国经济网新媒体矩阵 网络广播视听节目许可证（0107190）（京ICP040090） 国务院印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提出，加快实施科技“人工智能+”行动。这是党中央为准确把握科技发展大势、指导我们在新一轮科学研究范式变革中抓住机遇作出的重要战略拓展。近年来，人工智能驱动的科学研究持续升温，展现出为科技创新加油的巨大潜力。研究仍处于科学阶段，正在走向“人工智能+科学”的新范式。一个代表性的例子就是人工智能准确预测蛋白质结构的模型 alpha Fold2 (alphafold2)。由于构成蛋白质多肽链的氨基酸数量巨大，根据已知的氨基酸序列预测蛋白质的三维结构曾经是一个遥不可及的梦想。然而短短几年时间，Alphafold2就解决了这个困扰全球科学家数十年的难题，并成功预测了约2亿种蛋白质的结构。当然，人工智能带来机遇和挑战。具体到科学研究领域，高质量科学数据的缺乏和算法解读不足是目前制约智能驱动科学研究深度发展的瓶颈。对此，我们需要在深刻认识人工智能发展趋势和规律的基础上，加强总体规划。例如，鉴于数据质量参差不齐我国用于人工智能训练、依赖国外数据库资源、数据标准不一致等问题，主要优先事项是加快国家数据平台和算力网络建设，促进优质科学数据资源跨平台、跨学科的安全共享和高效应用。又比如，针对复合型人才的缺乏，需要加强人工智能相关学科交叉的复合型人才培养。面对新形势、新挑战，广大科技工作者要积极拥抱新浪潮，探索利用人工智能解决重大科学问题。相关部门也应针对问题症结，加强跨领域、跨部门的研究协作，让人工智能真正成为科学家的超级助手，助力提高科研水平。科学研究的效率和潜在的创新。 （本文来源：每日经济新闻 作者：沉晖）