【培訓課程】人工智能引領科研范式變革

一、變革的序幕：人工智能作為新科研范式的催化劑

（一）研究背景與意義

1.1 科學研究范式的歷史演進：從實驗科學、理論科學、計算科學到數(shù)據(jù)驅動科學。

1.2 人工智能的爆發(fā)式發(fā)展：從工具到伙伴的角色轉變。

1.3 探討AI引領科研范式變革的緊迫性與深遠影響。

（二）核心概念界定

2.1 “科研范式”的定義與內涵。

2.2 “人工智能”在科研語境下的核心能力（數(shù)據(jù)挖掘、模式識別、預測建模、生成創(chuàng)造等）。

二、驅動力量——AI賦能科研的核心能力解構

（一）超強數(shù)據(jù)處理與知識挖掘能力

1.1 從“大海撈針”到“知識發(fā)現(xiàn)”：處理高維、多模態(tài)、非結構化科學數(shù)據(jù)。

1.2 自動文獻挖掘與知識圖譜構建：從海量文本中提取潛在科學假設與研究關聯(lián)。

（二）復雜模式識別與建模預測能力

2.1 發(fā)現(xiàn)人類難以察覺的復雜規(guī)律：在生物信息、天體物理等領域的新發(fā)現(xiàn)。

2.2 構建高精度預測模型：加速新材料、新藥物分子的虛擬篩選與設計。

（三）智能自動化與高通量實驗能力

3.1 “AI+機器人”驅動的自動化科學實驗：自我優(yōu)化實驗流程，7x24小時不間斷研究。

3.2 閉環(huán)自主科研系統(tǒng)：實現(xiàn)“假設-實驗-分析-新假設”的全自動化循環(huán)。

（四）生成式AI的創(chuàng)造性輔助能力

4.1 生成假設、研究方案與代碼：降低科研門檻，激發(fā)創(chuàng)新靈感。

4.2 輔助論文寫作與科學交流：提升科研效率與成果傳播效能。

（五）模式重塑——AI驅動下的新科研范式涌現(xiàn)

（一）AI驅動發(fā)現(xiàn)”范式

1.1 數(shù)據(jù)驅動下的“無假設”科研：從數(shù)據(jù)中直接涌現(xiàn)新知識。

1.2 典型案例：AlphaFold2顛覆結構生物學；AI在天文學中發(fā)現(xiàn)新天體。

（二）“自我導向實驗”范式

2.1 實驗設計從“人工設計”轉向“AI優(yōu)化”：通過主動學習、貝葉斯優(yōu)化等方法。

2.2 典型案例：自主化學合成平臺、AI優(yōu)化的核聚變實驗裝置。

（三）“人機協(xié)同創(chuàng)新”范式

3.1 科學家與AI的新型協(xié)作關系：AI負責“計算”與“枚舉”，人類負責“洞察”與“決策”。

3.2 增強人類智能：AI作為“外腦”擴展科學家的認知邊界。

（四）“可重現(xiàn)性與數(shù)字化”范式

4.1 AI對科研數(shù)據(jù)、代碼與模型的標準化要求，倒逼科研流程的透明化與可重現(xiàn)性。

4.2 基于AI的科研過程全記錄與智能分析，為科研審計與驗證提供新途徑。

三、領域滲透、挑戰(zhàn)與未來展望

（一）跨學科領域的滲透與突破

1.1 生命科學：AI制藥、精準醫(yī)療、基因組學。

1.2 材料科學：高通量計算與設計，加速新材料發(fā)現(xiàn)。

1.3 基礎科學：數(shù)學定理證明、物理理論建模。

1.4 人文社科：計算社會科學、數(shù)字人文。

（二）面臨的挑戰(zhàn)與風險

2.1 技術瓶頸：模型的可解釋性、可靠性、數(shù)據(jù)偏見與質量依賴。

2.2 倫理與治理：科研公平性、學術不端新形式、AI生成內容的歸屬權。

2.3 科研生態(tài)變革：對科研人員技能的新要求、研究經費與評價體系的調整。

（三）未來展望與對策建議

3.1 未來趨勢：邁向“科學GPT”？通用科學人工智能的遠景。

3.2 構建面向未來的科研體系：大力發(fā)展AI4S（Science）基礎設施，建設高質量科學數(shù)據(jù)庫。

3.3 培養(yǎng)復合型人才：推進“AI+X”交叉學科教育，提升科學家的AI素養(yǎng)。

3.4 建立健全倫理與規(guī)范：引導AI向善，確保其在科研領域的負責任應用。

授課教師：北京前沿未來科技產業(yè)發(fā)展研究院院長 陸峰博士

（信息來源：北京前沿未來科技產業(yè)發(fā)展研究院）