国际人工智能协会前主席约兰达·吉尔在“2022人工智能合作与治理国际论坛”上发言。
约兰达·吉尔认为,人类的局限性会阻碍科学的进步。我们进入跨学科研究时,从生理、行为、医学等多个角度看,很难把各个学科的知识融会贯通。但是人工智能在这个方面有它的优势。人工智能系统越能够了解科学的各个门类,就越能更好地进行跨学科的聚合。
在约兰达·吉尔看来,一个值得思考的问题是,我们如何去开发人工智能,使其在未来能够写作论文。这需要我们去获取什么、表现什么,从而使得人工智能系统具有写论文的能力。
“如果说人工智能系统能承担这个任务,论文将会更加准确。”约兰达·吉尔提到,同时,我们也可使论文定制化,例如有的人想浏览,有的人想看原则、方法论和结果,有的人想重现结果,我们可以利用人工智能系统,实现论文定制化。
约兰达·吉尔认为存在开发人工智能科学家的路径。“我们给予它算法、数据,又不止于此,让人工智能够有更大的主动性,有一定的自主性、独立性,以此去研究科学问题,进一步成为研究助理甚至作者。”(完)
张宏江:人工智能如何帮人类进入科研新范式?****** 中新网北京12月10日电 “人工智能能够如何帮助我们进入科研的新范式?” 这是美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江,12月9日在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”中,抛出的一个问题。 2022人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办、清华大学人工智能国际治理研究院(I-AIIG)承办,中国新闻网作为战略合作伙伴,联合国开发计划署(UNDP)、联合国教科文组织(UNESCO)等国际组织、国内外学术机构支持。 美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江,在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”上发言。主办方供图张宏江认为,回顾人类科学发展的历史,不同发展阶段经历了不同的科学发现范式。 “几千年前,人类就通过观察、实验来描述自然现象。比如‘日心说’是通过对天象的观察来对整个宇宙。随着科学的发展,四五百年前,理论模型范式出现。人们通过对某一现象的观察总结出理论,从而指导新的科学研究。五六十年前,尤其当大型计算机出现后,面临更复杂的问题,比如天气预报、地震模拟,人们无法再用简单的物理公式、简单的方程构建完整的模拟系统研究理论,人们引入了计算范式,用计算来模拟的方式做科学研究。到二十年前,我们进入大数据时代,科研中积累的大量数据可以进一步驱动物理模型。” “今天,我们进入了一个新的科研范式。”张宏江说,人工智能经过多年发展,尤其过去15年深度学习的发展,使得人们能够给科学研究推出一个新的范式。“这个范式是AI驱动的范式。实际是用深度学习的算法,直接从数据中建立新的模型,其背后是数据、模型、算法和算力。” 张宏江指出,深度学习在革命性地推动了语言、图像和视频处理、识别和应用之后,正在迅速地改变科学研究的范式,这种新的范式就是物理世界的“数字化+自动化+深度学习”。 他说,“今天我们进入了一个黄金期,新的设计范式,都可以借用深度学习的方法进行赋能。” 张宏江坦言,未来十年蕴含着科学发展与产业创新机会,包括数据、模型、算法、算力,其核心是背后的跨学科人才。(完)
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