圖靈獎得主姚期智：大科學時代來了

斯坦福大學《AI指數(shù)報告》

向是國際AI界關(guān)注的“年度成績單”

,。今年新發(fā)布的報告里,，唯一一項來自中國的成果，出現(xiàn)在AI for Science領(lǐng)域：

阿里達摩院聯(lián)合多家醫(yī)療機構(gòu)，利用深度學習技術(shù),，在2萬病例中識別出31例漏診的胰腺癌,，這項研究可能極大提高胰腺癌的早期診斷率。

業(yè)內(nèi)評價該成果“令人驚嘆”,，因其集齊了科學突破的幾大原則：年輕的專家,、新穎的思路、交叉的技術(shù),。

這三條原則,，或許也闡釋了AI for Science最好的突破方向。圖靈獎得主姚期智：大科學時代來了,。

當2020

年谷歌旗下DeepMind公司研發(fā)的人工智能系統(tǒng)AlphaFold問世的時候，很多人驚呼,，科學家的飯碗要被AI砸掉了,。因為AlphaFold預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的精確程度，甚至讓科學家懷疑是自己的實驗出現(xiàn)了問題,，Nature新聞聲稱“它會改變一切,。”

時至今天,，AI不但不會砸掉科學家的飯碗,，反而帶來了一個新的時代。

AI幾乎可以與所有學科進行交叉融合,。青年科學家們跨越傳統(tǒng)的學科界限,，邁向一個以問題為中心的大科學時代，這個愿景在AI的支持下有了成為現(xiàn)實的可能,。

圖靈獎得主,、中科院院士姚期智剛剛上任清華大學新成立的人工智能學院院長，他在2024年達摩院青橙獎啟動時說道：“當今AI正在給所有的科學帶來不可阻擋的變革,，AI科學正在引領(lǐng)學科交叉創(chuàng)新改變世界的面貌,。過去數(shù)百年來，科學家們在各自的領(lǐng)域以內(nèi)發(fā)展,，而今,，我們將進入一個更廣闊的大科學時代?！?/p>

作為發(fā)掘中國科研新星的重要“風向標”獎,，青橙獎和往年一樣，面向在中國全職工作的35周歲以下科研人員,，本屆將評選出15位青橙獎獲獎人,，每人將獲得由阿里巴巴公益專項支持、可自由支配的100萬元獎金。

但在今年,，學科間交叉創(chuàng)新的研究成為了焦點,。本次青橙獎明確提出關(guān)注那些利用AI技術(shù)在交叉學科領(lǐng)域取得突破的科研新星，鼓勵和支持跨學科的創(chuàng)新研究,。

面向國家科技發(fā)展的中堅群體——青年科學家,，它傳遞了一個積極的信號：AI for Science將會徹底打破學科邊界，交叉研究會獲得實打?qū)嵉恼J可和支持,。

跨學科一直是偉大的創(chuàng)新發(fā)生的地方

在阿西莫夫的科幻小說《基地》系列中,，曾經(jīng)描述了新文明在遙遠的、遠離核心的基地邊緣誕生,。其原因之一：在基地邊緣地區(qū),，存在著各種各樣的外來文明和勢力，這使得那里的人不得不不斷學習和適應(yīng),，以應(yīng)對新的挑戰(zhàn),。這種開放包容的態(tài)度也促進了新文明的進步。

邊緣孕育新文明,，這幾乎是跨學科作用的一個譬喻,。跨學科,，是一群科學家們出于自己的研究興趣和需要,，行至了學科的邊緣，不斷學習,、適應(yīng),、溝通的產(chǎn)物。

進化論的出現(xiàn)來自當年的動物學,、植物學,、生理學、地質(zhì)學與古生物學的交叉,，而孟德爾的遺傳學則來自生物學與統(tǒng)計學的交叉,。

化學推動了病原微生物學與藥學的發(fā)展，阿司匹林的發(fā)明便是明證,；而以X射線為代表的物理學的進展,，來到了醫(yī)學領(lǐng)域，這才有了臨床影像診斷技術(shù)的發(fā)展,。

而DNA雙螺旋結(jié)構(gòu),，這一上個世紀生物學界最偉大的發(fā)現(xiàn)，正是依托于當時最前沿的物理學,、化學和生物學的先進技術(shù)和深邃思想,，才得以璀璨問世,。

在這一歷史性的發(fā)現(xiàn)之前，生物學家們已經(jīng)知道了遺傳物質(zhì)藏身于細胞的染色體中,，而染色體則主要由蛋白質(zhì)和核酸組成,；在生物化學領(lǐng)域，科學家們對核酸的結(jié)構(gòu)和功能已經(jīng)有了初步的認識,。而物理學方面,，羅莎琳·富蘭克林運用X射線晶體學技術(shù)對DNA進行了精確的晶體結(jié)構(gòu)分析，拍攝到了著名的“照片51”,，為理解DNA的三維結(jié)構(gòu)提供了關(guān)鍵線索,。而DNA雙螺旋的兩位核心發(fā)現(xiàn)者——詹姆斯·沃森和弗朗西斯·克里克，一個是生物學家,，另一個則是轉(zhuǎn)行生物學的退役物理學家,。

來自交叉領(lǐng)域的輝煌成就也可以用數(shù)據(jù)來證明。

在一項2022年的研究中,，澳大利亞國家科學局利用文獻計量方法,，基于經(jīng)合組織（OECD）通過專家咨詢給出的214個與AI相關(guān)的關(guān)鍵詞，對1960年至2022年間的學術(shù)出版物進行了全面的篩選,。這項研究發(fā)現(xiàn)，2016年后,，AI相關(guān)論文的份額增長迅猛,。影響力已經(jīng)擴展到了自然科學、醫(yī)學,、社會科學,、藝術(shù)和人文學科等幾乎所有領(lǐng)域，和其他學科迅速融合,。

日本文部科學?。∕EXT）進行了一項研究，基于2007年至2016年間發(fā)表的高被引論文數(shù)據(jù)庫Research fronts（RFs）中的2560篇論文,，評估學科交叉對研究影響力的潛在作用,。研究發(fā)現(xiàn)，一篇論文所涉及的學科數(shù)量每增加一項,，其研究影響力平均提升約20%,。

而這一點，早在2018年的《自然物理學》雜志中已有端倪,。在那份研究中,，研究者對108篇諾貝爾獎獲獎?wù)撐牡谋灰闆r進行了分析，發(fā)現(xiàn)諾貝爾獎獲獎?wù)撐亩技性谖锢?化學和化學-生命科學的邊界上,。

進入AI時代之后,，由于它幾乎可以與所有學科進行交叉融合,，科學家們開始跨越傳統(tǒng)的學科界限。

比如在天文學界,，現(xiàn)代望遠鏡收集的數(shù)據(jù)量已達到前所未有的水平,，即使是構(gòu)建星表這一最基本的任務(wù)，傳統(tǒng)工具完成得也非常吃力,。而利用智能算法,，就能夠高效處理數(shù)據(jù)。

據(jù)《中國科學報》,，之江實驗室研究員,、2023年達摩院青橙獎得主馮毅曾在快速射電暴起源研究中，面對“中國天眼”FAST提供的海量數(shù)據(jù),，利用之江智能計算天文平臺的算法處理數(shù)據(jù),，破解了數(shù)據(jù)篩選和分析難題?！爸悄苡嬎銥榛A(chǔ)研究帶來了新工具和新范式,。科研人員未必預(yù)料得到的創(chuàng)新突破,，也許就會在智能計算與天文研究的融合創(chuàng)新中涌現(xiàn)出來,。”馮毅說,。

但AI賦能各個學科的交叉研究,，只是AI影響科學的第一步。AI for Science更宏偉的藍圖,，是徹底打破學科界限,。

中國科學院院士鄂維南在一次公開演講中提到，像通用大模型一樣,，在AI的幫助下,，科學研究也可以有通用的大平臺。平臺能夠幫助科學家解決物理模型設(shè)計,、分子動力學模擬等基本問題,，在這些平臺上科學家只需要做感興趣的應(yīng)用和開發(fā)。由此,，無論是學科的界限,，還是理論、計算和實驗之間的界限都會被打破,，形成徹底的交叉科學文化,。

因此，2024年達摩院青橙獎除延續(xù)往屆信息科學與工程,、新興交叉,、數(shù)學,、物理、化學,、材料,、生命科學、醫(yī)學,、天文,、地理之外，新設(shè)農(nóng)學和大氣科學,，更是進一步鼓勵青年科學家基于數(shù)據(jù)科學,，與更多領(lǐng)域建立交叉創(chuàng)新。

有趣的是,，青橙獎也成為了獲獎科學家之間進一步“交叉”的契機,。中國科學院大氣物理所研究員成里京瞄準“過去中國并沒有自己的海洋數(shù)據(jù)集”的空白，自主構(gòu)建了一套國內(nèi)外廣泛使用的數(shù)據(jù)集,，有力支撐了應(yīng)對氣候與海洋變化的國家需求,，他和中國農(nóng)業(yè)大學教授曾也魯因同年斬獲達摩院青橙獎而結(jié)識，聊著聊著,，就溝通起了兩人的研究方向能否合力,，如何將遙感數(shù)據(jù)深入用于氣候變化背景下的全球海洋研究。在前往夏威夷參加國際會議的飛機上,，成里京就寫出了一頁思路,，令曾也魯十分驚喜，他們很有信心能在這個方向上做出一些前沿的交叉研究成果,。

中國能借此彎道超車嗎？

上世紀80年代初,，伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校副校長西奧多·布朗決定募集4000萬美元來發(fā)起一個大型交叉學科項目,，將不同院系、學科的成員聚集在一起,，并引導(dǎo)他們在共同的項目上合作,。

對于布朗的這次大膽嘗試，頗有些人嗤之以鼻,，一位杰出的物理學家就曾評論道：“跨學科研究適合那些在自己的領(lǐng)域不夠優(yōu)秀的人”,。然而，10年之后,，利用這筆捐款成立的貝克曼先進科學技術(shù)研究所擁有了200多名研究人員,，取得了矚目的成就，包括幫助創(chuàng)建了第一個圖形網(wǎng)絡(luò)瀏覽器,。

也是從上世紀80年代開始,，中國也出現(xiàn)了第一次交叉學科建設(shè)的高潮,。

北京大學原常務(wù)副校長王義遒曾對《中國科學報》回憶到：“當時北大新設(shè)的專業(yè)基本上都是交叉邊緣學科，如文科有社會工作與社會管理,、行政管理,、國際文化交流、科技情報學等,；理科則有信息數(shù)學,、工程科學（后改為結(jié)構(gòu)工程）、微電子學,、環(huán)境生物學與生態(tài)學等,。”

“到了1994年,，北大在制訂 ‘211工程’計劃的時候,，曾有意將全校的學科分布做成了’矩陣結(jié)構(gòu)’，并將全校幾乎每個教學科研人員都放在一個’矩陣元’的位置上,，由此顯示其在縱向上屬于哪個院系,，在橫向上又參與哪個學科交叉的研究項目或課題?！?/p>

當年中國交叉學科的高潮與改革開放緊密聯(lián)系,，王義遒曾說：那“是我國從計劃經(jīng)濟向市場經(jīng)濟的轉(zhuǎn)變在學科上的體現(xiàn)，同時也是從第三次工業(yè)革命到第四次工業(yè)革命在學科上所作的準備”,。

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這可能是作為后發(fā)國家的一種優(yōu)勢,，因為后發(fā)國家學科建設(shè)的傳統(tǒng)不那么深，所以對待新的變化往往態(tài)度也更開放,，能跟上科學發(fā)展的趨向,。

2000 年，中國國家自然科學基金委員會（簡稱自然科學基金委,，NSFC）制定了一項跨學科研究計劃,，之后各大學紛紛成立了多個跨學科中心，其中包括北京大學前沿交叉學科研究院,。自然科學基金委原政策局局長鄭永和曾在采訪中提到了發(fā)展中國家反應(yīng)迅速,、調(diào)整靈活的優(yōu)點，“中國作為一個發(fā)展中國家,，它的大學和研究所能夠迅速建立一些新中心,，以反映跨學科研究的新趨勢?！?/p>

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《泰晤士高等教育》的一項調(diào)查,，也證明了在跨學科研究上后發(fā)國家具有彎道超車的潛力。

研究發(fā)現(xiàn),，與亞洲學術(shù)上領(lǐng)先的國家和地區(qū)相比,，世界傳統(tǒng)研究強國（如美國,、英國和澳大利亞）對跨學科研究的關(guān)注程度要低得多。相反,，學術(shù)傳統(tǒng)更短,、投入充分的香港和新加坡的大學在亞洲表現(xiàn)最為強勁，包括香港科技大學和新加坡南洋理工大學,。一些發(fā)展中國家也表現(xiàn)亮眼,，在非洲，埃及的開羅大學和威特沃特斯蘭德大學在產(chǎn)出指標方面表現(xiàn)非常出色,。

而今天,，信息革命之后的AI革命即將到來，這一切,，為科學帶來的,，將是新的問題，新的研究方法和新的理論框架,。如同信息革命時代一樣,，一場新的交叉學科研究的高潮同樣一觸即發(fā)。而且不同于過去跨學科研究的是,，這次AI引領(lǐng)的跨學科變革,，將是全方位、徹底的變革,。

對于中國的科學發(fā)展來說,，這也是一個關(guān)鍵的機會。AI和傳統(tǒng)學科的深度融合,，未來可能會徹底打破學科的界線,。在這個時間點上，各國還沒有拉開關(guān)鍵的差距,，如果能擺脫舊學科體制的束縛,，打造適合跨學科研究的資助評價體系，在未來的科技競爭中,，后發(fā)的我們是否能就此彎道超車？

對于AI for science, 我們還缺什么,？

中國近年已經(jīng)迅速行動了起來,，2018年自然科學基金委響應(yīng)科技戰(zhàn)略，在基金申請上新增了人工智能與交叉學科兩大領(lǐng)域,。但還不夠,，現(xiàn)實中交叉學科研究仍舊處于一個尷尬的境地，對于交叉學科,，當下的科研體系之下,，很難完全兌現(xiàn)成資金和制度上的支持,。

《泰晤士高等教育》的一項調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，大學在跨學科科學方面并沒有說到做到,，約有三分之一參與調(diào)查的大學沒有對跨學科研究人員進行獎勵,，也沒有衡量此類工作的成功與否。

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不只是研究機構(gòu),，科學資助機構(gòu)同樣對交叉學科的支持有限,。一項利用澳大利亞全國性資助計劃連續(xù)5年18476份提案數(shù)據(jù)的研究發(fā)現(xiàn)，研究提案交叉學科的程度越大,，獲得資助的可能性就越低,。

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這主要還是因為跨越學科太反傳統(tǒng)了，尤其是反學術(shù)機構(gòu)的傳統(tǒng),。

對于研究機構(gòu)來說,，交叉學科研究本身就是高風險高回報的。一項基于32000篇論文數(shù)據(jù)的研究,，評估了跨學科研究的收益和代價,，研究發(fā)現(xiàn)，跨學科研究的生產(chǎn)率平均來說更低,，但是引用較高,，對于日益看重考核學術(shù)機構(gòu)來說，對跨學科研究未必有耐心,。

而跨學科研究的人才,，需要的恰恰是時間和耐心。

《Communications Physics》雜志上發(fā)表的一項研究,，分析了英國研究委員會資助的44419項研究,，發(fā)現(xiàn)具有跨學科資助記錄的研究人員會占據(jù)學術(shù)合作網(wǎng)絡(luò)的主導(dǎo)地位，但這種競爭優(yōu)勢并不能轉(zhuǎn)化為立竿見影的回報,?？鐚W科研究人員在短期內(nèi)發(fā)表的論文影響較小，這直接影響到他們吸收資助的能力,。

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然而,，這些學者最終在論文數(shù)量和價值方面都優(yōu)于同行。也就是說,，跨學科人才的合作網(wǎng)絡(luò),，將來會給它們帶來更高的成就，他們只是需要時間來成長,。

面對這一挑戰(zhàn),，類似達摩院青橙獎的嘗試，就非常有價值。在國外,，傳統(tǒng)科學資助模式的不足,，常由私人基金會的資助來補充，私人基金提供長期穩(wěn)定,、不計回報,、鼓勵突破的資助，為高風險的創(chuàng)新提供安全網(wǎng),，和傳統(tǒng)資助模式發(fā)揮互補作用,。

青橙獎旨在發(fā)掘和支持在中國高校及科研院所中全職從事科學研究工作的青年學者，特別是那些在跨學科領(lǐng)域有潛力取得突出成就的科研新星,。

舉辦6屆以來,，青橙獎累計發(fā)掘了來自中國27家高校、科研院所的69名青橙學者,。今年是青橙獎的第七年,，交叉學科更是成為了關(guān)鍵詞。今年青橙獎的申報較往年有兩個明顯不同：首先,，評審將從理論貢獻,、科學探索、技術(shù)突破,、工程實踐四個維度分類評審,，更加重視研究獎項的權(quán)威性和公平性；其次,，學科間交叉創(chuàng)新的研究成為了青橙獎關(guān)注的焦點,，本次青橙獎特別關(guān)注那些利用AI技術(shù)在交叉學科領(lǐng)域取得突破的科研新星，鼓勵和支持跨學科的創(chuàng)新研究,。

這不僅是對青年科學家的一種資助,，更重要的是它傳遞了一個積極的信號，是一種對跨學科研究價值的認可和鼓勵,。

它的評審機制特別強調(diào)研究的創(chuàng)新性和未來潛力,，而非僅僅關(guān)注短期成果。這種評審原則與跨學科研究的特點相契合,，為那些可能需要更長時間才能顯現(xiàn)影響力的研究項目提供了支持,。圖靈獎得主姚期智：大科學時代來了。

清華大學信息學院院長,、中國人工智能學會理事長,、中國工程院院士戴瓊海說，探索一個原創(chuàng)問題是很難的,，你走過的路是別人沒走過的,?！跋Ｍ嗄昕茖W家敢于挑戰(zhàn)困難,，勇于探索未知,，用智慧和勇氣攀登科學的新高峰。同時,，也需要社會各界力量給予他們支持和鼓勵,。”