Akademiker E Weinan: Die Stärkung der KI wird das Werkstattmodell der wissenschaftlichen Forschung verändern, aber es ist notwendig, Spekulationen über Konzepte zu vermeiden

Die Welle der KI breitet sich aus und verändert die Ökologie vieler Branchen, einschließlich der Methoden der akademischen Forschung. Allerdings steht die KI-gesteuerte akademische Forschung derzeit vor Schwierigkeiten wie mangelnder Ressourcenunterstützung. Am 30. Mai erwähnte E Weinan, Akademiker der Chinesischen Akademie der Wissenschaften und Direktor des Beijing Institute of Scientific Intelligence, auf dem Zhongguancun-Forum 2023 „Forum für künstliche Intelligenz angetriebene wissenschaftliche Forschung“, dass die Stärkung der KI die Methoden der wissenschaftlichen Forschung völlig revolutionieren wird. Aber Spekulationen, Konzepte, oberflächlicher Wohlstand und Probleme, die nicht wirklich umgesetzt werden können, müssen vermieden werden.

E Weinan sagte, dass es im traditionellen wissenschaftlichen Forschungssystem zwei Methoden gibt: datengesteuert und grundprinzipiengesteuert. In der Praxis steht ersteres jedoch häufig vor dem Dilemma einer geringen Datenerfassungseffizienz und eines Mangels an effektiven Datenanalysemethoden. während Letzteres im Grunde genommen „erschöpft“ ist, „und die Effizienz der Verwendung von Grundprinzipien zur Lösung praktischer Probleme relativ gering ist, weil mathematische Probleme, die Grundprinzipien ausdrücken, zu schwierig sind.“

Das Problem besteht darin, dass akademische Forschung zu akademischen Themen wie Strukturmechanik sehr gut durchgeführt werden kann, bei komplexen Problemen wie Materialdesign, Arzneimitteldesign usw. jedoch die richtige Lösung nur durch Erfahrung und Erfahrung gefunden werden kann Versuch und Irrtum. Das liegt daran, dass es bei komplexen Problemen höhere Freiheitsgrade gibt, erklärt Eweinan. „Der Grund, warum die Strukturmechanik relativ einfach ist, liegt daran, dass sie weniger Freiheitsgrade hat und Medikamente komplexer sind.“ . , weil es ein Mehrkörperproblem mit relativ hohen Freiheitsgraden und Dimensionalität ist, was die Katastrophe der Dimensionalität mit sich bringt.“

Und KI kann helfen, dieses Dilemma zu lösen. E Weinan wies darauf hin, dass KI neue und effiziente Werkzeuge für datengesteuerte Modelle bereitstellt, die die Zuverlässigkeit und Effizienz grundlegender prinzipiengesteuerter Modelle verbessern und auch datengesteuerte und grundlegende prinzipiengesteuerte Modelle kombinieren können. Das klassischste Beispiel hierfür ist das Molekulardynamik-DBM-Tool. „Die quantenmechanische Präzisionsmolekulardynamik ist ein sehr grundlegendes Werkzeug in der chemischen Berechnung der Materialwissenschaft, aber selbst wenn Hochleistungsrechnen verwendet wird, kann sie zuvor nur Tausende von Atomen verarbeiten, sodass DBM-Berechnungen, also das Hinzufügen künstlicher Intelligenz, durch intelligente Werkzeuge möglich sind.“ Es sind Hunderte Millionen oder sogar Dutzende Milliarden auf einmal.“

Wenn KI also die wissenschaftliche Forschung stärkt, wird sie unweigerlich zu Veränderungen in der Produktivität und den Produktionsbeziehungen führen. E Weinan erwähnte, dass die vier grundlegenden Werkzeuge für die wissenschaftliche Forschung Grundprinzipien und Datenanalysemethoden, Experimente, Literatur und Rechenleistung sind. KI wird vier Werkzeuginnovationen hervorbringen und das „Werkstattmodell“ der bisherigen wissenschaftlichen Forschung durchbrechen, bei dem es sich um eine langwierige, ineffiziente Betriebsmethode handelt.

E Weinan glaubt, dass KI-gestützte wissenschaftliche Forschung das Muster der wissenschaftlichen Forschung und der industriellen Innovation umfassend verändern wird. Aus diesem Grund sagte E Weinan: „KI für die Wissenschaft ist die beste Chance in der gesamten Geschichte der wissenschaftlichen und technologischen Innovation Chinas.“ KI spielt in der wissenschaftlichen Forschung eine wichtige Rolle, daher haben verschiedene Plattformen nacheinander Open-Source-Tools und Wissensdatenbanken eingeführt. Im Jahr 2018 wurde erstmals eine KI-gestützte wissenschaftliche Forschung vorgeschlagen. Letztes Jahr wurde das Beijing Institute of Scientific Intelligence gegründet, das sich als erste internationale Forschungseinrichtung mit dem Thema KI-gestützte wissenschaftliche Forschung befasste, und die Open-Source-Community-Plattform DeepModeling für Grundlagenforschung ins Leben gerufen .

E Weinan wies jedoch auch darauf hin, dass relevante Open-Source-Plattformen und Forschungsinstitute mit dem Problem unzureichender Ressourcen konfrontiert sind – „Wir versuchen, Wege zu finden, die wenigen Ressourcen, die wir haben, dafür zu nutzen

.“

Darüber hinaus könnte die zukünftige Entwicklung der KI-gestützten wissenschaftlichen Forschung auch mit der Möglichkeit von „Hype-Konzepten, oberflächlichem Wohlstand und Scheitern bei der tatsächlichen Umsetzung“ konfrontiert sein. Zu diesem Zweck schlug E Weinan vor, dass wir von Grund auf an einem strengen wissenschaftlichen Forschungsstil und einer Haltung der Offenheit, des Teilens und der Win-Win-Kooperation festhalten müssen.

, sondern um in Richtung einer High-End-Entwicklung künstlicher Intelligenz zu gelangen. „Ich hoffe, dass wir dieses Mal in China die Führung übernehmen können, um ein neues wissenschaftliches Forschungsparadigma der vertikalen Integration von Plattformen zu schaffen.“

Geschrieben von: Nandu-Reporter Hu Gengshuo

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