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2022年科技趋势推荐之人工智能 ——图书馆前沿热点技术推荐(1)

2022-01-14

 

                                   人工智能成为科学家的新生产工具,催生科研新范式[1]
        近日阿里达摩院通过「定量发散」与「定性收敛」,分析了近三年来的770万篇公开论文、8.5万份专利,通过挖掘其中热点及重点技术突破,深度访谈近100位科学家,提出了2022年可能现实的十大科技趋势。本期推出第一趋势:AI for Science

        实验科学和理论科学是数百年来科学界的两大基础范式,而人工智能正在催生新的科研范式。机器学习能够处理多维、多模态的海量数据,解决复杂场景下的科学难题,带领科学探索抵达过去无法触及的新领域。人工智能不仅将加速科研流程,还将帮助发现新的科学规律。预计未来三年,人工智能将在应用科学中得到普遍应用,在部分基础科学中开始成为科学家的生产工具。
        人工智能将成为科学家继计算机之后的新生产工具,一是带来效率的显著提升,人工智能将伴随科研的全流程,从假设、实验到归纳总结,让科学家不需要像过去一样十年寒窗才能产出科学成果,而是能在一生中保持高产;二是让科学不再依赖少数天才,人工智能对科学研究产生猜想,让科学家就其中有意义有价值的部分进行实验与证明,让更多人能够参与到科学研究中。人工智能在各科研领域中的应用节奏将有所区别,在数字化程度高、数据积累好、问题已经被清晰定义的领域中将推进地更快,如生命科学领域,AlphaFold2 运用生命科学积累的大量数据,通过基因序列预测蛋白质结构,对泛生命科学领域产生了深远的影响。另一方面,在复杂性高、变量因子趋势解读多的领域,人脑难以归纳总结,机器学习可发挥优势在海量多维的数据中找到科学规律,如流体力学等。人工智能与科研深度结合仍然需要解决三个挑战,一是人机交互问题,人工智能与科学家在科研流程上的协作机制与分工需要更加明确,形成紧密的互动关系;二是人工智能的可解释性,科学家需要明确的因果关系来形成科学理论,人工智能需要更容易被理解,以建立科学与人工智能之间的信任关系;三是交叉学科人才专业领域科学家与人工智能专家的相互理解程度低,彼此互相促进的障碍仍然较高。我们预测在未来的三年内,人工智能技术在应用科学中将得到普遍应用,在部分基础科学中开始成为研究工具。

附:2021年人工智能前沿科技部分趋势[2]
1、信息模型、具身模型和脑模拟机器人的结合将诞生超级人工智能。
2、系统研究超大规模智能模型发展和影响的新兴领域已经形成,超大规模预训练模型研发竞赛进入白热化阶段,多模态预训练模型成为下一个大模型重点发展领域。
3、Transformer成为计算机视觉领域的重要网络架构,并开始向强化学习、图神经网络等领域渗透。
4、加速方法创新提升了超大参数规模模型的训练效率,催生更大规模参数的巨型模型。
5、Prompt Tuning成为自然语言处理领域预训练语言模型新型训练范式,预训练语言模型发展的新路线是提升训练和推理的效率。
6、遮盖图像建模、非Transformer架构、神经辐射场等技术快速发展,成为计算机视觉的热点研究领域;脉冲视觉领域发展,将开辟机器视觉新路线
7、生物神经元与芯片结合成为类脑芯片的研究热点。
8、高性能、低能耗AI芯片不断涌现的同时,由AI辅助设计成为芯片发展新趋势;存算一体AI芯片设计、应用步伐加快。
9、Web模型成为新型信息搜索范式的核心支撑,预训练语言模型助力信息检索性能提升。
10、借鉴脑神经和认知科学研究成为启发类脑智能研究的重要来源。
 注释:
1.达摩院:2022十大技术趋势.[EB/OL].[2022-01-10].
https://damo.alibaba.com/techtrends/2022
2.北京智源人工智能研究院: 2021年人工智能前沿报告.[EB/OL].https://baai.org/l/Frontiers2021