见证AI for Science的开年盛宴：两位科学家引领未来

2025年1月12日下午，北京市海淀区智识前沿科技促进中心举办了一场主题为“AI for Science，AI for Good”的年度科学盛事。这场盛会邀请了香港大学计算与数据科学学院院长、忆生科技创始人马毅教授和亚马逊云科技上海人工智能研究院院长张峥教授。作为一位对AI技术充满热情的观察者，我有幸亲临现场，见证了这一激动人心的时刻。

探索智能本质之路

马毅教授以“探索智能本质之路”为主题，分享了他对AI发展的深刻见解。他认为，AI不仅仅是工具，更是理解自然规律的新方式。通过AI，我们可以更好地模拟和预测复杂系统的行为，从而推动科学发现。马毅教授强调，AI的应用不应局限于特定领域，而应成为跨学科研究的核心驱动力。

他展示了几个引人入胜的例子，其中包括AI在材料科学中的应用。通过对大量实验数据的学习，AI模型能够预测新材料的性能，大大缩短研发周期。这种能力不仅提高了科研效率，还为解决全球性挑战提供了新的思路。

大模型时代的机遇与挑战

紧接着，张峥教授带来了关于“大模型时代”的精彩演讲。他指出，随着深度学习技术的发展，大规模预训练模型（如GPT系列）已经成为AI领域的热门话题。这些模型不仅可以处理文本任务，还在图像识别、语音合成等多个领域展现出强大的通用性。

然而，大模型的成功也带来了新的挑战。首先是计算资源的需求，训练一个大型语言模型需要海量的数据和高性能硬件支持。其次是模型解释性问题，尽管大模型在某些任务上表现优异，但其内部机制仍然不够透明，这限制了其在关键决策领域的应用。

张峥教授提出，未来的AI研究应该更加注重可解释性和安全性。只有这样，才能真正实现AI for Good的目标，让技术造福更多人。他还提到了AI伦理的重要性，呼吁科学家和技术开发者共同遵守科技伦理规范，确保技术发展符合社会利益。

西湖大学的AI创新实践

除了两位教授的精彩演讲，我还了解到西湖大学在AI赋能科学研究方面的最新进展。该校的申恩志、金耀初、蓝振忠三位教授分别从不同角度探讨了AI如何改变传统科研模式。他们认为，AI不仅仅是一种辅助工具，更是开启全新科研范式的钥匙。

例如，申恩志教授团队利用AI技术实现了蛋白质结构预测的重大突破。这项成果不仅提升了生物医学研究的效率，也为药物开发提供了新途径。金耀初教授则专注于将AI应用于环境监测领域，通过构建智能传感器网络，实时获取环境数据并进行分析预警。蓝振忠教授的研究方向是AI驱动的教育改革，旨在通过个性化学习系统帮助学生更好地掌握知识。

AI for Science的未来展望

回顾整场活动，我深刻感受到AI for Science正逐渐成为科学研究的新常态。从基础理论到实际应用，AI正在重塑各个学科的发展路径。正如马毅教授所说，AI让我们看到了前所未有的可能性，而张峥教授则提醒我们要谨慎对待技术带来的挑战。

展望未来，我相信AI将继续在更多领域发挥重要作用。无论是探索宇宙奥秘还是改善人类生活品质，AI都将扮演不可或缺的角色。同时，我们也期待更多像马毅和张峥这样的优秀科学家涌现出来，带领我们走向更加美好的明天。