我們也許已經迎來了這個機會（院士講科普）

網友：不久前，看到之江實驗室把“計算”送上太空的新聞，覺得很有意思。這些年，人工智能深度融入社會發展和日常生活，也給科技創新帶來了很大影響。我很好奇，這樣的變革對創新來説意味着什麼？人工智能時代，科學家應該怎麼做科研？未來，人工智能有沒有可能替代科學家甚至替代人類？

編輯：這些問題很有時代性，相信也是許多人共同的疑問。之江實驗室把“計算”送上太空，其實也是人工智能引領科研範式變革的一個縮影。本期院士講科普，就請中國工程院院士、之江實驗室主任王堅談談當今科學研究中的“人工智能+”。

人工智能怎麼影響科技創新

儘管人工智能歷史很短，但對人類社會的影響很大。人工智能是技術發展到一定階段產生的，與計算和互聯網密切相關。從某種意義講，人工智能就是在互聯網作為基礎設施的條件下，集數據、模型、算力為一體的產物。我們常説的數據大都是互聯網上的數據，算力的出現則是因為半導體的發展。半導體和互聯網的發展，以及模型關鍵技術的突破，共同帶動人工智能的革命性突破。

人工智能對於科技創新的影響是方方面面的。科研範式經歷過幾次重大變革，人工智能引領科研範式的變革，使得科研的方法論發生變化。

大家都在説科技創新的引領和驅動作用，但往往容易忽視科技創新是最需要變革的一個領域。科學的發展時常會遇到瓶頸。比如，發現新材料需要花費十幾年乃至更長時間，成本也很高。能不能大幅縮減研究的時間和成本？這不單是錢的問題，更事關科研範式的變革。任何一個科學發現，哪怕是再基礎的研究，也要符合社會發展的規律，考慮投入產出比是否具有可持續性。如果發現這個新材料帶來的價值是10元，但要花1000元去做、1000年都做不成，那肯定是不可持續的。

今天科研中遇到的許多問題，如果不用人工智能，也是不可持續的。舉個例子，如果按照過去做結構生物學的方法來研究蛋白質結構，會花費大量時間。新藥研發也是如此，如果按照傳統的方法，難以在短期內研發出成果。傳統的方法論在科學研究上變得越來越不可行了。

因此，人工智能作為方法論，就變得非常通用，已成為科學、技術、工程等領域中繞不開的話題。如果不掌握新的科研範式，不管科技創新還是工程創新，都將舉步維艱。

不要把人工智能當作一個簡單的工具。人工智能不是一次工具的革命，而是一種科學革命的工具——它已經成為一種能夠打破學科壁壘的通用語言，而不僅是對科學研究的簡單“賦能”。

許多高度複雜的問題，人工智能都可以提供幫助。比如，圍棋棋盤由縱橫各19條直線交叉組成，落子的可能性大概是10的100多次方，這是天文數字。過去我們只看到了這個棋盤的一小部分。AlphaGo為什麼能戰勝人類頂尖圍棋高手？不要當成是機器打敗了人類，而是機器能夠“看到”許多人類從來沒有看到過的妙着，發現很多人類尚未意識到的複雜信息。

為什麼要把“計算”送上太空

不久前，之江實驗室把計算衞星星座送上了太空，“三體計算星座”正式進入組網階段。“三體計算星座”是由之江實驗室協同全球合作伙伴共同打造的千星規模的太空計算基礎設施，將通過在軌即時處理數據，解決傳統衞星數據處理效率瓶頸問題，推動人工智能在太空的應用與發展。

這也屬於人工智能對科研範式的改變，從某種意義上講，應該把計算和人工智能當作一個問題的兩面來看。之江實驗室聚焦智能計算，計算依靠人工智能，意味着算力的突破需要人工智能；計算為了人工智能，意味着算力也是為人工智能服務。

我們一直在思考怎麼拓展技術的邊界和科學發現的邊界，科技發展將計算推到創新能力建設的重要位置。“三體計算星座”不是簡單送衞星上天，而是要構建太空計算星座，進而將太空變成人工智能應用的新場景。

太空是拓展技術的好地方。人類第一次把集成電路用在計算機上就是在太空發生的——阿波羅登月計劃把集成電路用於制導計算機；當前很多生物技術，也是先在太空發展起來，再回到地面。

目前，衞星在天上是相互獨立的，都是和地面“單線聯絡”。衞星之間能不能互聯互通？這是構建計算星座最基本的出發點。一旦互聯互通，衞星的價值就會被極大地釋放出來。一方面，天上的衞星組網之後將變成一個整體，只要有一顆衞星在上空運行，就可以進行互聯互通的分享。如果每顆衞星之間都互通互聯了，天上的衞星可以少很多，極大降低運行成本。另一方面，受限於地面站資源、傳輸帶寬等因素，僅有少量有效衞星數據能傳回地面，數據時效也不夠理想。太空中有了計算星座之後，衞星計算資源得以快速響應，工作效率明顯提升，能對應急救災等提供重要幫助。

人工智能會替代科學家嗎

大家對人工智能的認識可能存在偏差，不少人討論的是人工智能替代了什麼。人工智能會不會替代一些工作呢？肯定會，但不應該只以這樣的邏輯思考。人工智能可以幫助科學家，它不是來替代人類的智能，而是來延展人類的創造力。對科研來説，創造力尤為重要。

一名德國科學家説過，最終用人工智能的科學家會淘汰不會用人工智能的科學家。我很認同這個觀點。

當然，用人工智能做科研面臨很多風險挑戰，既有技術上的風險，也有非技術風險。今天，大家談論非技術風險更多，也就是倫理問題。我是學心理學出身的，我們當年做心理學實驗，首先要考慮的就是倫理問題。至少對於我來講，這不是新鮮事，只是不同時期大家面對的倫理問題不同，我相信人類是有辦法解決的。

去年9月，我和多國學者在聯合國總部大樓一起討論了一份關於人工智能治理的報告，希望對人工智能發展有一個共識，整體考慮人工智能的能力建設與面臨的機遇挑戰。大家一致認為，如果一定要説人工智能的風險，其實沒有能力是一種風險，沒有抓住機遇也是一種風險。

我們正處在一個激動人心的時代，一個技術、機制和基礎設施都在變革的時代。人工智能作為新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力，正以前所未有的速度向經濟社會各領域加速滲透。科技工作者如何“擁抱”人工智能？我想，“擁抱”這個詞太緩和了，沒有理解人工智能的顛覆性。對於科研人員來説，用人工智能改變科學研究的範式，就是進入了新的科學研究的時代，否則就可能被時代拋棄。從發展角度看，不管是對個體還是國家，這都是巨大的機會，可以在科研上作出更多貢獻。

巨大的變革意味着超越的機會，而我們也許已經迎來了這個機會。

（作者為中國工程院院士、之江實驗室主任，本報記者劉軍國採訪整理）