【培训课程】人工智能引领科研范式变革

一、变革的序幕：人工智能作为新科研范式的催化剂

（一）研究背景与意义

1.1 科学研究范式的历史演进：从实验科学、理论科学、计算科学到数据驱动科学。

1.2 人工智能的爆发式发展：从工具到伙伴的角色转变。

1.3 探讨AI引领科研范式变革的紧迫性与深远影响。

（二）核心概念界定

2.1 “科研范式”的定义与内涵。

2.2 “人工智能”在科研语境下的核心能力（数据挖掘、模式识别、预测建模、生成创造等）。

二、驱动力量——AI赋能科研的核心能力解构

（一）超强数据处理与知识挖掘能力

1.1 从“大海捞针”到“知识发现”：处理高维、多模态、非结构化科学数据。

1.2 自动文献挖掘与知识图谱构建：从海量文本中提取潜在科学假设与研究关联。

（二）复杂模式识别与建模预测能力

2.1 发现人类难以察觉的复杂规律：在生物信息、天体物理等领域的新发现。

2.2 构建高精度预测模型：加速新材料、新药物分子的虚拟筛选与设计。

（三）智能自动化与高通量实验能力

3.1 “AI+机器人”驱动的自动化科学实验：自我优化实验流程，7x24小时不间断研究。

3.2 闭环自主科研系统：实现“假设-实验-分析-新假设”的全自动化循环。

（四）生成式AI的创造性辅助能力

4.1 生成假设、研究方案与代码：降低科研门槛，激发创新灵感。

4.2 辅助论文写作与科学交流：提升科研效率与成果传播效能。

（五）模式重塑——AI驱动下的新科研范式涌现

（一）AI驱动发现”范式

1.1 数据驱动下的“无假设”科研：从数据中直接涌现新知识。

1.2 典型案例：AlphaFold2颠覆结构生物学；AI在天文学中发现新天体。

（二）“自我导向实验”范式

2.1 实验设计从“人工设计”转向“AI优化”：通过主动学习、贝叶斯优化等方法。

2.2 典型案例：自主化学合成平台、AI优化的核聚变实验装置。

（三）“人机协同创新”范式

3.1 科学家与AI的新型协作关系：AI负责“计算”与“枚举”，人类负责“洞察”与“决策”。

3.2 增强人类智能：AI作为“外脑”扩展科学家的认知边界。

（四）“可重现性与数字化”范式

4.1 AI对科研数据、代码与模型的标准化要求，倒逼科研流程的透明化与可重现性。

4.2 基于AI的科研过程全记录与智能分析，为科研审计与验证提供新途径。

三、领域渗透、挑战与未来展望

（一）跨学科领域的渗透与突破

1.1 生命科学：AI制药、精准医疗、基因组学。

1.2 材料科学：高通量计算与设计，加速新材料发现。

1.3 基础科学：数学定理证明、物理理论建模。

1.4 人文社科：计算社会科学、数字人文。

（二）面临的挑战与风险

2.1 技术瓶颈：模型的可解释性、可靠性、数据偏见与质量依赖。

2.2 伦理与治理：科研公平性、学术不端新形式、AI生成内容的归属权。

2.3 科研生态变革：对科研人员技能的新要求、研究经费与评价体系的调整。

（三）未来展望与对策建议

3.1 未来趋势：迈向“科学GPT”？通用科学人工智能的远景。

3.2 构建面向未来的科研体系：大力发展AI4S（Science）基础设施，建设高质量科学数据库。

3.3 培养复合型人才：推进“AI+X”交叉学科教育，提升科学家的AI素养。

3.4 建立健全伦理与规范：引导AI向善，确保其在科研领域的负责任应用。

授课教师：北京前沿未来科技产业发展研究院院长 陆峰博士

（信息来源：北京前沿未来科技产业发展研究院）