AI for Science：中科院院士鄂维南上纽大开讲

3月23日，中国科学院院士、北京大学教授鄂维南来到上海纽约大学，为学校的人工智能系列论坛带来一场题为“AI for Science”（人工智能驱动的科学研究）的讲座，从近年来科学研究面对的实际挑战出发，解释了“AI for Science”兴起的背景，探讨了如何用此概念进一步激发跨学科研究的热情。“AI for Science”的概念由鄂维南院士于2018年在国际上率先提出，目前，这一概念在学术界得到了广泛关注。

上纽大教务长衞周安在致辞中表示，“人工智能系列论坛旨在邀请人工智能领域的知名学者和从业者，畅谈他们对与人工智能同行的未来有何看法，以及人工智能对人类社会有哪些多维度的影响。同时，论坛希望汇聚不同层面、领域的研究人员和教育工作者，共同探讨这些话题，让观众有机会听到跨学科视角下的洞察与见解。”

_{衞周安教务长致开幕辞}

鄂院士在主旨演讲中说道，科学研究总体上可分成基于数据驱动的开普勒范式和基于原理驱动的牛顿范式，这两种范式虽对科学进步贡献卓著，却在现代遇到了各自的挑战。“缺乏有效手段解决高维数学问题，是阻碍科学研究与技术发展取得进一步突破的主因之一。而深度学习，或者说人工智能，可以帮助解决这个问题。”

_{鄂院士带来主旨演讲}

鄂院士阐述了深度学习擅长完成的三项典型任务——图像识别、人脸图像生成和AlphaGo（下围棋）。这些任务的本质为传统方法难以解决的极其复杂的数学问题。事实证明，由人工智能驱动的深度神经网络可成功解决这些问题。

鄂院士举例论证了人工智能在不同领域对科研发展的协助作用。例如，使用AlphaFold2基本解决了生命科学中蛋白折叠这一典型的高维问题；基于机器学习的Deep Potential方法，用深度神经网络拟合高维势函数，将物理模型、机器学习和高性能计算深度结合，以深度势能模型给出水的相图。

随着人工智能不断改变科学领域的格局，鄂院士因此提出了新的科学范式和新的工业生态，包括使用基于基本原理的新模型或算法，选择课题、组建团队、确立目标、设计实验，以及构建含数据、模型、算法和算力的新基础设施。他说：“在这种新范式下，学科的边界将不复存在，研究自然而然地步入跨学科阶段。最重要的是，科学研究与现实应用的关系愈发密切。我们即将迎来科学领域的真正突破，我们应当抓住机遇、用好机遇。”

_{上纽大常务副校长雷蒙主持嘉宾座谈}

鄂院士的主旨演讲结束后，上纽大常务副校长雷蒙主持了嘉宾座谈，来自不同学科的研究学者和专业人士分享了他们对“AI for Science”的见解。

_{——天翼云科技有限公司资深专家、AI团队负责人曹莉娜}

_{——浙江大学计算机科学与技术学院百人计划研究员、博士生导师王海帅} 

_{——上海纽约大学神经科学和心理学教授、神经科学学科负责人，纽约大学全球特聘教授李黎}

_{——上海纽约大学化学助理教授、华东师范大学-纽约大学计算化学联合研究中心（上海纽约大学）副主任William Glover}

_{——​上海纽约大学数学和数据科学助理教授Mathieu Laurière}

本次“AI for Science”活动是上纽大人工智能系列论坛的一部分，由上海市人工智能与深度学习前沿科学研究基地和上纽大图书馆主办。

此次活动策划人、图书馆数据服务馆员戴赟说：“我们希望通过本次系列活动，让校内师生员工与校外同道中人都能参与其中，以科学思辨为基础，普及新兴技术及其对社会的影响。”

人工智能系列论坛的另一场活动将于4月21日举行，主题为“AI for Society”（人工智能驱动的社会研究），主讲人是美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江。