对智能化时代的高校科研的若干思考

龚 克

（南开大学，天津 300350）

经过60多年的曲折发展，人工智能技术在大数据和云计算等技术的加持下，终于走出了论文和实验室，走入了人们的生产、生活和社会服务的方方面面。在科学技术成为第一生产力的时代，人工智能作为新兴数字生产力的代表性技术，正在数字化和网络化的基础上，将全球范围的经济与社会信息化推进到智能化的新阶段。智能化意味着人工智能的普遍应用，较之于个人计算机、智能手机和互联网的普及化应用，人工智能的普遍应用将更加深刻地改变这个世界。正如习近平同志强调指出的，“人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的‘头雁’效应。在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术的驱动下，人工智能加速发展，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征，正在对经济发展、社会进步、国际政治经济格局等方面产生重大而深远的影响。”①2018年10月31日习近平总书记在第十九届中央政治局第九次集体学习时的讲话。

智能化来了，高校怎么办？能不能培养出适应智能化生存和胜任智能化发展的大批骨干人才？能不能为人工智能健康发展奠定坚实、可靠的科学理论基础并不断推出可信、安全、高效、适用的人工智能技术？能不能为人工智能的安全的、符合伦理与人类共同价值的发展及有效治理提供有力的智力支撑？应对这些挑战，必然要求高校抓住智能化转型的历史机遇，深化自身的综合改革，率先实现自身的智能化转型，包括：建立新的理论与实践结合的教学相长的智能化教与学的体系和机制，进而形成促进学生德智体美劳全面而主动发展的育人格局，建立适应智能化特别是跨界融合发展需要的科学研究和学科发展体系和机制，形成一批智能化的领先创新和人才培养基地，建立智能化与人性化、精细化、多样化深度融合的为师生服务的高效运行管理体系和机制，等等。

下面，从高校科研工作的角度，就研究人工智能、运用人工智能、适应智能化和保障智能化四个问题提出自己初浅的思考，以期引起大家深入的讨论。

1 研究人工智能

从图灵发表《计算机器与智能》的开创性设想，到在达特茅斯学院（Dartmouth College）举办那场被称为“人工智能研究起点”的暑期研讨会，再到费根鲍姆（Edward Albert Feigenbaum）提出知识工程和专家系统，从人工神经网络、反向传播算法到深度学习，以及ImageNet和计算机图像识别竞赛，等等，都离不开大学。可以肯定地说，大学是人工智能的摇篮。

今天，人工智能虽然已经进入大量的应用场景，但它的基础理论尚未真正成熟。70年前，图灵发出的——“机器能思维吗”之问，至今尚未得到真正获得共识的回答，甚至于对人工智能的定义，仍众说纷纭。深度机器学习已经显示出强大的威力，大规模参数模型在自然语言处理、计算机图像识别等方面取得了几乎超越人类的能力，但它的可解释性、可靠性仍未获得坚实的理论基础；类脑计算快速发展，但也缺乏坚实透彻的科学解释。

高校应该继续站在人工智能的发展前沿。事实上，人工智能已经成为我国高校科研的热点。之所以将这个问题提出来，是出于以下考虑：

第一，高校应该敏锐认识、深刻理解智能化发展大势，将人工智能研究放在高校科研的全局性、长远性的重要位置上，而不是仅仅放在某一个或某几个学科研究的局部性位置上，从投入力度、部署广度、研究深度等多个维度下功夫，力求以人工智能创新带动高校科研的整体提升。

第二，高校要贯彻习近平同志要求，“把增强原创能力作为重点，以关键核心技术为主攻方向，夯实新一代人工智能发展的基础。要加强基础理论研究，支持科学家勇闯人工智能科技前沿的‘无人区’，努力在人工智能发展方向和理论、方法、工具、系统等方面取得变革性、颠覆性突破，确保我国在人工智能这个重要领域的理论研究走在前面、关键核心技术占领制高点。”②2018年10月31日习近平总书记在第十九届中央政治局第九次集体学习时的讲话。作为基础研究的主力军，高校应更加注重人工智能的基础理论、基础算法和模型等方面研究，关注具有根源性的堵点难题，力求在算法的可解释性、多模态（跨媒体）感知、类脑认知原理和群体智能机制等方面创新突破。

第三，依托学校的综合学科优势，适应人工智能的跨学科特征，跨越数学、物质、生命、社会科学的界限，有力且有效地推动多学科集成的人工智能基础研究，在思维的本质、思维的形式化、计算的伦理化等基础性问题上创新突破。

第四，发挥学校多学科优势，双向推动人工智能和各个学科的交互融合，在人工智能通用技术与各个专门领域的融合过程中创新突破。

第五，面对气候变化等人类共同挑战，高校应注重人工智能在应对气候变化、加速实现全球可持续发展目标方面的创新突破。

第六，要积极融入和大力发展人工智能技术发展的开源开放生态。2021年11月，联合国教科文组织推出《开放科学建议书》，将开源代码和软件、开源硬件作为开放科学知识的重要方面，高校应该是开放科学的领先实践者。然而，严酷的现实是，一方面开放科学加快发展，另一方面美国政府的某些决策者竭力推动与中国的科技“脱钩”，在人工智能领域尤为如此。怎么办？习近平同志坚定地说，“越是面临封锁打压，越不能搞自我封闭、自我隔绝，而是要实施更加开放包容、互惠共享的国际科技合作战略。”③2020年9月11日习近平总书记在科学家座谈会上的讲话。

2 运用人工智能

科学研究主体是人，但人从事科研需要工具，人工智能已经成为科学研究的有力工具，高校科研创新应该用好这个工具。

中国科学家评选的2021年世界十大科技进展中，“科学家用AI技术破解蛋白质结构预测难题”和“科学家利用AI实现两项数学突破”两项，都是运用人工智能取得的突破性成果。前者是关于人工智能程序AlphaFold预测出98.5%的人类蛋白质结构。《自然》新闻上以《它将改变一切：DeepMind的人工智能在解决蛋白质结构方面实现了巨大的飞跃》为题发表了生命科学家对这一成果的评价。马克斯·普朗克（Max Planck）发育生物学研究所的演化生物学家Andrei Lupas 说，AlphaFold 帮他发现了困扰他实验室数十年的一种蛋白质的结构，他认为“它将改变医学，改变研究，改变生物工程，改变所有。”美国哥伦比亚大学的计算生物学家Mohammed Al Quraishi说，强烈的直觉告诉他，AlphaFold将是颠覆性的。用科学家的话说，其表现惊人，预示着生物学的一场革命。后者是关于运用机器学习框架帮助数学家发现新的猜想和定理。2021年12月1日一篇发表在《自然》上的论文显示，研究人员将机器学习应用于两个纯数学领域，发现了拓扑学的一个新定理和一个表示论的新猜想。这是计算机科学家和数学家首次使用人工智能来帮助证明或提出复杂数学领域的新定理④资料来源：https：//paper.sciencenet.cn/sbhtmlnews/2022/1/367831.shtm？id=367831。。

近年来，AI for Science（用于科学的人工智能）已成为人工智能发展的重要趋势。以化学为例，机器学习在帮助化学家从大量的化学信息中寻找发现数据间的联系和规律，做出更合理的判断和决策，加速化学研发过程⑤朱博阳，吴睿龙，于曦.人工智能助力当代化学研究［J］.Acta Chimica Sinica，2020，78（12）：1366-1382。。2019年，国家基金委第237期双清论坛以“AI时代的中国化学研究”为题，积极推动人工智能技术与化学研究的深度融合。之后，一系列相关的研讨会在高校举行，大家认识到，人工智能在化学的迅速落地与深入发展离不开化学、计算机、自动化、人工智能等不同背景专业人才的精诚合作。然而，目前该领域的从业者大多来自化学专业，其他专业的科研人员参与较少。同时，许多化学家尚未体会到人工智能带来的便利，因而缺乏主动寻求与人工智能、自动化等领域专家交流的内在动力，这就使得上述相关自动化平台的开发进展比较缓慢。专家呼吁，化学家应主动出击，通过多学科交叉研讨调整思路、转变研究范式，在化学专业的培养计划中引入人工智能基础课程，大力培养具有新思维模式的年轻科研人员⑥ZHANG S，WANG L，FU X.New era of artificial chemist［J/OL］.Scientia Sinica Chimica，2022，52.DOI：10.1360/SSC-2022-0036。。

必须看到，在智能化大潮中，各个学科的智能化都不可避免。人工智能在各个学科研究的应用，正在催生一个“数据驱动、人工智能赋能”的新科研范式。优秀的高校应该在科研工作中全面地运用人工智能工具，主动地推进科研范式变革，加速科技创新。

3 适应智能化

智能化新兴生产力必然要求新的生产关系。人工智能这个多学科综合的“颠覆性”技术，正在冲击基于工业化社会的学科架构，跨界融合加速、泛化、深化，高校科研体系应主动改革以适应智能化先进生产力的发展要求。

中国高等教育自1952年院系调整以来，虽经多次调整改革，但基本框架没有根本变化。习近平同志指出，“人工智能具有多学科综合、高度复杂的特征”。由人工智能引领第四次工业革命，将带来所有行业、所有领域、所有学科的“破坏性”乃至“颠覆性”创新，可能彻底改变高校的学科组织体系，形成新的学科生态系统。当前，人工智能对于大学学科变革的影响已初现端倪⑦李斑斑，刘进.人工智能如何促进学科变革［J］.Chinese University Science＆Technology，2019（9）：90-93。。

学科交叉融合大势，早已为优秀的科学家们所洞悉。1985年4月，我国首届交叉科学讨论会在北京举行，钱学森、钱三强、钱伟长等出席会议。钱三强以“迎接交叉科学的新时代”为题，指出“在某种意义上说，本世纪末到下世纪初将是一个交叉学科的时代”⑧熊斗寅.全国交叉科学讨论会纪实［J］.体育科学，1985（3）：86-87.。1986年诺贝尔基金会主席在颁奖致词中说：“从近几年诺贝尔奖获得者的人选可明显看到，物理学和化学之间，旧的学术界限已在不同的方面被突破。它们不仅相互交叉，而且形成了没有鲜明界限的连续区，甚至在生物学和医学等其他学科，也发生了同样的关系。”⑨路甬祥.学科交叉与交叉科学的意义［J］.中国科学院院刊，2005，20（1）：58-60.其实，早在20世纪30年代，普朗克（Planck）就曾深刻地指出“科学是内在的整体，被分解为单独的学科不是由于事物的本质，而是因为人类认识能力的局限。实际上，存在着从物理学到化学、通过生物学和人类学到社会科学的链条”，他特别强调，“这是一个任何一处都不能被打断的链条”⑩PLANCK M.Vortraege und erinnerungen：（wege zur physikalischen erkenntnis）［M］.Darmstadt，Germany：Wissenschaftliche Buchgesellschaft，1949：380.。试问，我们当下的学科体系以及有关的评估是不是在“打断”这个链条呢？

中国高校在学科交叉方面举步维艰，原因很多。其中重要的一条，是行政化的学科管理体制和自上而下的调整机制，不适应科技发展规律。适应科技发展规律，就要以问题思维取代相对僵化的“学科”思维，如同爱因斯坦所说，“提出一个问题往往比解决一个问题更为重要，因为解决一个问题也许是一个数学上或实验上的技巧。”科学问题是科学发现的逻辑起点，一切科学研究、科学知识的增长就是始于问题和终于问题的过程。推动学科交叉融合，链接起普朗克链条，要把关注点从学科设置转向提出问题。“善于和勇于提出科学问题，用科学批判和理性质疑的科学精神去审视旧的科学问题，充分发挥创新性的想象力去提出新的科学问题，尤其是提出大跨度、综合而复杂的重大交叉科学难题就显得更有意义了。”⑪路甬祥.学科交叉与交叉科学的意义［J］.中国科学院院刊，2005，20（1）：58-60.高校的科研应是不囿于学科的面向问题的科研。

4 保障智能化

人工智能具有技术与社会双重属性紧密耦合的特征。这就要求高校人工智能科研不仅要研究技术，还要研究伦理、安全等等方面，并努力在技术和社会属性的结合上实现高效、低耗、安全、包容、平等、可靠AI的创新突破，以保障人工智能技术和经济与社会智能化的健康发展。习近平同志要求，“要整合多学科力量，加强人工智能相关法律、伦理、社会问题研究，建立健全保障人工智能健康发展的法律法规、制度体系、伦理道德”。2021 年11 月，联合国教科文组织第41 次全体大会通过了《人工智能伦理问题建议书》，提出了“尊重、保护和促进人权、基本自由以及人的尊严，保护环境和生态系统蓬勃发展，确保多样性和包容性，生活在和平、公正与互联的社会中”的价值观，和“相称性和不损害，安全和安保，公平和非歧视，可持续性，隐私权和数据保护，人类的监督和决定，透明度和可解释性，责任和问责，技术认知和素养，多利益攸关方与适应性治理和协作”等十项原则，以及十一个政策行动领域。世界各国和科技界都在积极响应和行动。我国专门成立了人工智能治理专家委员会，先后提出发展负责任人工智能的八项原则和人工智能伦理规范，高校应在人工智能研究和教育中加以贯彻。

为了让人工智能技术符合人类共同价值观地健康发展，还需要发展支撑治理原则和伦理规范的技术手段，才能让价值观和伦理原则真正嵌入人工智能系统之中。为此，需要重视发展隐私计算等保护隐私和安全的技术，以及检测数据和算法偏见和去偏见的技术，等等。

最后，建议高校的科研管理服务要率先实现智能化。随着高校科研的发展，高校科研管理服务的任务越来越繁重。一方面要更加规范、精细地严格管理；另一方面要减轻师生在申报项目、购置器材、调研交流、发表成果等整个科研过程的管理事务性负担，在这种情况下，务实有效地引入智能化手段，更显必要。