WAIC发布“AI三问”，引领人工智能与科学深度融合探索

在人工智能迅猛发展的背景下，WAIC（世界人工智能大会）首次提出了“AI三问”，以期引领数学、科学与模型构建领域的深度思考。这一系列问题不仅触及当前科技前沿，更为人工智能与科学的融合提供了新的研究视角和探索路径。

AI三问的提出及其重要性

“AI三问”涵盖了三个核心议题：数学之问、科学之问与模型之问。数学之问着眼于通过公理与公式推演出知识框架，从而帮助我们理解复杂的自然现象；科学之问则关注于实证研究，强调在自然界中发现和验证基本规律的重要性；模型之问则尝试将上述两者结合，借助模型将抽象的数学与实证科学的发现转化为可实用的解决方案。

这三者不仅是相互独立的研究方向，更是相互交融和相辅相成的。数学为科学提供量化手段，科学为数学赋予实用意义，而模型则在各个领域中推动智慧的应用与落地。在人工智能的时代背景下，AI三问的提出为科学研究注入了新的活力，也为科研人员提供了新视野和新的挑战。

科学探索中的人机协作

科学研究一直以来都是一个依靠人类直觉与灵感的过程，但在当今数据爆炸的时代，传统的科学研究面临着数据处理与逻辑推理的重大瓶颈。人工智能的引入，恰恰能够有效弥补这一缺陷。AI系统在海量数据处理、建模分析等方面展现出超越人类的能力。如何将人工智能的分析能力与人类的直觉灵感相结合，从而实现优势互补，将是推动科学研究有效性和创新能力提升的关键。

以新药研发领域为例，传统的药物开发流程往往耗时长、成本高。AI可以高效分析生物数据，智能筛选药物靶点，再结合人类科学家的直觉和实验经验，对靶点的可行性进行深度验证。这种人机协作能够大幅缩短研发周期，推动医学进步。

科学数据模态的对齐与跨领域合作

科学研究涉及多模态数据体系，各个领域的数据特征、表示方式存在显著差异，这相当于别语之间天然的沟通障碍。如何实现不同模态科学数据的表征对齐，是促进跨领域科研协作的基础性问题。在医学领域，例如，通过对医学影像数据与临床诊断数据进行有效的表征对齐，可以为精准医疗和个性化治疗提供坚实的基础。

非确定性科学中的因果推理及其系统化构建，涉及的是与气候系统、金融市场等复杂体系相关的准确预测和理解。通过构建完善的因果推理模型，并加以量子计算等技术，可能在未来实现对这些复杂现象的有效预测。

量子与经典计算的博弈

当前，量子计算技术正逐渐成熟，而经典计算依然在许多领域占据主导地位。量子计算能够在特定任务中实现指数级的加速，而经典计算则在稳定性和普适性方面提供优势。如何明确二者的协同界限，将为更好地应用人工智能及相关技术，提供新的思路和方法。

通过在量子计算资源仍然稀缺的情况下，将科学研究与生成式语言模型结合，可能会为科学领域带来诸多创新的意外发现。这会对材料科学、密码学等多个领域产生重大影响。

各领域的应用实例与未来展望

在生命科学领域，人工智能已被应用于生成原创科研假设和进行虚拟实验的构建。AI通过优化育种探索、实现高通量系统的计算化，为全球粮食安全问题提供了创新路线。在物质科学方面，AI技术的引入大幅提升了动态高维科学表征模式的识别与分析，为理解物质特性间的复杂关联提供了新手段。

在高能物理研究中，AI也通过高效模式识别加速了新基本粒子及其相互作用规律的发现。同时，在材料科学领域，通过深度学习，AI可以自动模拟和筛选候选材料，大幅缩短研发周期并提升生产质量。

而言，WAIC推出的“AI三问”系列活动，不仅是对当前人工智能与科学融合现象的系统性更是推动未来科学研究深入发展的重要契机。青年科研工作者在这一活动中将展开深入对话，共同探索前沿科学问题的新思路。在这场知识的盛宴中，期待所有参与者共同见证人工智能与科学融合的无限可能。