| 人工智能驱动科研范式变革的机制与路径研究——以生物学为例 |
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| 引用本文： | 李亚玲,包芊颖,黄成凤.人工智能驱动科研范式变革的机制与路径研究——以生物学为例[J].中国科技论坛,2024(4):12-21. |
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| 作者姓名： | 李亚玲 包芊颖 黄成凤 |
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| 作者单位： | 1. 之江实验室发展战略与合作中心;2. 之江实验室智能社会治理实验室(浙江省哲学社会科学试点实验室) |
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| 基金项目： | 科技部国家重点研发计划“智能社会演化机理及其运转体系推演模型研究”(2022YFC3303103)；;浙江省科技厅软科学计划研究项目“数字化赋能科技人才评价改革研究”(2023C25074);浙江省科技厅软科学计划研究项目“生成式预训练大模型引发的隐私泄露风险及治理路径”(2024C35035)； |
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| 摘 要： | 科研范式是科技创新的基本理论和方法，在数据爆炸背景下，原有的科研范式已经难以适应复杂科学问题的求解。随着人工智能技术在算法和算力基础设施上的发展，以深度学习为代表的人工智能技术为基础科学研究带来新的方法和工具。人工智能技术主要通过重塑知识生产方式、再造科研工作流程和加速交叉融合创新等路径驱动科研范式的变革。以生物学领域为例，人工智能技术在药物发现，蛋白质结构预测，传染病的预测、演变和控制等领域已有广泛应用。在数据驱动的人工智能方法辅助下，科学问题的求解由传统自下而上的路线转变为数据驱动的自上而下的思路，通过降维、近似求解，寻找与现实问题直接相关的影响因素，形成解决科学问题的新范式。
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| 关 键 词： | 人工智能 科研范式 药物发现 蛋白质结构预测 传染病控制 |
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