最新科研突破背后的假设力量

最新科研突破背后的假设力量

近日，美国梅奥诊所的科学家发明了一种新型人工智能（AI）算法，这种名为假设驱动的AI与传统AI模型大相径庭。研究人员指出，这一新兴AI工具有望提供一种创新性方法，帮助科学家发现癌症等疾病的复杂原因并改进治疗策略。相关研究论文发表于最新一期《癌症》杂志。

这一突破性研究再次凸显了假设在科学研究中的关键作用。假设不仅是科学研究的起点，更是引导整个研究方向的重要指南。从观察现象到设计实验，再到验证结果，每一个环节都离不开假设的支持。正如这次突破所展现的那样，假设不仅激发了科学家们的创造力，还加速了科学发现的过程。因此，假设在科学研究中的重要性不容忽视。

近年来，越来越多的科研突破背后，都能看到创新假设的身影。复旦大学在基础研究和科技创新方面取得的显著成果，正是假设驱动科研突破的生动例证。

复旦大学通过“基础研究特区”计划支持青年科研人员，鼓励他们挑战前沿科学问题。例如，青年科研人员刘春森在该计划的支持下，成功研发了不依赖先进光刻设备的自对准工艺，推动了超快闪存技术的产业化进程。这一突破不仅展示了假设在科研中的引领作用，也体现了科研人员敢于挑战“无人区”的创新精神。

在AI for Science领域，复旦大学同样取得了令人瞩目的成就。学校上线了国内高校最大云上科研智算平台CFFF，为全校科研所需的高性能计算提供强大计算资源。基于这一平台，“伏羲”气象大模型在一天内就完成了45亿参数量的训练，实现了天气预报的革命性突破。这一成果的背后，正是假设驱动与AI赋能的完美结合。

假设在科学研究中扮演着至关重要的角色。它不仅是研究的起点，更是整个研究过程的指南针。一个科学严谨的研究假设通常具备以下几个特点：

• 可测试性：保证在论文中研究假设将得到可观测、可检验的结果。
• 简洁与客观：表达尽量简洁且客观，避免冗长、主观的表达方式。
• 清晰度与相关度：清楚地反映出某一现象的已知部分和待解决的问题，并说明明该研究致力于填补的知识空白。

在实际研究中，研究者通常会使用两种类型的假设——零假设（null hypothesis）和备择假设（alternative hypothesis）。零假设通常在研究的初始阶段被假定为事实，研究者通过收集证据以推翻零假设，支持与之相对的备择假设。

例如，在测试一种新药的疗效时，零假设为：该药物相较于非活性对照或安慰剂（placebo），没有任何药效。研究人员随后用实验数据推翻了该零假设，证实了这一假设相对的备择假设，即与非活性对照或安慰剂相比，新药是有药效的。

随着AI技术的不断发展，假设与AI的深度融合正成为科学研究的新趋势。2024科学智能创新论坛在上海复旦大学举行，主题为“AI for Science双螺旋引擎驱动科研新范式”。论坛发布的《科学智能前沿观察》指出，AI与基础科学的深度融合将开启科学研究新范式。其中，基于LLM模型的科学研究、从提出假设到自动验证的AI科学家等方向，正成为AI for Science的前沿领域。

这一趋势表明，未来的科学研究将更加依赖于假设与AI的协同作用。假设将为AI提供明确的研究方向，而AI则能加速假设的验证过程，提高科研效率。这种深度融合不仅将推动科学研究进入新的发展阶段，还有望催生更多颠覆性的科研突破。

假设在科学研究中的重要性不言而喻。它不仅是科学研究的起点，更是推动科研突破的关键力量。在AI赋能科学研究的新时代，假设与AI的深度融合将为科学研究带来无限可能。正如复旦大学校长金力所说：“一个好的假设，往往是好的科研的开始。”