第五范式：用信息技术破解科学谜题
第五范式：用信息技术破解科学谜题
2024年诺贝尔物理学奖和化学奖授予人工智能相关研究的学者，这一事件标志着人工智能与科学研究的深度融合已达到新的高度。近年来，以机器学习为代表的人工智能技术正在深刻改变科学研究的方式，催生了所谓的“第五范式”——智能化科研的新时代。
第五范式的兴起
科学研究范式是托马斯·库恩在其名著《科学革命的结构》中首先提出的概念，主要指各个学科在一定历史时期形成的对某种专业知识的见解与共识。从基于观察和归纳的实验研究（第一范式），到基于科学假设和逻辑演绎的理论研究（第二范式），再到计算机仿真（第三范式）和数据密集型研究（第四范式），科学研究方法随着技术进步不断演进。
智能化科研（AI4R）作为第五范式，其核心特征是人工智能全面融入科学研究的各个环节。这不仅意味着用AI辅助数据分析，更代表着科研方式的根本转变：从传统的经验主导转向数据驱动，从单一学科研究转向跨学科融合，从确定性问题转向非确定性问题的探索。
信息技术破解科学谜题的突破性应用
在生物医学领域，AlphaFold 2的成功堪称第五范式的里程碑。利用深度学习技术，AlphaFold 2已预测了超过100万个物种的2.14亿个蛋白质三维结构，几乎涵盖了地球上所有已知的蛋白质。这一突破不仅大大加速了结构生物学研究，更重要的是改变了科学家对人工智能的态度，标志着AI预测结果开始获得科学界的广泛认可。
在材料科学领域，中美合作的深度势能团队开创性地将深度学习应用于分子动力学模拟。他们开发的方法首次实现了具有第一性原理精度的大规模分子动力学模拟，将计算规模扩展到1亿个原子，效率提升1000倍以上。这一成果引领了科学计算从传统模式向智能超算方向的转变。
在工程设计领域，中国科学院计算技术研究所成功利用人工智能设计出全球首款全自动生成的32位第五代精简指令集（RISC-V）中央处理器——“启蒙1号”。这一突破性成果展示了AI在复杂工程设计领域的巨大潜力，设计周期从传统方法的数月缩短至5小时，准确率高达99.999 999 999 99%。
机器学习重塑科学研究范式
机器学习的引入正在推动科学研究从经验主导向数据驱动转型。以电池电解液设计为例，清华大学团队构建了包含25万种以上电解液分子结构的数据库，并开发了领域知识嵌入的电解液大模型。基于这些工具，科研人员可以根据用户需求快速开发最合适的电解液，显著提升了研发效率和精度。
在农业领域，中国农业科学院利用人工智能辅助基因组选择，实现了对上百万基因型的快速分析。这种基于深度学习的基因组选择模型不仅能预测作物田间表现，还能识别控制作物抗逆和高产的关键基因，大大缩短了育种周期。
未来展望：智能时代的科研新图景
第五范式的出现预示着智能时代科研方式的深刻变革。随着AI技术的不断发展，我们有望看到更多跨学科的创新应用。例如，上海交通大学与百度智能云合作开发的人工智能驱动的科学研究平台，已经在化学合成、流体计算、城市科学等多个领域取得突破。
然而，要充分发挥第五范式的潜力，仍面临一些挑战。例如，高质量数据的积累和开放共享、跨学科人才的培养、以及算力基础设施的建设等。正如诺贝尔奖经济学奖获得者赫伯特·西蒙所强调的，信息处理和问题解决能力是推动科学研究进步的关键。在智能时代，这种能力将更多地体现在人机协同和跨学科整合上。
第五范式的出现标志着科学智能和机器猜想的新纪元。通过不同的算法思维和应用场景对撞，科学家们利用信息技术来推导未知结论，并反向推动领域的发展。这种新方法不仅提高了科学研究的效率，还为解决复杂问题提供了新的思路。例如，诺贝尔奖经济学奖获得者赫伯特·西蒙提出的“信息处理范式”就启发了日本管理学家野中郁次郎的知识创造理论，进一步证明了信息技术在科学猜想验证中的巨大潜力。