本文刊載于《中國(guó)科學(xué)院院刊》第5期“科學(xué)觀察”。本文根據(jù)2023年4月25日《中國(guó)科學(xué)院院刊》2023年編委會(huì)特別活動(dòng)——“松山湖科學(xué)對(duì)話”第三場(chǎng)“關(guān)于信息技術(shù)驅(qū)動(dòng)未來產(chǎn)業(yè)的若干思考”中專家觀點(diǎn)整理而成，作者為該對(duì)話的主持人及嘉賓，署名方式以姓氏筆畫為序。

包云崗1 劉 淼2,3 陸品燕4 邱錫鵬5 須 江6

1 中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所

(資料圖)

2 中國(guó)科學(xué)院物理研究所

3 松山湖材料實(shí)驗(yàn)室

4 上海財(cái)經(jīng)大學(xué) 信息管理與工程學(xué)院

5 復(fù)旦大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院

6 香港科技大學(xué)（廣州） 微電子學(xué)域

，時(shí)長(zhǎng)

50:16

黨的二十大為新一代的信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)指明了方向，要以推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展為主題，構(gòu)建新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)新的增長(zhǎng)引擎。信息技術(shù)領(lǐng)域市場(chǎng)巨大，技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)激烈，比傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)更具壟斷性和技術(shù)排他性。李國(guó)杰院士指出，決定市場(chǎng)勝負(fù)的主要因素不是單項(xiàng)技術(shù)，而是有優(yōu)勢(shì)的信息技術(shù)體系。一旦一個(gè)技術(shù)體系占據(jù)了主導(dǎo)權(quán)，后發(fā)者就很難在同一賽道實(shí)現(xiàn)趕超或取代，而原賽道的領(lǐng)先者也很難在新“藍(lán)?！毖永m(xù)其成功。因此，形成新的技術(shù)體系必須把握住新應(yīng)用出現(xiàn)時(shí)的寶貴機(jī)遇。隨著新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革突飛猛進(jìn)，科研范式發(fā)生深刻變革，把握當(dāng)前信息技術(shù)發(fā)展的機(jī)遇期，對(duì)于加快構(gòu)建新發(fā)展格局、加快建設(shè)科技強(qiáng)國(guó)具有重要意義。

1.人工智能的發(fā)展和應(yīng)用成為信息技術(shù)發(fā)展前沿的主要趨勢(shì)

人工智能的快速發(fā)展正在對(duì)人類社會(huì)產(chǎn)生重大影響況

《麻省理工科技評(píng)論》（MIT Technology Review）近?5?年發(fā)布的年度“全球十大突破性技術(shù)”（10 Breakthrough Technologies）中，涉及人工智能（AI）的相關(guān)技術(shù)頻頻入選。例如，2023?年“制作圖形的AI”和“改變一切的芯片設(shè)計(jì)”；2022?年“終結(jié)密碼”“AI?蛋白質(zhì)折疊”“PoS?權(quán)益證明”“AI?數(shù)據(jù)生成”；2021年“GPT-3”“數(shù)據(jù)信托”“數(shù)字接觸追蹤”“TikTok?推薦算法”“多技能?AI”等。從這些入選的突破性技術(shù)可以看出，人工智能在應(yīng)用側(cè)和基礎(chǔ)設(shè)施層面扮演著重要的角色。在應(yīng)用側(cè)，人工智能在許多領(lǐng)域（如生物學(xué)、圖形學(xué)等）發(fā)揮著重要作用，其中?AI?助理也正在被廣泛應(yīng)用。在基礎(chǔ)設(shè)施層面，支持?AI?應(yīng)用的基礎(chǔ)設(shè)施面臨著許多挑戰(zhàn)。例如，如何更好地生成、管理和保護(hù)數(shù)據(jù)，以及如何提供足夠的算力等?？傮w來看，人工智能新興的問題主要集中在應(yīng)用側(cè)和基礎(chǔ)設(shè)施側(cè)，這也是當(dāng)前的重點(diǎn)研究方向。

當(dāng)前，信息技術(shù)領(lǐng)域中蘊(yùn)藏著巨大的發(fā)展機(jī)遇。隨著新的數(shù)據(jù)挖掘和應(yīng)用算法的推進(jìn)，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的工具對(duì)許多基礎(chǔ)科學(xué)研究具有重大意義。例如，人工智能的快速發(fā)展及應(yīng)用對(duì)自然科學(xué)（如生命科學(xué)、材料科學(xué)等）有著巨大的推動(dòng)作用。但同時(shí)，信息技術(shù)領(lǐng)域的發(fā)展也面臨著巨大挑戰(zhàn)，摩爾定律逐漸失效。一方面，信息技術(shù)的發(fā)展需要更多的算力；另一方面，一些新的計(jì)算方法，如量子計(jì)算、光計(jì)算等，對(duì)計(jì)算機(jī)本質(zhì)的認(rèn)識(shí)重新提出了挑戰(zhàn)。例如，在重新設(shè)計(jì)量子計(jì)算機(jī)系統(tǒng)時(shí)，人們會(huì)發(fā)現(xiàn)當(dāng)前并未完全理解計(jì)算機(jī)本質(zhì)。這是在信息技術(shù)領(lǐng)域特別是計(jì)算機(jī)領(lǐng)域中的挑戰(zhàn)，同時(shí)也是一個(gè)很大的理論機(jī)遇。

從整個(gè)信息技術(shù)領(lǐng)域發(fā)展的角度來看，人工智能的迭代性類似于摩爾定律——隨著數(shù)據(jù)量、訓(xùn)練量和模型大小的增加，其能力不斷提升，而且增長(zhǎng)仍然沒有停止。這種快速迭代不僅對(duì)人工智能本身的能力提升有幫助，同時(shí)也對(duì)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)和學(xué)科發(fā)展有巨大的助力，因?yàn)橛辛烁嗟臄?shù)據(jù)，科研過程可以加速進(jìn)行。因此，人工智能的發(fā)展對(duì)整個(gè)社會(huì)都有積極的影響。

信息技術(shù)領(lǐng)域?qū)W術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界結(jié)合度仍需加強(qiáng)

信息技術(shù)學(xué)界與產(chǎn)業(yè)之間存在密切的聯(lián)系，但現(xiàn)在學(xué)術(shù)界關(guān)注的問題與產(chǎn)業(yè)界實(shí)際關(guān)注的問題存在一定的差距仍是不爭(zhēng)的事實(shí)。當(dāng)前，急需從產(chǎn)業(yè)應(yīng)用中提煉出關(guān)鍵問題，并將這些問題反饋給學(xué)術(shù)界進(jìn)行研究。

以理論計(jì)算機(jī)學(xué)科為例，理論計(jì)算機(jī)學(xué)科主要研究計(jì)算的可行性，在很大程度上是計(jì)算機(jī)科學(xué)和信息科學(xué)的基礎(chǔ)；理論計(jì)算機(jī)可以看作是計(jì)算機(jī)和信息處理世界中的基本規(guī)律，類似于物理學(xué)中的客觀規(guī)律。在計(jì)算機(jī)被創(chuàng)造之前，理論計(jì)算機(jī)就作為數(shù)學(xué)的分支存在，關(guān)注計(jì)算的基本理論、算法和復(fù)雜性，計(jì)算機(jī)發(fā)明制造、算法應(yīng)用等許多劃時(shí)代革新都建立在它的基礎(chǔ)上。因此，理論計(jì)算機(jī)學(xué)科在計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域中扮演著重要的角色，處在計(jì)算機(jī)科學(xué)與其他學(xué)科交叉的前沿。理論計(jì)算機(jī)科學(xué)是方法論學(xué)科，它的價(jià)值蘊(yùn)藏在計(jì)算思維中，具有很強(qiáng)的普適性，能夠在計(jì)算機(jī)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、自然科學(xué)、工程等多個(gè)領(lǐng)域交叉，能夠在許多原來缺乏語言描述或難以求解的復(fù)雜問題和情景中，提出新問題、新視角和解決思路，這不僅僅對(duì)于計(jì)算本身有意義，對(duì)于物理世界和人類社會(huì)也有重要意義。

理論計(jì)算機(jī)和應(yīng)用之間的匹配是一個(gè)非常重要的前沿方向。在過去，理論計(jì)算機(jī)是先有理論，再有計(jì)算機(jī)；計(jì)算機(jī)的行為是由人來設(shè)定的，人類完全能夠理解。但是隨著計(jì)算機(jī)的復(fù)雜度越來越高，包括?ChatGPT?模型等的復(fù)雜度已經(jīng)越來越接近自然科學(xué)，這時(shí)需要做一些實(shí)驗(yàn)來探索驗(yàn)證其理論，從而與原始的理論產(chǎn)生了不一致。因此，如何將理論與應(yīng)用更加匹配是一個(gè)非常重要的前沿方向。當(dāng)理論與應(yīng)用不匹配時(shí)，需要發(fā)展新的理論或?qū)⒗碚搼?yīng)用的抽象性更好地呈現(xiàn)。例如，在深度學(xué)習(xí)方面，應(yīng)用非常前沿，但理論認(rèn)知還不夠。因此，需要探索如何使理論和應(yīng)用結(jié)合更加緊密。該方向既與基礎(chǔ)研究密切相關(guān)，也涉及應(yīng)用研究，同時(shí)也受到好奇心的驅(qū)動(dòng)。2020?年華為成立了理論計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)室，研究方向涉及工業(yè)應(yīng)用中算法復(fù)雜性相關(guān)的問題。理論計(jì)算機(jī)學(xué)科在工業(yè)應(yīng)用中大有用武之地，尤其是在華為的信息與通信技術(shù)（ICT）、光、速通、芯片、系統(tǒng)、應(yīng)用和云服務(wù)等方面都有大量的應(yīng)用。

當(dāng)前中國(guó)企業(yè)在高新技術(shù)方面有很大的探索空間，但因同時(shí)面臨較大風(fēng)險(xiǎn)而止步不前。雖然企業(yè)是技術(shù)轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品的主體，但在探索新技術(shù)方面涉及較多基礎(chǔ)研究投入，企業(yè)面臨著較大的風(fēng)險(xiǎn)，而很多企業(yè)不愿意承擔(dān)這種風(fēng)險(xiǎn)。這也導(dǎo)致了當(dāng)前我國(guó)在復(fù)雜芯片設(shè)計(jì)和電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化（EDA）工具方面存在一定的短板。

以處理器芯片為例，處理器芯片需要軟件和硬件的配合，是一類相對(duì)設(shè)計(jì)比較復(fù)雜的芯片。近幾年，“開源芯片”（將開源軟件的模式應(yīng)用到處理器芯片設(shè)計(jì)中）的設(shè)計(jì)方式代表了處理器芯片領(lǐng)域的新方向。例如，RISC-V?新型處理器的架構(gòu)，受到全球關(guān)注?？梢韵裢ㄐ蓬I(lǐng)域的?5G?標(biāo)準(zhǔn)那樣，聯(lián)合全球力量共同構(gòu)建芯片生態(tài)，共同制定標(biāo)準(zhǔn)，各國(guó)可以在產(chǎn)品層面進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)。未來芯片的設(shè)計(jì)希望通過更加開放的方式，充分發(fā)揮出市場(chǎng)規(guī)模大、技術(shù)人才多的中國(guó)優(yōu)勢(shì)。近年來，中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所發(fā)起的“香山”開源芯片項(xiàng)目，吸引了國(guó)內(nèi)外企業(yè)參與聯(lián)合開發(fā)。

人才培養(yǎng)是信息技術(shù)領(lǐng)域發(fā)展的重要?jiǎng)恿?chǔ)備

我國(guó)科技事業(yè)發(fā)展進(jìn)入新階段，創(chuàng)新成為引領(lǐng)發(fā)展的第一動(dòng)力。在本土培養(yǎng)出規(guī)模宏大、具有突出創(chuàng)新能力的青年科技人才，是我國(guó)科技事業(yè)實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的動(dòng)力源泉。

如今，我國(guó)科研院所和高校在基礎(chǔ)理論與核心技術(shù)方面投入了大量資源來培養(yǎng)人才、全力攻堅(jiān)。例如：2019?年?8?月，中國(guó)科學(xué)院大學(xué)啟動(dòng)了“一生一芯”計(jì)劃，通過讓本科生全程參與處理器芯片從設(shè)計(jì)到生產(chǎn)、運(yùn)行的全過程，培養(yǎng)具有扎實(shí)理論與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的處理器芯片設(shè)計(jì)人才，提高我國(guó)處理器芯片設(shè)計(jì)人才培養(yǎng)規(guī)模，縮短人才從培養(yǎng)階段到投入科研與產(chǎn)業(yè)一線的周期，培養(yǎng)更多國(guó)家緊缺的芯片人才。該計(jì)劃已經(jīng)開展了?5?期，有超過?2000?名學(xué)生參與，初步形成了大規(guī)模的高質(zhì)量芯片設(shè)計(jì)人才培養(yǎng)方案。香港科技大學(xué)（廣州）微電子學(xué)域組建團(tuán)隊(duì)，建立了一系列中央研究設(shè)施，包括材料、器件微納加工實(shí)驗(yàn)室和?EDA?研究中心，旨在為微電子領(lǐng)域培養(yǎng)人才并推動(dòng)產(chǎn)出更多的原創(chuàng)技術(shù)。近期，該團(tuán)隊(duì)在光電融合芯片、驗(yàn)證和多處理器高速仿真等領(lǐng)域取得了一些進(jìn)展和原創(chuàng)性發(fā)現(xiàn)。

在信息技術(shù)領(lǐng)域的快速發(fā)展中，科學(xué)界的合作方式可能會(huì)出現(xiàn)一些變化。以前的學(xué)校和研究所的組織結(jié)構(gòu)可能需要進(jìn)行調(diào)整，以適應(yīng)人工智能所帶來的一系列變化。這些變化也會(huì)影響到學(xué)生的課程設(shè)置和教育方式。人工智能所帶來的沖擊讓現(xiàn)有的教育體系顯得跟不上技術(shù)進(jìn)步的潮流。因此，需要不斷地調(diào)整教育方式和組織結(jié)構(gòu)，以適應(yīng)新的科技發(fā)展趨勢(shì)。

2.信息技術(shù)將推動(dòng)自然科學(xué)研究加速發(fā)展

人工智能成為推動(dòng)基礎(chǔ)科學(xué)研究加速的重要?jiǎng)恿?/p>

事實(shí)上，信息技術(shù)已經(jīng)逐漸滲透到自然科學(xué)研究中。例如，數(shù)據(jù)庫和人工智能等方法已經(jīng)成為日常科研研究中必不可少的工具。

在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域，圖靈獎(jiǎng)獲得者吉姆?·?格雷（Jim Gray）提出了第四范式——在實(shí)驗(yàn)觀測(cè)、理論推演、計(jì)算仿真之后的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的科學(xué)研究范式。近幾年第五范式被提出，這類新的科學(xué)研究范式是以智能為研究目標(biāo)的浸入式具身研究，基于數(shù)據(jù)科學(xué)本體論認(rèn)識(shí)?？梢圆聹y(cè)“第五范式”和第四范式一樣，都會(huì)以數(shù)據(jù)為對(duì)象；不同的是，“第五范式”更側(cè)重于人、機(jī)器及數(shù)據(jù)之間交互，強(qiáng)調(diào)人的決策機(jī)制與數(shù)據(jù)分析的融合，體現(xiàn)了數(shù)據(jù)和智能的有機(jī)結(jié)合。

人工智能與科學(xué)研究結(jié)合可以幫助科研人員提高科學(xué)研究的效率和準(zhǔn)確度。例如，在數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、物理學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)等領(lǐng)域有交叉背景的研究人員，就可以將人工智能與高性能計(jì)算結(jié)合起來，為分子動(dòng)力學(xué)模擬和第一性原理模擬提供強(qiáng)大的工具。通過超級(jí)計(jì)算機(jī)的加速，研究人員在模擬原子方面取得了很大的突破，模擬規(guī)模從之前的百萬級(jí)別提升到億級(jí)，模擬時(shí)間已經(jīng)提升到了納秒級(jí)別，這對(duì)物理學(xué)和材料學(xué)研究都有很大的幫助。隨著科學(xué)和人工智能的不斷結(jié)合，未來將會(huì)有更多的突破。

未來，數(shù)據(jù)將成為科學(xué)研究的基礎(chǔ)資源，數(shù)據(jù)庫將成為重要的科學(xué)基礎(chǔ)設(shè)施，像大科學(xué)裝置一樣滋養(yǎng)各學(xué)科成長(zhǎng)。松山湖材料實(shí)驗(yàn)室聯(lián)合中國(guó)科學(xué)院物理研究所近期發(fā)布的材料科學(xué)數(shù)據(jù)庫（https://Atomly.net），利用高通量計(jì)算和信息化技術(shù)將高質(zhì)量科學(xué)數(shù)據(jù)帶給我國(guó)科研工作者。在信息技術(shù)助力下，物質(zhì)科學(xué)發(fā)展進(jìn)入了“大數(shù)據(jù)+人工智能”時(shí)代，打破了國(guó)外在此領(lǐng)域中的壟斷地位，為廣泛支撐我國(guó)物質(zhì)學(xué)科的發(fā)展打造了優(yōu)質(zhì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)及工具，并已經(jīng)開始發(fā)揮效力，切實(shí)地推進(jìn)了領(lǐng)域發(fā)展。

人工智能對(duì)整個(gè)科學(xué)領(lǐng)域帶來了巨大的沖擊，包括在教育領(lǐng)域也產(chǎn)生了影響。在學(xué)習(xí)和研究中，新技術(shù)的應(yīng)用會(huì)帶來新的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。例如，在使用?GPT?等技術(shù)時(shí)，需要權(quán)衡其優(yōu)缺點(diǎn)，確保其合法和合理使用。從信息本身的角度來看，信息處理是現(xiàn)代社會(huì)的基礎(chǔ)，包括在信息的收集、整理、加工、存儲(chǔ)、加密等各個(gè)環(huán)節(jié)。人工智能對(duì)于信息的整理和收集有著巨大的幫助，但是在深度挖掘信息方面，由于人工智能本身是基于統(tǒng)計(jì)方式，其對(duì)于事物本身的發(fā)現(xiàn)仍然存在挑戰(zhàn)，需要進(jìn)行更多的研究和突破。因此，在應(yīng)用人工智能時(shí)，需要充分考慮其局限性，同時(shí)也需要積極探索新的技術(shù)和方法，不斷推動(dòng)人工智能的發(fā)展。

在人工智能和理論計(jì)算機(jī)的發(fā)展過程中，需要關(guān)注它們對(duì)科學(xué)研究的正面和負(fù)面影響。正面影響：一方面，人工智能會(huì)降低基礎(chǔ)科學(xué)研究的門檻，讓更多的人可以參與到這個(gè)過程中；另一方面，從國(guó)家尺度到全球尺度來看，人工智能也會(huì)使大規(guī)模協(xié)作更加容易，科學(xué)家之間的合作將更加便捷。負(fù)面影響：例如，誤用數(shù)據(jù)工具會(huì)導(dǎo)致大量的文章出現(xiàn)，而且現(xiàn)在已經(jīng)有機(jī)器生成數(shù)據(jù)和文章、再用機(jī)器處理這些文章的情況，這可能導(dǎo)致信息流失和物化等問題。因此，在使用人工智能和理論計(jì)算機(jī)進(jìn)行科學(xué)研究時(shí)，我們需要審慎地權(quán)衡利弊，保持對(duì)數(shù)據(jù)和研究結(jié)果的質(zhì)量和準(zhǔn)確性的關(guān)注。

人工智能促進(jìn)學(xué)科交叉和交叉學(xué)科的發(fā)展

信息技術(shù)作為自然科學(xué)研究的工具，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用并取得了顯著成果。除此之外，計(jì)算機(jī)科學(xué)的發(fā)展也對(duì)自然科學(xué)研究產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。例如，理論計(jì)算機(jī)中的?NP?完全問題，起初只是為了計(jì)算復(fù)雜度而提出，但現(xiàn)在已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于物理學(xué)、化學(xué)和生物學(xué)等領(lǐng)域。這些學(xué)科使用?NP?完全問題闡述它們的規(guī)律和復(fù)雜性，并將其作為一種描述復(fù)雜性的工具。如果某個(gè)物質(zhì)是?NP?完全的，說明它的規(guī)律比較混亂；反之，如果它不是?NP?完全的，就可能存在一些內(nèi)部規(guī)律。這種跨學(xué)科的應(yīng)用，充分體現(xiàn)了計(jì)算機(jī)科學(xué)在自然科學(xué)研究中的重要作用。從不同的角度看待計(jì)算機(jī)領(lǐng)域，如與物理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等學(xué)科的結(jié)合，可以發(fā)現(xiàn)計(jì)算機(jī)科學(xué)的深刻性、普適性等方面的優(yōu)勢(shì)。計(jì)算機(jī)領(lǐng)域之所以如此獨(dú)特，是因?yàn)樗鼡碛兄S富的色彩和多樣性。

信息技術(shù)和計(jì)算的發(fā)展為自然科學(xué)研究帶來了新的本質(zhì)概念和度量方法，這對(duì)科學(xué)的發(fā)展非常有益。例如，研究證明了一個(gè)統(tǒng)計(jì)物理系統(tǒng)中配分函數(shù)計(jì)算的復(fù)雜度與物理系統(tǒng)的相變線完全重合，這表明計(jì)算復(fù)雜度的概念與物理系統(tǒng)的相變有著內(nèi)在聯(lián)系。類似這種交叉學(xué)科的發(fā)展不僅是將信息技術(shù)作為工具使用，而且還為科學(xué)研究提供了新的本質(zhì)概念和方法。因此，需要探索更多的交叉學(xué)科研究，將不同領(lǐng)域的知識(shí)和方法相互融合，推動(dòng)科學(xué)研究的發(fā)展。又如，通信技術(shù)的發(fā)展，早期是基于香農(nóng)的信息論和麥克斯韋的電磁場(chǎng)理論，但當(dāng)將這兩個(gè)理論結(jié)合起來，用電磁場(chǎng)作為信息的載體，就可以打破信息與物理之間的邊界，提高通信效率。這種連接是非常重要的，可以給信息和通信領(lǐng)域帶來更多的創(chuàng)新和突破。

第五范式是當(dāng)前科學(xué)研究特別是“AI for Science”（人工智能和科學(xué)的結(jié)合）中的一個(gè)重要模式?，F(xiàn)在，人們更多地認(rèn)為人工智能可以幫助我們發(fā)現(xiàn)科學(xué)規(guī)律，并提出假設(shè)。特別是現(xiàn)在的大型語言模型，它可以閱讀各種文獻(xiàn)，包括計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息科學(xué)，以及一些傳統(tǒng)學(xué)科（如物理學(xué)和化學(xué)等）領(lǐng)域，這些概念在其語義空間中是相通的。因此，人工智能就像一個(gè)通才，能夠促進(jìn)不同學(xué)科之間的交流和互動(dòng)，從而發(fā)現(xiàn)它們之間的共同點(diǎn)，并提出相關(guān)的例子。這種交叉學(xué)科的交流可以帶來新的科學(xué)發(fā)現(xiàn)，也可以讓我們更好地了解人工智能與科學(xué)之間的關(guān)系。

作為科研人員的工具，人工智能輸出結(jié)果也需謹(jǐn)慎對(duì)待

人工智能在科學(xué)研究中的作用非常明顯，它可以幫助科學(xué)家更好地探索和研究。以?ChatGPT?為例，它可以為研究人員提供更好的思路和方向，甚至比科學(xué)家本身的想法更完善。此外，ChatGPT?的輸出還具有一定的隨機(jī)性，可以作為頭腦風(fēng)暴的工具，提供新的思路和想法。然而，使用者也需要認(rèn)識(shí)到人工智能模型背后的超參數(shù)，以及它們產(chǎn)生的輸出可能存在的偏差和誤差。因此，在使用人工智能模型進(jìn)行科學(xué)研究時(shí)，需要謹(jǐn)慎對(duì)待其輸出結(jié)果，同時(shí)保持對(duì)科學(xué)研究質(zhì)量和準(zhǔn)確性的關(guān)注。

3.信息技術(shù)引領(lǐng)工業(yè)界向數(shù)字化和智能化變革

人工智能為工業(yè)界和下游應(yīng)用帶來利好

人工智能、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和算力已經(jīng)在科學(xué)界引起了巨大的變革，這種變革在工業(yè)界中也已經(jīng)悄悄地發(fā)生了。隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，工業(yè)界也在逐漸轉(zhuǎn)向數(shù)字化和智能化。在這種環(huán)境下，產(chǎn)學(xué)研關(guān)系的發(fā)展和工業(yè)界發(fā)生的變化值得重點(diǎn)關(guān)注。

人工智能的發(fā)展為工業(yè)界和下游應(yīng)用帶來了明顯利好。隨著?AI?模型的通用性和能力的不斷提高，下游應(yīng)用的開發(fā)成本得到了大幅降低。以往將?AI?應(yīng)用于傳統(tǒng)行業(yè)需要專業(yè)人員進(jìn)行數(shù)據(jù)收集、標(biāo)記和調(diào)試，成本較高?，F(xiàn)在，AI?模型的通用性和智能性得到了提高，每個(gè)人都可以利用自己的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練；AI?模型的理解能力也大幅提高，能夠按照用戶的意愿進(jìn)行交流和修正。這種?AI?模型的廣泛應(yīng)用，使得下游應(yīng)用的開發(fā)成本大幅降低，用戶只需要通過簡(jiǎn)單的接口和提示就可以調(diào)試修改并達(dá)到想要的效果，這極大降低了成本和消耗的算力。因此，AI?模型在工業(yè)界和下游應(yīng)用中的前景非常廣闊。

人工智能在自然科學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展前景非常廣闊，將會(huì)取得更多的突破和進(jìn)展。在未來?3—5?年，人工智能有望在生物學(xué)、物理學(xué)、氣象預(yù)報(bào)和?EDA?集成電路設(shè)計(jì)工具等領(lǐng)域取得重大突破。目前，在這些領(lǐng)域已經(jīng)有了一些初步的結(jié)果。例如，在生物學(xué)領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)被用于加速仿真；在物理學(xué)和量子物理學(xué)領(lǐng)域，也有許多應(yīng)用場(chǎng)景；而在?EDA?集成電路設(shè)計(jì)工具領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)展示了其帶來的巨大效果和效率。但目前這些應(yīng)用場(chǎng)景仍需要進(jìn)一步工業(yè)化，然后才能傳導(dǎo)到產(chǎn)品上。

信息技術(shù)領(lǐng)域發(fā)展趨勢(shì)

開源模式在信息領(lǐng)域中已經(jīng)產(chǎn)生了巨大的影響，未來?3—5?年影響將會(huì)更加深遠(yuǎn)。開源軟件已經(jīng)對(duì)信息領(lǐng)域產(chǎn)生了巨大的影響，現(xiàn)在這種模式正在向硬件領(lǐng)域滲透。例如，在芯片領(lǐng)域，開源芯片的趨勢(shì)將會(huì)逐漸增強(qiáng)。另外，盡管目前開源預(yù)訓(xùn)練模型還只是小模型，但是隨著越來越多的人加入進(jìn)來，它有可能從小模型逐漸成長(zhǎng)為大模型。開源模式將會(huì)帶來一系列深遠(yuǎn)的影響，包括數(shù)據(jù)的開源方式、數(shù)據(jù)共享和交換方式等方面。這種模式的影響不僅僅是單個(gè)技術(shù)層面的，更是整個(gè)技術(shù)研發(fā)模式和生產(chǎn)關(guān)系的改變。因此，不僅要重視開源模式的影響，更要不斷適應(yīng)這種變化，以便更好地推進(jìn)信息技術(shù)的發(fā)展。

信息技術(shù)是一個(gè)能不斷保持指數(shù)型增長(zhǎng)的領(lǐng)域，這種指數(shù)型增長(zhǎng)趨勢(shì)并非每個(gè)研究領(lǐng)域都存在。以飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)推力的發(fā)展為例，從?1911?年萊特兄弟發(fā)明第一架飛機(jī)到?20?世紀(jì)?50?年代，在這期間飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)推力的發(fā)展出現(xiàn)了指數(shù)型增長(zhǎng)；這種增長(zhǎng)曾經(jīng)讓人們對(duì)能否登月充滿了期待，但后來這種發(fā)展趨勢(shì)基本停滯了。相比之下，從?20?世紀(jì)?60?年代起，信息技術(shù)領(lǐng)域中的摩爾定律已經(jīng)發(fā)展了近?60?年，雖然摩爾定律的發(fā)展從現(xiàn)實(shí)中看即將面臨停滯，但是數(shù)據(jù)領(lǐng)域又呈現(xiàn)出一個(gè)指數(shù)型增長(zhǎng)，這給信息技術(shù)領(lǐng)域帶來了新的活力。這種增長(zhǎng)趨勢(shì)不僅在硬件方面有所體現(xiàn)，在數(shù)據(jù)量和其他維度上也呈現(xiàn)出指數(shù)型增長(zhǎng)。這是信息技術(shù)領(lǐng)域的顯著特點(diǎn)，我們需要把握住這種機(jī)遇，不斷發(fā)揮其優(yōu)勢(shì)，推動(dòng)信息技術(shù)與其他領(lǐng)域的結(jié)合。

人類社會(huì)已進(jìn)入信息時(shí)代，但是人們對(duì)于信息科技的理解、掌握和應(yīng)用還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。近年來，我們已經(jīng)看到了許多令人驚嘆的應(yīng)用場(chǎng)景（如?ChatGPT?等），但這些只是冰山一角，未來還會(huì)有更多的新技術(shù)和新突破涌現(xiàn)。從信息技術(shù)領(lǐng)域來看，當(dāng)前是學(xué)術(shù)研究的黃金時(shí)代，雖然美西方國(guó)家試圖與中國(guó)“脫鉤”，這就逼迫我們做自己的原創(chuàng)技術(shù)，尋找其他的出路，這給我們提出了新的挑戰(zhàn)，但更是一個(gè)難得的機(jī)遇。在一個(gè)新的領(lǐng)域里，永遠(yuǎn)不缺乏新的出路。因此，要牢牢抓住這個(gè)機(jī)遇，積極探索開展研究，努力推動(dòng)信息技術(shù)的發(fā)展。

信息科學(xué)和信息技術(shù)是一種共性技術(shù)，對(duì)于不同的科學(xué)研究和工業(yè)應(yīng)用來說，它們都是底層的關(guān)鍵技術(shù)。因此，信息技術(shù)的重要性不言而喻，它對(duì)于科學(xué)研究和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用都具有助力作用。信息技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，如醫(yī)療、金融、交通等，為人們的生活和工作帶來了便利。同時(shí)，信息技術(shù)的發(fā)展也推動(dòng)了各個(gè)行業(yè)的創(chuàng)新和轉(zhuǎn)型升級(jí)。在未來，隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，它將繼續(xù)發(fā)揮更加重要的作用，為人類的進(jìn)步和發(fā)展作出更大的貢獻(xiàn)。

包云崗 中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所副所長(zhǎng)、研究員，中國(guó)科學(xué)院大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院副院長(zhǎng)、教授。主要研究領(lǐng)域?yàn)橛?jì)算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。

劉 淼 中國(guó)科學(xué)院物理研究所、松山湖材料實(shí)驗(yàn)室特聘研究員。主要研究領(lǐng)域：發(fā)展“人工智能+材料科學(xué)”方向的底層方法和數(shù)據(jù)庫，主導(dǎo)開發(fā)了Atomly材料科學(xué)數(shù)據(jù)庫及平臺(tái)等。

陸品燕 上海財(cái)經(jīng)大學(xué)信息管理與工程學(xué)院教授，理論計(jì)算機(jī)科學(xué)研究中心主任。主要從事理論計(jì)算機(jī)及學(xué)科交叉方面的研究。

邱錫鵬 復(fù)旦大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院教授。主要從事自然語言處理、深度學(xué)習(xí)等方向的研究。

須 江 香港科技大學(xué)和香港科技大學(xué)（廣州）微電子學(xué)域主任、教授。主要從事集成電路方面的研究。

文章源自：

包云崗, 劉淼, 陸品燕, 等. 關(guān)于信息技術(shù)驅(qū)動(dòng)未來產(chǎn)業(yè)的若干思考. 中國(guó)科學(xué)院院刊, 2023, 38(5): 766-772

DOI:10.16418/j.issn.1000- 3045.20230515003

關(guān)鍵詞：