人工智能賦能新型科研 中外科學家杭州話科研範式變革
中新社杭州5月12日電 (林波)2026世界數字教育大會平行會議“構建新型科研能力：人工智能賦能科研範式變革”12日在杭州舉辦。人工海內外頂尖科學家、智能中外州話青年學者齊聚一堂，賦能範式圍繞人工智能與基礎科學交叉創新展開深度研討，新型探索科研範式變革新路徑。科研科學科研
中國科學院院士、家杭北京大學常務副校長張錦指出，變革人工智能的人工終極目標應是推動科學進步、定義產業未來。智能中外州話在材料科學領域，賦能範式人工智能不應是新型簡單的數據工具，而需實現知識與數據深度融合。科研科學科研
張錦表示，家杭當前材料研究普遍存在重數據驗證、變革輕因果發現、人工重複已有成果等問題。他提出要依托大模型與算力底座，跳出純數據驅動模式，結合物理化學規律開展真正的科學發現。
菲爾茲獎得主、中國科學院外籍院士、美國國家科學院院士埃菲·傑曼諾夫指出，人工智能本質脫胎於數學，神經網絡、深度學習算法均建立在線性代數、統計學等數學基礎之上。但當前的深度學習仍存在大量未解的數學難題，梯度下降法有效性、算法複雜度等關鍵問題亟待突破。
傑曼諾夫強調，基礎數學是人工智能發展的根基，未來AI技術迭代離不開紮實的數學支撐。
英國諾丁漢大學副校長、寧波諾丁漢大學執行校長、IEEE會士喬納森·加裏波第表示，當前人工智能正迎來重大範式變革，從計算機科學細分領域走向全民關注。人工智能將深度改變各學科科學研究模式，成為科研必備輔助工具。
加裏波第說，人工智能不會取代科研人員，但善用人工智能的研究者將淘汰固守傳統模式的研究者，科研工作者必須掌握人工智能工具使用能力。
西湖大學特聘研究員格雷戈裏·格林表示，當前人工智能已深度融入天文學等前沿科學領域，應用規模呈指數級增長。“傳統科研多依賴物理模型推演驗證，而人工智能可通過黑箱算法實現從觀測數據直接推導客觀規律。”(完)
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