人工智能（AI）在科學研究中的應用帶來了巨大的機遇，同時也面臨著諸多挑戰。

一、機遇

傳統數學建模難以捕捉生物、天氣和經濟系統中的復雜相互作用，而深度學習模型在天氣預測中已顯著超越傳統方法，不僅預測精度更高，且能有效減少計算成本。此外，在經濟學中，基于生成模型的代理可以在更動態的環境中自我學習，模擬不同政策對市場的影響。許多科學問題具有極大的搜索空間，僅憑傳統方法難以全面探索最佳解決方案。例如，AlphaProof和AlphaGeometry等系統能夠生成和驗證數學證明，在國際數學奧林匹克（IMO）中解決了四個高難度問題。在藥物設計領域，AI通過優化分子排列顯著縮短藥物篩選時間。

AI與科學的融合促進了跨學科合作的發展。物理學家、化學家、生物學家、計算機科學家等不同領域的專家需要共同合作，才能充分發揮AI在科學研究中的潛力。這種跨學科合作不僅有助于解決復雜的科學問題，還能夠促進不同學科之間的知識交流和創新。AI為科學研究帶來了新的范式和發現模式。傳統的科學研究通常基于假設驅動，而AI可以通過對大量數據的分析，發現數據中的潛在模式和規律，從而提出新的研究假設。這種數據驅動的研究模式與傳統模式相結合，有望加速科學發現的進程，發現以往難以察覺的科學現象。

二、挑戰

AI模型的性能高度依賴于數據的質量和數量。在科學研究中，獲取高質量的數據往往面臨諸多困難，如實驗誤差、數據缺失、樣本偏差等問題。這些問題可能導致AI模型產生不準確的預測結果，影響科學研究的可靠性。不少領域的科研數據獲取成本高、格式非標準化、數據敏感性強等問題普遍存在，成為制約AI有效應用的難題。AI在應用過程中面臨數據污染、長尾分布和數據多樣性等問題，研究者們呼吁在人機協作中更好地理解和處理長尾數據，提高AI的適用性。許多先進的人工智能模型，如深度學習模型，通常被視為“黑箱”，其決策過程難以理解和解釋。在科學研究中，這一問題尤為突出，因為科學家需要理解模型的輸出結果背后的原理，以便評估其可靠性和科學性。

三、結合

不同專業的科學家可以通過以下方式與AI結合，以提升科研效率和創新能力：

生命科學領域數據量龐大且復雜，AI可以幫助科學家高效解析測序數據，分析生物分子的調控關系和規律。例如，申恩志團隊利用計算和AI技術，高效解析非編碼RNA的調控關系，解決了傳統實驗方法難以解決的問題。科學家可以使用AI工具如AlphaFold進行蛋白質結構預測，或利用AI co-scientist生成新穎的研究假設和實驗方案。這些工具能夠基于大量文獻和數據提出有潛力的科學假設，為實驗設計提供參考。組建包含信息學、生物化學、生物物理、遺傳學和藥物學等多學科背景的團隊，共同開展研究。這種跨學科合作能夠充分發揮AI在生命科學研究中的潛力。

在物理領域，AI可用于量子力學仿真計算、物理場模擬等場景，AI能夠幫助科學家更高效地模擬復雜的物理現象，預測材料的性質和行為。AI可以基于已有數據和理論，為物理實驗設計更優的方案，提高實驗效率和成功率。例如，AI co-scientist能夠根據研究目標生成詳細的實驗協議，供科學家參考和優化。

AI在化學領域的應用包括分子動力學計算、分子生成和催化劑設計等。AI模型可以根據目標性質生成新的分子結構，加速化學物質的設計和篩選過程。利用AI技術處理化學實驗中產生的大量數據，快速提取有價值的信息，幫助科學家更好地理解實驗結果，指導后續研究。

不同領域的科學家與AI系統緊密協作，充分發揮各自的優勢。科學家提供專業知識、研究方向和目標，審查AI生成的假設和方案，提供反饋和修改意見；AI則利用其數據處理和推理能力，為科學家提供文獻綜述、假設生成、實驗設計等方面的建議。AI不僅可以應用于上述提到的生命科學、物理科學和化學科學領域，還可以拓展到更多學科領域，如環境科學、材料科學等。不同領域的科學家可以根據自身需求，探索AI在各自領域的應用潛力。

總之，不同專業的科學家可以通過與AI的結合，實現優勢互補，加速科學發現的進程，推動科學研究向更高效、更創新的方向發展。