创造“AI爱因斯坦”科学变革进入第五范式(3)

AI创造力和学习机制如何融合？诺贝尔经济学奖得主、北京大学汇丰商学院荣誉教授 Thomas J. Sargent提出应用创造力和问题寻找创造力两种类型。从他以开普勒模型和牛顿模型为例，阐述如何在经济学中实现类似的理论突破，“虽然AI工具强大，但经济学家的理论洞察仍然不可或缺”。

科学大装置应“力出一孔”
当前，人类社会正处于人工智能与科学研究的交叉点，人工智能的飞速进步正逐渐打破传统的学科界限。Al for Science对新一代科学知识基础设施提出了什么样的新要求？有没有全新的科学因为AI和科学的结合而涌现……这些问题也成为AI专家和科学家们关注的焦点。
凭借天然的光温资源优势，海南省成为我国种子育种加代独一无二的战略宝地。位于海南省三亚市崖州湾科技城的崖州湾国家实验室，是经中央批准设立的新型科研事业单位，也是种业创新高地。“我们是目前农业领域唯一的国家实验室，现在全国有70%的育种都在这里发生。”在《Al for Science：十问》圆桌论坛上，崖州湾国家实验室青年科学家杨帆兴奋地说道。
在杨帆看来，中国农业的高质量发展，目前需要解决两大难题：其一，突破育种关键核心技术，改变目前普遍存在的传统杂交育种的技术体系现状；其二，加速培育战略性新品种，大幅提升农作物的粮食单产，畜禽的产肉量。此外，不断地改善各种农作物的品质，“从农业实践和国际种业科技发展趋势来看，人工智能特别是以大模型为代表的科学精神，是提高农业机制生产力的最优方式。”
在Al for Science对新一代科学知识基础设施提出的新要求方面，杨帆的构想是建立一个统一的大模型，“比如今年4月，上海人工智能实验室联合崖州湾国家实验室和中国农业大学共同发布首个种业大语言模型‘丰登’。从国家科研体系来说，其他小模型就没有必要再做重复投资，我们需要做的就是集中力量办大事，把这个大模型训练好。何为好？即让它有一个非常强大的普适性，能够适应我们国家大量的育种和农业的需求。”