【ZiDongHua之創(chuàng)新自化成收錄關(guān)鍵詞：人工智能 生命科學(xué) 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng) 顯微成像】
 
　　戴瓊海：人工智能對(duì)促進(jìn)科學(xué)技術(shù)研究的再思考
 
　　在2024世界青年科學(xué)家峰會(huì)全體大會(huì)上，國(guó)務(wù)院參事、清華大學(xué)信息學(xué)院院長(zhǎng)、中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)理事長(zhǎng)、中國(guó)工程院院士戴瓊海，作了題為《人工智能對(duì)促進(jìn)科學(xué)技術(shù)研究的再思考》的主旨分享。
 
　　戴瓊海院士結(jié)合科學(xué)研究的范式變革歷程，指出現(xiàn)在已經(jīng)走到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)人工智能的階段。他分享了自己團(tuán)隊(duì)在研制介觀活體顯微成像和開發(fā)光電智能計(jì)算上取得的一系列成果，希望青年科學(xué)家們勇做顛覆性創(chuàng)新。今日，我們特此摘錄戴瓊海院士的報(bào)告，以饗讀者。
 
 
　　戴瓊海，國(guó)務(wù)院參事、清華大學(xué)信息學(xué)院院長(zhǎng)、中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)理事長(zhǎng)、中國(guó)工程院院士。
 
　　人工智能對(duì)促進(jìn)科學(xué)技術(shù)研究的再思考
 
　　戴瓊海
 
　　科學(xué)研究的范式變革，
 
　　已經(jīng)完全走向AI for Science
 
　　科學(xué)研究的范式是會(huì)發(fā)生變化的。17世紀(jì)之前，大家通過(guò)實(shí)驗(yàn)、觀察來(lái)描述現(xiàn)象，發(fā)現(xiàn)規(guī)律。這之后，通過(guò)提出假設(shè)，理論、方法和模型來(lái)發(fā)展研究。
 
　　尤其是物理學(xué)，基本上沿著這種路徑來(lái)發(fā)展的，比如熱力學(xué)定律的發(fā)現(xiàn)。到1950年代以后，開始有一些科學(xué)家用計(jì)算機(jī)模擬做物理、化學(xué)的研究，再去揭示這些規(guī)律。2000年前后，信息技術(shù)的快速發(fā)展帶來(lái)了大數(shù)據(jù)，現(xiàn)在則是開始出現(xiàn)許多結(jié)合人工智能的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型研究。科學(xué)研究的范式變革，已經(jīng)慢慢走向AI for Science。
 
　　杰弗里·辛頓（Geoffrey Hinton）和約翰·霍普菲爾德（John Hopfield）一起獲得了今年諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)，戴密斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）、約翰·喬普（Jonh Jumper）、大衛(wèi)·貝克（David Baker）一起獲得了今年的諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)，他們的特點(diǎn)是什么？
 
　　他們對(duì)深度網(wǎng)絡(luò)的開發(fā)與利用已經(jīng)顛覆了人們對(duì)科學(xué)研究和社會(huì)現(xiàn)象的整個(gè)看法，人工智能時(shí)代到來(lái)了。
 
　　大家還可以看到今年的諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)，DeepMind做了很大的貢獻(xiàn)。他們開發(fā)深度學(xué)習(xí)方法研究長(zhǎng)久以來(lái)的世界性難題。
 
　　圍棋就是一個(gè)非常好的例子，具有龐大的復(fù)雜度。這種復(fù)雜度用人工、用傳統(tǒng)計(jì)算方法難以解決。
 
　　蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)自由度高，這里面的復(fù)雜度甚至更高，要靠我們?nèi)藖?lái)做，那是非常難的事。2018年，人工智能模型AlphaFold在當(dāng)年蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)技術(shù)的關(guān)鍵評(píng)估（CASP）中獲勝。2020年，AlphaFold的預(yù)測(cè)達(dá)到了與實(shí)驗(yàn)室技術(shù)相當(dāng)?shù)臏?zhǔn)確度。隨后AlphaFold2，AlphaFold3更是迅速取得了令人震驚的結(jié)構(gòu)精度。
 
　　這個(gè)過(guò)程中，數(shù)據(jù)的產(chǎn)生與獲取起著非常重要的作用。數(shù)據(jù)要求非常好，非常多。通過(guò)生命科學(xué)和人工智能發(fā)展的路徑大家可以看到，以前各種類型的化學(xué)實(shí)驗(yàn)、生物試驗(yàn)，結(jié)合高端科研儀器的發(fā)展獲取了大量的數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在伴隨著，以AlphaGo、AlphaFold為例的人工智能方法出現(xiàn)，能夠和這些數(shù)據(jù)結(jié)合，產(chǎn)生新的理論、新的發(fā)現(xiàn)和新的規(guī)律。生命信息流的觀測(cè)進(jìn)步與AI技術(shù)革新在近兩年愈發(fā)交織，其碰撞產(chǎn)生的多維多尺度生命信息表征已成為學(xué)術(shù)熱點(diǎn)。
 
　　開發(fā)光電智能計(jì)算，
 
　　以底層邏輯推動(dòng)大規(guī)模數(shù)據(jù)處理
 
　　2013年清華大學(xué)、浙江大學(xué)、上海光機(jī)所、第三軍醫(yī)大、同濟(jì)醫(yī)學(xué)院和上海神經(jīng)所等六家單位聯(lián)合獲得國(guó)家自然科學(xué)基金委重大科研儀器設(shè)備研制專項(xiàng)的立項(xiàng)資助，做多維多尺度高分辨率計(jì)算攝像儀器。
 
　　縱觀光學(xué)成像儀器的歷史，我們不難發(fā)現(xiàn)成像儀器的發(fā)展存在兩大趨勢(shì)，一類是往高分辨率發(fā)展，進(jìn)行微觀細(xì)胞內(nèi)的精細(xì)結(jié)構(gòu)探測(cè)，比如超分辨率熒光顯微或冷凍電鏡技術(shù)；另一類是往大視場(chǎng)發(fā)展，從宏觀的角度看清全身器官的動(dòng)態(tài)變化，像CT和核磁共振成像技術(shù)，在臨床醫(yī)學(xué)中有非常廣泛的應(yīng)用。
 
　　而介于這兩者之間的介觀成像，指的是在單個(gè)器官上研究成千上萬(wàn)，甚至是幾十萬(wàn)個(gè)細(xì)胞的交互，當(dāng)時(shí)在世界范圍內(nèi)都仍然是一片空白。
 
 
　　小鼠全皮層范圍功能成像。
 
　　我們獲得項(xiàng)目以后，花了5年時(shí)間，在2018年實(shí)現(xiàn)了曲面相機(jī)陣列成像，第一次看到了小鼠全皮層范圍的亞微米級(jí)動(dòng)態(tài)成像，被譽(yù)為介觀顯微領(lǐng)域的先驅(qū)。但這個(gè)設(shè)備在實(shí)際應(yīng)用中仍然面臨非常多的技術(shù)難題，包括三維成像速度、光毒性、光學(xué)像差等等。
 
　　我們的RUSH顯微鏡由17個(gè)鏡頭來(lái)組成，其實(shí)把傳統(tǒng)光學(xué)工程的能力幾乎用到了極致，再往下做就很難了。這時(shí)候我們就開始想，能不能把光線分開來(lái)，并行讀取，在后處理的過(guò)程中再完成成像。就好像積木一樣，后來(lái)我們就提出了元成像的理論，提出以光元作為成像的基本單位，精細(xì)記錄下整個(gè)成像過(guò)程，而非記錄圖像本身，通過(guò)整合光元來(lái)實(shí)現(xiàn)完美成像。
 
 
　　高維光信號(hào)的離散超精細(xì)檢測(cè)與重構(gòu)。
 
　　后來(lái)，我們提出了掃描光場(chǎng)成像，數(shù)字自適應(yīng)光學(xué)等一系列技術(shù)。這里面至少有10個(gè)博士生在這里面做出了貢獻(xiàn)。最近，我們做出了新一代的活體介觀三維成像顯微鏡RUSH3D，能夠?qū)崿F(xiàn)在器官尺度下對(duì)大規(guī)模細(xì)胞間的交互進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間的高速三維成像，為免疫學(xué)、腫瘤學(xué)、神經(jīng)科學(xué)等領(lǐng)域從系統(tǒng)學(xué)角度研究大規(guī)模細(xì)胞間交互作用打開了大門。
 
　　過(guò)去的10年間，我們瞄準(zhǔn)介觀活體顯微成像進(jìn)行了一系列的工作，總體上可以分為兩部分，一部分是設(shè)計(jì)新的計(jì)算光場(chǎng)成像系統(tǒng)，另一部分，我們?cè)谥悄軘?shù)據(jù)處理領(lǐng)域，通過(guò)設(shè)計(jì)開發(fā)一系列智能算法，突破了光子噪聲極限與衍射極限，最后通過(guò)開發(fā)光電智能計(jì)算，從底層上推動(dòng)大規(guī)模數(shù)據(jù)處理，推動(dòng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的高通量生物醫(yī)學(xué)發(fā)現(xiàn)。
 
　　要做顛覆式創(chuàng)新
 
　　我希望大家在研究中能夠獨(dú)樹一幟，建立中國(guó)的學(xué)派，希望青年科學(xué)家們做顛覆式創(chuàng)新。
 
　　我眼中顛覆式的科技創(chuàng)新，或者能夠改變科學(xué)研究的路徑，或改變產(chǎn)業(yè)發(fā)展的方向，或可以被寫入教科書。
 
　　數(shù)學(xué)家弗里曼·戴森提出過(guò)著名的“飛鳥與青蛙”的比喻。有些數(shù)學(xué)家是鳥，其他的則是青蛙。鳥翱翔在高高的天空，俯瞰延伸至遙遠(yuǎn)地平線的廣袤數(shù)學(xué)遠(yuǎn)景。他們喜歡統(tǒng)一思想、并將不同領(lǐng)域的諸多問(wèn)題整合起來(lái)。青蛙生活在天空下的泥地里，只看到周圍生長(zhǎng)的花兒。他們樂(lè)于探索特定問(wèn)題的細(xì)節(jié)，一次只解決一個(gè)問(wèn)題。也就是說(shuō)一個(gè)是戰(zhàn)略，一個(gè)是戰(zhàn)術(shù)。
 
　　我們青年科學(xué)家大多數(shù)不到40歲，希望大家有戰(zhàn)略的能力，但是必須要具備戰(zhàn)術(shù)的手段去做這樣的事，未來(lái)你們的研究才能做得更好。
 
　　問(wèn)題驅(qū)使是原創(chuàng)，方法驅(qū)使是改進(jìn)。因此要關(guān)注我們提了什么高度的問(wèn)題。我特別欣賞德魯克的一句話，戰(zhàn)略研究不是我們未來(lái)做什么，而是我們現(xiàn)在做什么才有未來(lái)。
 
　　我想把這些話送給在座的青年科學(xué)家，祝你們做出更加優(yōu)秀、更具顛覆性的原創(chuàng)成果。我的分享到這里，謝謝大家。
 
　?。ㄎ恼抡碜?024年11月17日，世界青年科學(xué)家峰會(huì)全體大會(huì)上的報(bào)告，文章已經(jīng)本人確認(rèn)。）