人工智能促进了科学研究的快速发展，这种趋势已成为科学界的共识。通过“纪律融合”，有必要在整个科学研究的范式中促进系统的变化。人工智能在多个维度上对经济和社会产生了重大影响，具有基本的平台和多功能特征。科学研究是其中的重要方面。 “人工智能 +国务院发行的行动”实施的 - 深度意见最近提出，以加速实施六项重要行动。其中之一是“人工智能 +”科学技术。近年来，人工智能在生命科学，数学，生物学，材料科学和其他领域中发挥了越来越重要的作用。 Inteartartic Ligencia促进了科学研究的快速发展，这种趋势已成为弊科学界之间的终结。科学研究不能与受本身影响的三个要素分开：研究人员，研究工具和研究对象。从研究人员的角度来看，人工智能可以帮助科学家打破认知局限性，提出更好的问题并找到更有价值的研究地址。从研究工具的角度来看，人工智能不仅优化了现有工具的效率，而且还允许独立构建新工具。从研究目标中，人工智能使研究人员可以更彻底地检查研究对象，并发现潜在的关系通常被忽略了……这些是人工智能致力于解决科学研究并可以带来显着产量的开发地址。从科学和技术发展的过程来看，科学的“构建”变得越来越完美，领域变成了SM所有的房屋”，这使得巨大的科学发现和解决巨大的科学和技术问题的解决变得越来越困难。另一方面，许多重要的科学发现可能有几种可能性，这些意外的科学发现可能会受到认知传播和知识水平的延误的限制，科学家的理论在1905年创造了一个特殊的特殊塔的经验。相对性。人工智能本身的回避，在大规模模型的出现之前，人工智能的发展主要是在整个专业深度方向上进行的，而深蓝色和阿尔法则是典型的代表。在出现了出色的模型之后，人工智能在概括能力方面提供了很大的进步，但也面临着其专业深度的缺陷。因此，实现“经验融合的融合”是发展通用人工智能的重要途径，而这种“体验融合”的能力也是先前进行科学发现的要求。如今，人工智能帮助研究人员了解文献，增加计算的力量并丰富研究对象表示的维度，但是人工智能在科学研究中的价值比这更大。人工帮助研究人员生成更好的ID域之间的EAS并确定哪种科学研究假设更有价值。制定一个崇高的重复循环，以提出更好的科学问题等等。这些是由人工智能促进的科学研究的机会，不仅是通过“经验融合的整合”来促进整个科学研究范式的系统变化。例如，上海的人工智能研究所已启动并开放了“学术”的多模式科学模型，并通过“通用融合”进行了大量探索。它结合了科学数据，例如蛋白质序列，基因组，化学分子公式和脑电图信号。经过特别优化科学推理后，它具有严格的逻辑推理和科学的多模式能力。目前，根据出色的“学术”模型，我们启动了一个科学发现平台，我们已经除了关注客观发现和临床转化评估外，还与许多国家科学研究机构合作开发了基于人工智能的中性原子的算法。我们已经开发了Chi Agents系统。如今，该平台在量子计算，研究和开发药物，聚合物化学等方面的发展。人工智能在科学创新中起着重要作用，也将成为未来跨学科和跨国进步的重要引擎。加速了由人工智能促进的新科学研究范式的研究，并加速了应用科学模型的构建进一步增强了人工智能的驾驶作用，并促进了“高点”科学和技术的更多进步。 （作者是由记者Gu Yekai，董事兼首席Cientifico进行了采访和编辑的。Ence Institute）。