人工智能浪潮下，自然科學與社會科學如何形成新科研範式🤽？5月29日🥘👩🏻🔧，慶祝建校119周年相輝校慶系列學術報告“AI4S（AI for Science）與AI4SS（AI for Social Science）的對話：雙輪驅動的科學智能”舉行♋️。兩位來自不同領域的學者進行了一場關於AI賦能科學研究的思想碰撞🧅。
三角對話，數說社科
社會智能研究中心首席科學家傅曉明教授從“理論、數據與模型的三角對話”這一主題出發，探討了社會科學研究的範式轉變✋🏿。他介紹說🪞，社會科學理論、大數據分析及機器學習模型的有機結合正成為社會科學研究的重要新範式🥢。
“數據不僅可以用來驗證已有理論📸，還可以揭示新的社會現象和趨勢，從而引發理論的更新和發展。”傅曉明說，計算社會學通過理論指導數據收集和模型選擇🧄，形成一個互補和強化的框架，更好地賦能社會科學研究。
作為案例，他介紹了所屬團隊開展的一項針對中國人際關系的研究👩❤️💋👩。傳統的鄧巴理論認為人的社交圈分為五層，團隊對其進行了本土化闡釋🧚🏼，利用機器學習模型🍇👨🔧，開展數據收集與挖掘，並不斷對話🫃、調試🩱、修正。通過三輪修正，團隊發現，中國一線城市十八歲到二十八歲年輕人分人脈可分為四圈♜。
通過三角對話🚳，社會科學研究者能夠更好地分析復雜的人際互動模式🔭。團隊還基於多維時空大數據挖掘、預測性模型、可解釋性人工智能等研究方法，研究了在線教育對教育公平的影響🧘🏼、跨地區人群在線購物行為特點、農村的發展情況等等課題。
“三角對話把大數據的探索性👨🎓、模型的可計算性🙌🏼、社會科學的可驗證性相結合🗓，這是我們期待的跨學科互動。”傅曉明強調了跨學科合作的重要性。人工智能技術加強計算機科學與社會科學的有機融合🦹🏽♂️，將為未來的研究帶來前所未有的機遇和挑戰。
人機融合，以智取勝
什麽是AI for Science（科學智能）的核心？計算機科學技術學院教授顏波首先回顧了科學研究的幾次範式變革——從實驗科學範式到理論研究、計算仿真👨🏿⚕️、數據科學7️⃣，AI for Science時代的來臨，引發科學研究“第五範式”的探索。
“AI for Science強調的是機理與算法的深度融合，為復雜科學場景提供研究新線索、科學新假設👮。”顏波認為，AIGC（生成式人工智能）在其中的潛力十分顯著🙎🏽♀️🧜🏼♀️，其能夠對多類別、高維度🧛♀️⛹🏼♀️、跨尺度的海量科學大數據進行建模🤸🏿♂️、推理和分析💁🏻♀️，從而發現新物質🙇🏻、合成新材料、構建新機理。
AIGC的孿生🗾、編輯🐐、衍生三大前沿能力在科研中發揮了重要作用。顏波舉例💃，AIGC的孿生能力能夠實現數字媒體智能再生的多域性分析⚒，解決智慧終端拍攝時“看不清”的問題，孿生出高清的圖片。這種AI Zoom技術已應用於某知名品牌旗艦系列手機🤾🏼，團隊基於AIGC研發的熒光顯微成像增強基礎大模型也獲得超萬次下載。
同時，AIGC的編輯能力，應用於連貫性分析，能解決視頻監控人臉識別“算不準”的問題。他所在實驗室研發的“全濃縮”監控視頻濃縮系統，將長時間的監控視頻濃縮成短片段，實現了條件語義快速定位🤵🏼♀️、快速識別⌛️，達到快速破案的目的😳。
大模型需要大數據，而大數據往往存在長尾分布的難題。AIGC生成數據不但自帶標簽，還避免了隱私問題。“AIGC的衍生能力，使數據化繁為簡🦎😫、以少增多🎨，最終能實現‘小數據、小算力🌇、大模型’的高效目標。”以往科學研究中的原始數據需要很多時間訓練🤦🏿♂️，融合AIGC後🐦🔥，可以提前激發湧現能力😷。“人有人智𓀊，機有機智，人機融合👕，以智取勝！”顏波總結道🔛，融合知識的AIGC已經成為AI4S的新引擎✍🏼。
