12月10日讯，这是美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江，12月9日在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”中，抛出的一个问题。
2022人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办、清华大学人工智能国际治理研究院(I-AIIG)承办，中国新闻网作为战略合作伙伴，联合国开发计划署(UNDP)、联合国教科文组织(UNESCO)等国际组织、国内外学术机构支持。
美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江，在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”上发言。主办方供图
张宏江认为，回顾人类科学发展的历史，不同发展阶段经历了不同的科学发现范式。
“几千年前，人类就通过观察、实验来描述自然现象。比如‘日心说’是通过对天象的观察来对整个宇宙。随着科学的发展，四五百年前，理论模型范式出现。人们通过对某一现象的观察总结出理论，从而指导新的科学研究。五六十年前，尤其当大型计算机出现后，面临更复杂的问题，比如天气预报、地震模拟，人们无法再用简单的物理公式、简单的方程构建完整的模拟系统研究理论，人们引入了计算范式，用计算来模拟的方式做科学研究。到二十年前，我们进入大数据时代，科研中积累的大量数据可以进一步驱动物理模型。”
“今天，我们进入了一个新的科研范式。”张宏江说，人工智能经过多年发展，尤其过去15年深度学习的发展，使得人们能够给科学研究推出一个新的范式。“这个范式是AI驱动的范式。实际是用深度学习的算法，直接从数据中建立新的模型，其背后是数据、模型、算法和算力。”
张宏江指出，深度学习在革命性地推动了语言、图像和视频处理、识别和应用之后，正在迅速地改变科学研究的范式，这种新的范式就是物理世界的“数字化+自动化+深度学习”。
他说，“今天我们进入了一个黄金期，新的设计范式，都可以借用深度学习的方法进行赋能。”
张宏江坦言，未来十年蕴含着科学发展与产业创新机会，包括数据、模型、算法、算力，其核心是背后的跨学科人才。
