AI+科學(xué)是不是偽命題？NeurIPS要搞一次大討論，Bengio也來了
MIT斯坦福劍橋等組織
蕭簫 發(fā)自 凹非寺
量子位 報(bào)道 | 公眾號(hào) QbitAI
AI強(qiáng)風(fēng)已過，各科研領(lǐng)域的發(fā)展究竟如何了？
是像新冠病毒領(lǐng)域，一篇臨床可用的AI論文也沒有；還是像蛋白質(zhì)領(lǐng)域，AI已經(jīng)能預(yù)測出98.5%的人類蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)……
現(xiàn)在，來自MIT、斯坦福、佐治亞理工、劍橋、哥大等一眾高校的研究人員和導(dǎo)師，首次在NeurIPS 2021上組織了題為「AI+科學(xué)」的研討會(huì)，就連Yoshua Bengio也來參與。
沒錯(cuò)，這是NeurIPS 2021新增的一個(gè)Workshop，意味著“AI+科學(xué)”在領(lǐng)域內(nèi)已經(jīng)成為一個(gè)炙手可熱的話題。
在這里，這些研究人員打算調(diào)查出AI“沒啥作用”的學(xué)科，同時(shí)對(duì)AI的潛力領(lǐng)域進(jìn)行研討。
是時(shí)候?qū)徱旳I究竟在哪些學(xué)科和領(lǐng)域起作用了。
會(huì)上都有哪些大牛
這場研討會(huì)，包括圖靈獎(jiǎng)獲得者Yoshua Bengio、MSRA副院長劉鐵巖、MILA助理教授唐建在內(nèi)，不少知名科學(xué)家們都將參與其中。
MILA教授Yoshua Bengio，因深度學(xué)習(xí)和AI方向的研究獲2018年圖靈獎(jiǎng)，他在這場研討會(huì)上將作“AI+藥物/材料”相關(guān)主題的演講。
微軟亞洲研究院副院長（MSRA）劉鐵巖，不僅是IEEE Fellow，還是CMU、清華、中科大、南開等一眾高校的兼職教授，主要研究領(lǐng)域有深度學(xué)習(xí)、增強(qiáng)學(xué)習(xí)和分布式機(jī)器學(xué)習(xí)等，在這場研討會(huì)上，他將作“AI+科學(xué)”相關(guān)主題的演講。
MILA助理教授唐建，主要研究方向是深度圖表示學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜、藥物發(fā)現(xiàn)等，曾獲ICML 2014最佳論文獎(jiǎng)，論文總引用達(dá)8515次，H因子33，這場研討會(huì)上，他將作“AI+藥物”相關(guān)的演講。
除此之外，也有不少來自DeepMind、MIT、哈佛、布朗大學(xué)等高校和機(jī)構(gòu)的科學(xué)家們參與，他們的研究方向也五花八門，宇宙學(xué)、地球科學(xué)、化學(xué)到神經(jīng)科學(xué)等領(lǐng)域均有涉獵。
那么，這場研究會(huì)究竟要討論什么？
打破“AI+”桎梏，探討交叉問題
從會(huì)議目的來看，主要有5點(diǎn)：
- 討論AI可能/不太可能影響基礎(chǔ)科研的方向，確定原因
- 提出有潛力的“AI+學(xué)科”問題，以及能否應(yīng)用前沿AI方法
- 在學(xué)科交叉（生物學(xué)、化學(xué)、物理學(xué)、神經(jīng)科學(xué)等）中發(fā)現(xiàn)重要研究方向
- AI如何改變或補(bǔ)充經(jīng)典科學(xué)方法、如何改變科學(xué)發(fā)現(xiàn)過程本身
- AI方法如何在科學(xué)領(lǐng)域內(nèi)落地
沒錯(cuò)，這群研究人員發(fā)現(xiàn)，有些問題已經(jīng)嚴(yán)重阻礙了AI+科學(xué)的發(fā)展。
這些問題中，包括對(duì)AI“不切實(shí)際”的假設(shè)，例如大多數(shù)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分子生成模型，只考慮了化合物的價(jià)鍵有效性，卻忽視了他們的現(xiàn)實(shí)可合成性。
類似情況，也導(dǎo)致了新冠+AI論文，一篇臨床可用的都沒有。
此外，也有不少有潛力的領(lǐng)域沒能用上AI方法，例如拓?fù)淞孔佑?jì)算、物理學(xué)猜想證明/證偽、天體物理模擬等。
因此，探索學(xué)科交叉點(diǎn)、科學(xué)方法有效性、專門用于基礎(chǔ)科學(xué)的AI工具，成為了AI+研究人員必須面對(duì)的問題。
當(dāng)然，不止這些高校的學(xué)者和專家，現(xiàn)在你也可以參與其中，共同進(jìn)行研究。
你也可以參與研究
會(huì)議的組織者中，既有來自MIT、斯坦福、劍橋、佐治亞理工、MILA、哥大等高校和研究機(jī)構(gòu)的教授和研究員，也有博士和本科生。
而他們的研究方向，也都屬于不同領(lǐng)域，但都和AI相關(guān)：
像MIT的高文昊，方向是AI+化學(xué)；佐治亞理工學(xué)院的符天凡，方向是AI+藥物發(fā)現(xiàn)；劍橋大學(xué)的王瀚宸，方向是AI+幾何；斯坦福大學(xué)的黃柯鑫，方向是AI+生物醫(yī)學(xué)……
探討自己的AI+科學(xué)研究究竟“有沒有用”，這樣的研討會(huì)也是很硬核了。
現(xiàn)在，他們也希望更多學(xué)者能參與其中，探討“AI+各學(xué)科”的最新成果、以及“AI+”作用于各科研領(lǐng)域的問題和機(jī)會(huì)。
一方面，不論你研究的是哪個(gè)領(lǐng)域的AI科研，包括理化生、核科學(xué)、機(jī)械、農(nóng)業(yè)、材料等領(lǐng)域，都可以向會(huì)議提交論文摘要擴(kuò)展（Original Research Track），例如：
從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)物理動(dòng)力學(xué)；加速物理模擬器、采樣器和求解器；分子建模和從頭生成(de novo)；生物系統(tǒng)建模、基因組學(xué)、蛋白質(zhì)、RNA；
加速宇宙學(xué)模擬；精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)提高作物產(chǎn)量；優(yōu)化航空航天產(chǎn)品設(shè)計(jì)和開發(fā)；基準(zhǔn)相關(guān)或新任務(wù)（數(shù)據(jù)集、SOTA模型等）；為科學(xué)發(fā)現(xiàn)構(gòu)建工具/基礎(chǔ)設(shè)施/平臺(tái)；科學(xué)方法研究……
另一方面，如果你認(rèn)為AI在某些領(lǐng)域的研究“不切實(shí)際”，或是覺得AI能被應(yīng)用于一些特殊領(lǐng)域，也可以向會(huì)議提交論文，例如：
不切實(shí)際的機(jī)器學(xué)習(xí)方法論假設(shè)；被忽視的科學(xué)問題；多學(xué)科交叉的機(jī)會(huì)；某個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域的未來研究方向/假設(shè)；負(fù)責(zé)任地使用和開發(fā)人工智能用于科學(xué)……
提交截止至9月18日，研討會(huì)將于2021年12月13~14日舉辦。
除此之外，也有不少正致力于研究這一方向的頂尖高校導(dǎo)師，如果你對(duì)AI+某個(gè)學(xué)科的研究方向感興趣的話，也可以與導(dǎo)師進(jìn)行直接交流。
感興趣的小伙伴，可以戳下方官網(wǎng)進(jìn)行投稿、報(bào)名~
「AI+科學(xué)」Workshop官網(wǎng)：
https://ai4sciencecommunity.github.io/
參考鏈接：
[1]https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSepYNm_s12nwhOH1QXEIuHIeU5Jdy3MCXzKE55oBpjuJV-lQA/viewform
[2]https://openreview.net/group?id=NeurIPS.cc/2021/Workshop/AI4Science
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