70年來,中國科學(xué)院為中國建立完整的科學(xué)技術(shù)體系發(fā)揮了關(guān)鍵作用,對科學(xué)的布局和逐步完善起到了奠基性作用。在國家以“兩彈一星”為代表的重要科學(xué)技術(shù)的重大項(xiàng)目,中國科學(xué)院都做出了重要貢獻(xiàn)。進(jìn)入新時代,中國科學(xué)院面臨著新機(jī)遇和挑戰(zhàn),區(qū)域性的科技創(chuàng)新中心正在形成,中國科學(xué)院肯定是主角,但如何發(fā)揮作用和怎樣發(fā)揮作用是需要下工夫的。
這是挑戰(zhàn),也是機(jī)遇。相信中國科學(xué)院能夠立新功。我粗淺提出以下幾點(diǎn)建議:
人才是第一位的。一是人才方面現(xiàn)在要建立學(xué)科和技術(shù)結(jié)構(gòu)合理的團(tuán)隊(duì)。二是形成一個人才能發(fā)揮才能的良好環(huán)境。三是要形成健康的人才流動機(jī)制。
中國科學(xué)院要定好位。以前經(jīng)常有人討論“中國科學(xué)院存在定理”,70年的成就表明,“中國科學(xué)院存在定理”是成立的。新時代,中國科學(xué)院的關(guān)鍵是為國家科學(xué)技術(shù)健康發(fā)展發(fā)揮更大作用,實(shí)現(xiàn)“四個率先”。
當(dāng)前,中國科學(xué)院既有能力為突破“卡脖子”技術(shù)、從基礎(chǔ)科學(xué)的深層次角度做出貢獻(xiàn),又能為“心腹之患”,也即國家長遠(yuǎn)發(fā)展提供源泉。
中國科學(xué)院要打好“摩天大樓”地面下的基礎(chǔ)工作。這個基礎(chǔ)別人可能看不見,但對國家長遠(yuǎn)發(fā)展是非常重要的。建設(shè)好大科學(xué)和綜合性的科學(xué)平臺,為院內(nèi)外的科學(xué)家服務(wù),這很重要。
70年來,我們已經(jīng)形成從基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究到成果轉(zhuǎn)化的線性科研模式。繼續(xù)沿用固定的科研模式,可能會延緩我們實(shí)現(xiàn)科技強(qiáng)國的進(jìn)程。
現(xiàn)如今,我們需要認(rèn)真梳理,理清哪些需要繼承、哪些需要補(bǔ)充、哪些需要揚(yáng)棄。如今,我們國家經(jīng)濟(jì)社會已經(jīng)進(jìn)入新時期,新時期要有新科研模式。
在這一背景之下,我認(rèn)為我們要轉(zhuǎn)變線性的科研模式,更加重視基礎(chǔ)性的發(fā)明。我們國家一直把科研工作分為基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究和實(shí)驗(yàn)開發(fā)。把基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究分為上下游的關(guān)系不利于科學(xué)技術(shù)的發(fā)展。科學(xué)和技術(shù)是平行的,沒有絕對先后,發(fā)明和發(fā)現(xiàn)是相互促進(jìn)的有機(jī)整體,重大的發(fā)明往往包含新的發(fā)現(xiàn)。
我們國家的基礎(chǔ)研究投入占比5%,雖然不足,但國家非常重視;可近幾年我們應(yīng)用研究的比例一直在下降,20世紀(jì)大概在20%左右,現(xiàn)在降到10%左右。
國外應(yīng)用研究占20%~50%。我們國家是一個發(fā)展中國家,應(yīng)該更加鼓勵應(yīng)用研究,多做源頭上創(chuàng)新,克服重論文、輕發(fā)明傾向,更加重視基礎(chǔ)性發(fā)明。
目前,國家正在籌建國家實(shí)驗(yàn)室,但在新興領(lǐng)域,我們要像重視國家實(shí)驗(yàn)室一樣,重視企業(yè)里的創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室。信息領(lǐng)域的重大發(fā)明,包括集成電路、晶體管、主流操作系統(tǒng)等都是出自企業(yè)。計算機(jī)界的圖靈獎大家看成跟諾貝爾獎一樣的分量,70余名圖靈獎得主中,只有萬維網(wǎng)的發(fā)明者伯納斯·李一個人是來自國家實(shí)驗(yàn)室,其他都來自大學(xué)和企業(yè)。
過去的70年,我國已成為名副其實(shí)的科技大國,成績值得驕傲。與此同時,我們應(yīng)當(dāng)清醒地認(rèn)識到,中國科學(xué)技術(shù)水平要支撐實(shí)現(xiàn)“兩個一百年”的目標(biāo)仍然差距不小。在這樣一個時期,戰(zhàn)略選擇和對應(yīng)的改革十分重要。從當(dāng)前看,以下幾個問題十分重要:
一、科研范式變革帶來的重大機(jī)遇。有一種觀點(diǎn)認(rèn)為,數(shù)據(jù)密集型將是新的科研范式的特征。但事實(shí)上,這也許并不是科研范式變化的主要方面,重視科學(xué)研究內(nèi)容、方法和范疇的根本性變革才是最為重要的,比如靜態(tài)平均的研究應(yīng)當(dāng)轉(zhuǎn)向動態(tài)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性研究。我們不應(yīng)回避困難。
二、學(xué)科交叉已成為新科學(xué)突破的主要途徑。據(jù)統(tǒng)計,過去18年諾貝爾自然科學(xué)獎中,學(xué)科交叉成果的比例已經(jīng)從20世紀(jì)的20%上升到40%以上。各種學(xué)科交叉研究機(jī)構(gòu)層出不窮,傳統(tǒng)的學(xué)科布局和科研組織模式已經(jīng)不能適應(yīng)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,必須引起我們的高度重視,并采取措施。
三、基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究以及工程研發(fā)三類研發(fā)活動的非線性互動關(guān)系,已經(jīng)成為各國提升國家創(chuàng)新體系效率的關(guān)鍵。對基礎(chǔ)研究而言,科學(xué)前沿和需求導(dǎo)向是“兩條腿走路”,這兩方面科學(xué)問題的凝練機(jī)制十分重要,這種互動關(guān)系應(yīng)當(dāng)是科技體制改革的核心問題。
四、培育更年輕的優(yōu)秀學(xué)者和鼓勵原創(chuàng)是當(dāng)務(wù)之急。年輕人思想活躍,思維還未形成慣性,易產(chǎn)生原創(chuàng)思想,所以把鼓勵原創(chuàng)和年輕人才培養(yǎng)聯(lián)動起來可能更為有效。
“人工智能的基石是數(shù)學(xué),沒有數(shù)學(xué)基礎(chǔ)科學(xué)的支持,人工智能很難行穩(wěn)致遠(yuǎn)。”在我看來,目前人工智能所面臨的一些基礎(chǔ)問題,其本質(zhì)是來自數(shù)學(xué)的挑戰(zhàn)。
數(shù)學(xué)家眼里的人工智能是什么?當(dāng)下主要指機(jī)器學(xué)習(xí)。如果給這個名詞賦予一個說明,我認(rèn)為這是人或者智能體,通過與環(huán)境的交互來提升自身行為和解決問題能力的智能化操作。機(jī)器學(xué)習(xí)是把這種智能形式化為數(shù)學(xué)公式,轉(zhuǎn)換成計算機(jī)可以操作的算法和軟件。
進(jìn)一步說,人工智能實(shí)際上是一個將數(shù)學(xué)、算法理論和工程實(shí)踐緊密結(jié)合的領(lǐng)域。將其扒開來看,就是算法,也就是數(shù)學(xué)、概率論、統(tǒng)計學(xué)、各種數(shù)學(xué)理論的體現(xiàn)。
不過我認(rèn)為,作為人工智能基石的數(shù)學(xué),還存在五大核心問題待解,而這也是制約人工智能進(jìn)一步發(fā)展的“絆腳石”。
第一是大數(shù)據(jù)的統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ),第二是大數(shù)據(jù)計算基礎(chǔ)算法,第三是深度學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)理論,第四是非常規(guī)約束下的最優(yōu)輸運(yùn),第五是關(guān)于學(xué)習(xí)方法論的建模與函數(shù)空間上的學(xué)習(xí)理論。
人工智能想要做得好,要靠數(shù)學(xué)問題尤其是算法的解決。在這一現(xiàn)狀之下,從業(yè)者應(yīng)潛心從基礎(chǔ)研究抓起,使我國的應(yīng)用場景優(yōu)勢真正轉(zhuǎn)化為技術(shù)優(yōu)勢和產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢。