四种科学范式包括什么
【大河财立方 见习记者 关帅康 实习生 冯译可 蓝晓宇 文 洪昊旸 摄像】1月25日，资本力量1+6系列活动之新一代信息技术产融对接活动于郑州高新区举行，旨在促进郑州高新区新一代信息技术产业发展，助推河南省打造国家创新高地建设。
随着人工智能时代来临，科学研究智能化发展大势所趋。活动现场，围绕智能时代的科研范式变革与未来展望，中国科学院微电子研究所研究员、中国科学院大学教授、博导陈曙东发表主题演讲。
科研第五范式涌现，科研能力大幅提升
陈曙东介绍，自18世纪以来，随着技术的演变，科学研究经历了经验科学、理论科学、计算科学和数据科学四个范式历程。随着ChatGPT问世，科学研究的第五范式，即智能化科研涌现，带动科研能力从质变到量变。
陈曙东认为，相对于前四个范式，智能化科研具备6项特征。第一，人工智能全面融入科学、技术和工程研究，知识全面自动化。此外，科学研究、工程技术发展和产品制造，都有望实现全过程智能化。
第二，人与机器智能融合，机器涌现的智能成为科研的组成部分。机器在训练的过程中涌现了复杂的认知能力，具备自身的智能系统。 但人与机器各有不同的分工，人和机器互补将成为第五范式的主要特征。
第三，有效应对计算复杂性非常高的组合爆炸问题。机器智能能够深度学习高复杂问题，通过强大的算力和算法，去探寻社会和自然现象背后的规则，直接到达数据科学所无法直接触及的领域。
第四，面向非确定性问题，概率统计模型在科研中发挥更大的作用。随着人类掌握的数据越多，对自己的认知将会越来越清晰，能明确知道自身存在的局限性。在非常多不确定问题的处理中，概率统计模型将发挥更大作用。
第五，跨学科合作成为主流科研方式，实现前4种科研范式的融合。智能技术的首要任务是变革，通过不同产业的相互融合，实现全新的技术迭代。随着技术发展，跨界合作已成为科学技术研发的主流方式。
第六，科研更加依靠以大模型为特征的科研大平台。在人工智能时代，无论是科研还是企业生产领域，人工智能都能实现销量提升及成本下降，模型的依赖性会持续提高。
大模型进入3.0阶段，迸发颠覆式创新能力
作为人工智能的重要分支，大模型是人工智能领域中处理自然语言的重要工具和技术，为机器理解和生成语言提供强大的能力。
“目前，人工智能已经进入2.0时代，大模型可以支持多种下游任务，涵盖了行业应用、产品服务、模型工具和基础设施四个关键层面，对企业前台、中台、后台业务均有支持，对各产业赋能更深更广。”陈曙东说。
陈曙东介绍，现在大模型应用已进入范式3.0阶段，相较于范式1.0的员工外脑、范式2.0的新生产力，范式3.0已成为企业大脑，从以前的问答知识供给，到现在已可以帮助企业的部分环节和业务做出决策。
例如在金融领域，在穿透式金融监管下，数据的获取、模型的应用，大模型范式3.0都可作出决策支持。在工业领域，通过搭建AI+工业互联网平台，沉淀工业模型、迭代AI模型和机理模型，通过云－边一端联动，将智能应用扩展到多场景，包括智能质检、能耗优化、产品设计等。
最后，陈曙东呼吁，虽然大模型对很多产业发展产生颠覆式影响，但仍存在成本高、垂类应用难、安全度和隐私等问题急需解决。希望社会各界人士站在科学制高点的角度，推动人工智能和大模型技术发展。
见习编辑:李文玉 | 审校:张翼鹏 | 审核:李震 | 监审:万军伟
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