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当AI回归科学：今晚，我们共同探索「知识的边界」与「世界的答案」

百家作者：机器之心 2021-02-03 13:03:40

2020 年，一条重磅消息让科技界所有人为之沸腾：谷歌旗下人工智能技术公司 DeepMind 提出的深度学习算法「Alphafold」破解了出现五十年之久的蛋白质分子折叠问题。

《Nature》、《Science》等科学杂志第一时间报道了这则激动人心的新闻。科学家们表示，Alphafold 的突破性研究成果将帮助科研人员弄清引发某些疾病的机制，并为设计药物、农作物增产，以及可降解塑料的「超级酶」研发铺平道路。生物学界最大的谜团之一「蛋白质折叠问题」，就这样被 AI 破解了。

一直以来，量子化学、脑机接口、量子机器学习等词汇都被赋予了「神秘」、「前沿」的色彩。在人工智能技术发展日趋成熟的今天，AI 将成为人类扩展科学知识边界的最有用工具之一。我们能够借 AI 之手，发现更多宇宙深处的秘密吗？

自 2015 年公司成立起，五年来，机器之心与全球近 200 万 AI 从业者共同见证产业发展，见证人工智能与我们发生的每一次互动和进步。传播知识，促进产业智能升级，是机器之心的不变初衷。

2021 年 1 月，机器之心重磅发布「AI 中国」机器之心年度榜单及《2020-2021 全球人工智能技术趋势发展报告》，并同期启动机器之心 PRO· 人工智能「2020 年度回顾与 2021 趋势前瞻」行动。2 月 1 日 - 2 月 7 日，我们将举办四场技术趋势研讨圆桌，邀请致力于技术突破的一线学者专家与技术领袖，共同探讨人工智能技术发展趋势。

今晚，机器之心邀请了来自中国人民大学数学科学院、中科院深圳先进院及华为Mindspore的龚新奇教授、李骁健博士和于璠博士一起来聊聊：当 AI 回归科学，在未来我们可以去期待什么？

基于顶会、论文及专利等公共数据、机器之心专业领域数据仓库，我们通过数据挖掘定位七大趋势性 AI 技术领域，并邀请了近 100 位专家学者通过问卷形成对这七大技术领域近年发展情况、成熟度与未来趋势的综合总结，并基于 2015-2020 年间的开源论文与专利语料，结合机器之心自有的新闻舆论以及模型最佳表现（SOTA）等相关数据库进行了探索性数据分析，并形成了用以帮助技术趋势判定的量化指标 Synced Indicator (SI)。

在第三场精彩的圆桌论坛中，机器之心将和两位重量级圆桌嘉宾一起围绕「虚拟现实」、「量子机器学习」、「脑机接口」等热门议题展开深入探讨。今晚，我们可以共同探索「知识的边界」和「世界的答案」。

嘉宾介绍

龚新奇教授

中国人民大学数学科学研究院教授、博士生导师，清华大学北京结构生物高精尖创新中心合作研究员，哈佛大学和 IBM 公司访问学者。研究生物信息学和机器学习方向的理论、方法和应用，已发表 SCI 论文 62 篇，被引 2200 多次，H 指数 22，发表期刊包括 Nature、Science 等。主持国家自然科学基金等 8 个科研项目。中国生物信息学会（筹）理事，中国运筹学会计算系统生物学分会理事，中国计算机学会高级会员、生物信息学专业委员，中国工业与应用数学学会数学生命科学专业委员会委员。

李骁健博士

中国科学院深圳先进技术研究院 - 深港脑科学创新研究院正高级工程师，博士生导师。研究内容包括脑神经信息解码和功能神经环路解析；高通量脑机接口仪器系统；基于纳米技术的神经调控方法，柔性微纳神经界面器件设计；神经仿真计算与类脑器件设计等。承担多项脑机接口和类脑智能领域国家和省部级项目。成果已发表在 Nature Biomedical Engineering、Nature Protocols、Nature Neuroscience、Nature Nanotechnology 等多个学科的顶级期刊中，并受邀审稿。

于璠博士