中國科學院院士、北京科學智能研究院院長鄂維南受邀新華網“科技自立自強之院士說“專(zhuan) 訪，以下為(wei) 專(zhuan) 訪實錄。

想要讀懂一位頂尖的應用數學家，並不是件容易的事。

鄂維南，中國科學院院士、北京大數據研究院院長、北京科學智能研究院（AI for Science Institute,Beijing）院長、北京大學國際機器學習(xi) 研究中心主任。9月19日，因其對應用數學的開創性貢獻，特別是在機器學習(xi) 算法的分析和應用、多尺度建模、稀有事件建模和隨機偏微分方程等方麵的貢獻，鄂維南獲得國際工業(ye) 與(yu) 應用數學聯合會(hui) （ICIAM）麥克斯韋獎。該獎項獎勵國際公認的在應用數學領域做出重大原創性工作的數學家，代表了近期應用數學的最重大成果與(yu) 進展。

對當下學科建設、人工智能和大數據科研及產(chan) 業(ye) 的短板，鄂維南仍會(hui) 毫不掩飾地直抒胸臆，坦率程度，令記者都略感意外。麵對拋來的問題，鄂維南習(xi) 慣性地緊鎖眉頭，不肯輕易給出一個(ge) “隨便”的答案。而當憶及自己的恩師，又在不經意間袒露赤子情懷，令人不禁動容。

新華科技與(yu) 鄂維南，相約在今年北京的秋季。獨家專(zhuan) 訪開始前的設備調試時間，鄂維南辦公室內(nei) 的家具被不斷搬挪擺放，他於(yu) 紛亂(luan) 中處靜，一心掛在電話會(hui) 上，培養(yang) 計劃、學科方案，甚至課表設置……都逐一過問。

一個前所未有的機會

近十年來，以深度學習(xi) 為(wei) 代表的人工智能算法快速發展，並大規模應用於(yu) 人類的生產(chan) 生活。

但鄂維南認為(wei) ，深度學習(xi) 還有更宏大的應用遠景——為(wei) 科學研究做貢獻，基礎科學研究將成為(wei) 人工智能的“主戰場”。人工智能將為(wei) 基礎研究帶來了新工具和新範式。幾年下來，鄂維南的這個(ge) 想法已經得到廣泛認可。2021年底發布的《達摩院2022十大科技趨勢》將AI for Science列為(wei) 重要趨勢。

鄂維南表示，長期以來，從(cong) 事科研工作麵臨(lin) 著許多困境。“做科研主要有兩(liang) 條路徑，一條是數據驅動，另一條是模型驅動。數據驅動主要的困境在於(yu) 缺乏高質量的數據，也缺乏好的數據分析方法；而模型驅動的困境則在於(yu) 雖然我們(men) 發現了基本原理，但用它來解決(jue) 實際問題卻非常困難。”

深度神經網絡是一種適用於(yu) 求解高維問題的數學工具；深度學習(xi) 的成熟，讓很多以前難以處理的複雜問題能被很好地解決(jue) ，並且得出足以指導實踐的有效結果，從(cong) 而前所未有地促進科學發現和技術創新。

“無論是數據驅動還是模型驅動遇到的困難，AI的辦法都提供了有效途徑，AI能為(wei) 科研工作帶來很大的提升，甚至改變我們(men) 做科研的模式。”鄂維南說。

鄂維南舉(ju) 例介紹，典型的例子包括蛋白質折疊，這是生命科學裏很重要的基礎問題，DeepMind提出的蛋白質三維結構預測模型AlphaFold 2很大程度上解決(jue) 了困擾科學家半個(ge) 世紀的蛋白質折疊問題，將計算模擬的精度提升到實驗結果的水平。在合成化學領域，也出現了很多自動化的、智能化的合成方法來提高合成化學的效率。而在理論和計算模擬領域，AI也幫助我們(men) 解決(jue) 了一些困惑了我們(men) 多年的難題，比方說量子力學精度的分子動力學模擬。

鄂維南講述，“我是從(cong) 純數學專(zhuan) 業(ye) 轉到應用數學的，原因是希望我的工作能夠有直接的實際應用。我一直對純數學都非常喜歡，希望應用數學也像純數學一樣嚴(yan) 謹，有非常清晰的標準和目標。但跟純數學不一樣的是，應用數學必須以實際應用作為(wei) 主要驅動力。轉行到應用數學之後，其實我心裏的危機感一直很強。我的老師們(men) 那一代應用數學家，做出了很多原創性的工作，也解決(jue) 了很多實際問題。那麽(me) 我們(men) 這一代做科學計算的人，能在哪些領域做出原創性的工作，解決(jue) 哪些實際問題？”

“這個(ge) 問題讓我困惑了很多年，我也探索了很多新領域，直至2012年左右轉行研究機器學習(xi) ，才發現以前碰到的困難，實際上都可以用機器學習(xi) 的方法來解決(jue) 。”鄂維南稱。

“所以我認為(wei) ，現在是一個(ge) 前所未有的好機會(hui) 。就好比上世紀20年代的量子力學，隻用了幾年的功夫，量子力學就被建立起來了，而且改變了整個(ge) 物理學。如今人工智能給我們(men) 帶來的也是類似的機會(hui) ，它為(wei) 科學研究的未來帶來了新的機遇，它也會(hui) 改變整個(ge) 應用數學。做科研不應該總是想著走捷徑。但的確有時候，就會(hui) 出現一些新機會(hui) ，這些機會(hui) 是革命性的，比如AI for Science就是一個(ge) 革命性的機會(hui) 。它可以激發一場新的科學革命，重塑很多傳(chuan) 統產(chan) 業(ye) 和科研模式，建立新業(ye) 態，這樣的機會(hui) 我們(men) 應該去掌握，並且盡快抓住。”鄂維南說。

科研需要自我驅動力

科研工作是否需要天賦？科學家都是天才型選手嗎？

鄂維南不乏詼諧地說，“我覺得自己不算是特別有天賦，記得當年上中國科學技術大學時有兩(liang) 個(ge) 選擇，一個(ge) 是去數學係，另一個(ge) 是去上少年班。我選擇了去數學係，就是因為(wei) 我覺得上少年班的都是天才，而我不是天才。”

“做科研工作的確需要一定的天賦，完全沒天賦肯定是不行的，但天賦隻是一個(ge) 基礎，更重要的還是性格，是理想和格局。”鄂維南說。

在他看來，科研行業(ye) 與(yu) 其他行業(ye) 不一樣，科研工作者是一群比較特殊的人。“大學教授是鐵飯碗，也沒有人來給我們(men) 的工作下達任務，完全是靠自己來確定自己該做什麽(me) ，我們(men) 有著非常大的自由度。社會(hui) 為(wei) 什麽(me) 要給我們(men) 這樣的自由度？這是因為(wei) 科研工作者承擔著非常重要的使命，就是探索驅動整個(ge) 社會(hui) 發展的前沿科學和技術。這類探索的風險非常高，不見得能成功。所以社會(hui) 賦予我們(men) 鐵飯碗，賦予我們(men) 自由探索的空間，允許我們(men) 失敗。作為(wei) 科研工作者，我們(men) 就必須去探索，敢於(yu) 冒險。這是我們(men) 的本職工作。因此，做科研需要自我驅動，而且這種自我驅動力必須很強。”

回顧幾十年的科研生涯，鄂維南說，“開始在中科院讀書(shu) 時，我還不到20歲，真可以說是‘新來的年輕人’。老師們(men) 一方麵把我當作孩子看待，另一方麵又教導我要成為(wei) 未來能夠引領計算數學發展的人。當時我沒有把這樣的要求當回事。但後來它潛移默化地成為(wei) 了我對自己一輩子的要求。”

“我國內(nei) 的老師們(men) 那一輩計算數學家，麵對的都是實實在在的問題。他們(men) 有很多原創性的想法，做出了很多優(you) 秀的原創性工作。但他們(men) 的科研生涯都比較坎坷。有些人可以說是壯誌未酬。我們(men) 這一代人比他們(men) 幸運多了。所以我們(men) 更加不能忘記我們(men) 肩上的擔子。”念及恩師，倍感責任在肩，鄂維南感慨萬(wan) 千，一度眼眶濕潤。

現在，鄂維南對自己的學生也寄予同樣的希望，“希望他們(men) 也是一些把社會(hui) 責任扛在自己肩膀上的人。比如北京大學元培學院畢業(ye) 的張林峰，後來在普林斯頓獲得應用數學博士學位，他本身很有科研天賦，在科研成果應用方麵也有比較全麵和超前的想法，現在正致力於(yu) 以‘多尺度建模+機器學習(xi) +高性能計算’新範式解決(jue) 微觀尺度工業(ye) 設計的難題。他追求的不是所謂的帽子和票子，而是用自己的科研成果來解決(jue) 技術發展所麵臨(lin) 的困難問題。”

除了科研工作，鄂維南致力於(yu) 探索培養(yang) 應用數學人才。他認為(wei) ，中國人工智能和大數據發展最大的優(you) 勢是市場大，但尚缺乏原創型人才以及優(you) 秀的人才培養(yang) 機製。“中國要發展人工智能和大數據，必須從(cong) 培養(yang) 人才開始。采訪開始前的電話會(hui) 議，就是討論大數據學科的培養(yang) 計劃。”他說。

鄂維南對學生要求嚴(yan) 格，“即使學生再成功，再有能力，我都會(hui) 給他們(men) 提出更加困難的問題。但即便是天資不是特別出眾(zhong) 的學生，我認為(wei) 他們(men) 身上往往也有潛力和優(you) 勢可以挖掘，我的目標就是，讓學生把自身的潛在能力充分挖掘出來。”

“我早睡早起，一般別人剛來上班的時候，我已經把該做的工作都做完了，然後我就去‘折騰’我的學生們(men) 。”鄂維南笑著說。

做出原創性的東西來

長期埋頭科研工作，需要一顆淡泊和持久的心。工作再繁忙，他也盡量保證做研究的時間。“有時我在開會(hui) ，或者在吃飯，科研問題也在腦子裏盤著。有時我坐在沙發上看電視，太太過來問我電視裏播了什麽(me) ？我說不出來。”

但在鄂維南看來，科研工作絕非枯燥乏味的，“反而沒有科研才是枯燥的，如果沒有科研，我就不知道該幹什麽(me) 了。”

《“十四五”智能製造發展規劃》提出，堅持創新在我國現代化建設全局中具有核心地位，《規劃》把科技自立自強作為(wei) 國家發展的戰略支撐。

作為(wei) 一名30多年來奮鬥在科研一線的中國科學家，鄂維南認為(wei) ，“中國科學家群體(ti) 有兩(liang) 副擔子：一副是所有科學家的擔子，就是探索科技前沿。還有一副擔子是中國科學家的特殊任務，就是要在下一代的科技創新中走到前列，讓世界看到中國是能夠係統性地產(chan) 生出引領未來發展的原創性科研和技術成果的地方。這是更加艱巨的任務，是我們(men) 這代人必須解決(jue) 的問題。”

當被問及在哪個(ge) 領域最有可能實現原創性科研和技術創新，鄂維南再次堅定地指向了AI for Science。

（本文轉載自新華網客戶端）

轉載自科學智能AISI公眾(zhong) 號