人工智能對科研信息化的推動作用淺談

翟勝宇

【摘要】：科技的不斷進步與發展促進了人工智能的飛速躍進。國家有關部門的高度重視也促進了人工智能在各個領域掀起了熱潮。在國家相關部門發布人工智能行動實施方案之后，人工智能的有序發展就得到了保障。本文對人工智能在科研方面信息化中起到的作用進行了探討，通過介紹人工智能在各個領域中展開的應用，展現出當下人工智能的重要作用。其中對人工智能推動科研信息化的作用進行了闡述，以深度學習方法的推動作用為例，淺談人工智能這一熱門學科的重要推動作用。

【關鍵詞】：人工智能 科研信息化 推動作用

1 引言

自2016年國家相關部門聯合發布了有關人工智能發展的三年行動實施方案之后，人工智能的各個方面都展開了飛速發展。其中，人工智能創新服務體系，產業體系，標準化體系等基本建成，這為推動科研信息化進程打下了堅實的基礎。而人工智能本身具有多個領域，這些不同的領域適用于多種不同的科研場景，為人工智能在科研信息化方面的普適性提供了技術支持。科研信息化有助于科研效率的提升，對科研的實現具有極其重大的意義。

2 人工智能現狀

2.1 人工智能大熱潮

人工智能當下的熱潮離不開國家的大力支持和有序管理。出臺相關的方案，鼓勵了大批的人工智能研究者對人工智能展開更深入，更持續的研究。在相關行動實施方案出臺后，人工智能的基礎核心技術得到了突破性進展，而總體來看的技術和產業的發展則達到了與國際接軌的高度。在應用方面和系統級技術方面則暫時領先于世界。由此可見國家的重視與支持對人工智能行業發展的重大意義。此外，國家在資金、知識領域、國際合作、人才培養和標準體系方面的實施和建設定將人工智能行業推上新的熱潮與巔峰。

2.1 深度學習

人工智能具體分為多個算法和領域，這些不同領域適用于不同的場景和方向，大大提高了人工智能的普適性。

深度學習作為當下最熱門的人工智能研究方向之一，其代表系統是AlphaGo圍棋系統。AlphaGo連續兩局戰勝頂尖職業棋手李世石，一度成為了當時熱議的話題。AlphaGo屬于弱人工智能，即在某一方面有所擅長的人工智能。它基于深度學習的理論，不再局限于單純的模仿行為，而是具有了高度自主的自我學習能力。它通過被植入的圍棋棋譜和大師棋譜，能夠在無數的經驗中得到提升，圍棋水平因此逐漸提高。這正是深度學習的基礎，也是AlphaGo最為接近人腦的過程。它的核心技術有CNN神經網絡和MCTS搜索技術。其中正是CNN神經網絡使AlphaGo擁有了學習人類下棋的能力，不斷地增長下棋地經驗，憑借最終憑借計算能力戰勝了人類。

3 人工智能在各個領域的應用

3.1 人工智能在化學領域

化學中存在著氣體檢測與識別這一應用方向。人工智能可以通過運用深度學習地方法自動對氣體進行世界，學習氣體數據中的特征，達到提高氣體識別技術地目的。而無監督學習作為深度學習中的一種，可以對大量高度抽象的數學數據進行挖掘，產生良好的數據特征。此外，深度學習在嗅覺領域取得的成就對氣體識別方向的科研起到助力作用。在深度學習的理論支持下，利用深度網絡對電子鼻采集的數據進行分類整理和深度挖掘，得到特征較好的分類結果。這正是深度學習在化學學科和氣體識別問題中起到推動作用的一方面體現。

3.2 人工智能在物理領域

在物理學方面，人工智能推動了衛星軌道預報的進步。衛星軌道預報是研究衛星應用的基礎。只有建立起了具有高級精度的衛星軌道預報模型，衛星的自主導航能力和空間交會對接能力才能提升，衛星在太空中的運作才能更加安全。基于深度神經網絡，相關學者在物理動力學模型的理論支持下，建立了補償混合模型。這一方法將gps衛星作為觀察對象，利用深度神經網絡和BP網絡進行建模。在進行預報的同時可以進行對比仿真的實驗。利用這一模型，研究員能夠得到更準確的函數模型，提高軌道預報模型的精度。

4 人工智能推動科研信息化

人工智能本質上是計算機科學的分支之一。這一研究領域包括許多研究方向，包括智能機器人，模式識別、自認語言處理等等。而人工智能的基礎技術建立在計算機算法的基礎上，包括深度學習、神經網絡、強化學習等等。人工智能利用計算機科學的理念和方法，利用機器模擬人腦的思維過程，試圖建立其媲美人類甚至超越人類的機器腦。人工智能早已滲透入各個科學研究領域和技術產業中。包括超級計算領域、無線網絡領域、科學數據領域等等。人工智能在這些領域中起到了不可忽視的推動作用。

其中在科學數據領域，人工智能技術為大數據挖掘提供了堅實的技術支持。大量的學術報告指出人工智能在大數據挖掘等科學研究領域中的重要作用和面臨的挑戰。而政府也就這些挑戰提出了相關扶持和行動政策，在政策方面高屋建瓴的為人工智能的發展提供支持。傳統意義上人工智能研究的領域包括圖像世博技術，自然語言處理技術和語音識別技術等，這些技術能夠極大程度上推動大數據的分析，解決大數據采集面臨的難題。而日后，人工智能也必將在大數據的采集方面和應用方面起到不可忽視的推動作用，在大數據采集和分析的智能感知與展示等方面進行完善。

5 結語

當下，大量的研究者和普通民眾對人工智能這一熱門領域抱有極高的興趣，這也導致了人工智能技術的發展迅速，新思路和新技術大量涌現。人工智能技術已為科學研究提供了堅實的技術支持，為科研信息化帶來了飛躍。但必須面對的是，當前階段的人工智能發展仍然面對如墮難題。在科研方面，人工智能尚且無法替代研究員發現規律的工作，無法完成抽象和總結的任務。因此，對于科研信息化而言，人工智能技術的發展有著至關重要的作用。這需要人工智能相關研究者與科學研究相關人員共同努力和探索，更大程度的利用人工智能推動科研事業的信息化，提高科研效率。

【參考文獻】

【1】董樂.人工智能在教育領域的思考[J].科研信息化技術與應用，2018，9（2）：17-30.

【2】韓宏峰，馮石，羅羿隆等.探索應用人工智能技術的專家系統CLIPS[J].信息技術與信息化，2017，（7）：33-36.