中國(guó)科學(xué)院院士、北京科學(xué)智能研究院院長(zhǎng)鄂維南受邀新華網(wǎng)“科技自立自強(qiáng)之院士說(shuō)“專(zhuān)訪，以下為專(zhuān)訪實(shí)錄。

想要讀懂一位頂尖的應(yīng)用數(shù)學(xué)家，并不是件容易的事。

鄂維南，中國(guó)科學(xué)院院士、北京大數(shù)據(jù)研究院院長(zhǎng)、北京科學(xué)智能研究院（AI for Science Institute,Beijing）院長(zhǎng)、北京大學(xué)國(guó)際機(jī)器學(xué)習(xí)研究中心主任。9月19日，因其對(duì)應(yīng)用數(shù)學(xué)的開(kāi)創(chuàng)性貢獻(xiàn)，特別是在機(jī)器學(xué)習(xí)算法的分析和應(yīng)用、多尺度建模、稀有事件建模和隨機(jī)偏微分方程等方面的貢獻(xiàn)，鄂維南獲得國(guó)際工業(yè)與應(yīng)用數(shù)學(xué)聯(lián)合會(huì)（ICIAM）麥克斯韋獎(jiǎng)。該獎(jiǎng)項(xiàng)獎(jiǎng)勵(lì)國(guó)際公認(rèn)的在應(yīng)用數(shù)學(xué)領(lǐng)域做出重大原創(chuàng)性工作的數(shù)學(xué)家，代表了近期應(yīng)用數(shù)學(xué)的最重大成果與進(jìn)展。

對(duì)當(dāng)下學(xué)科建設(shè)、人工智能和大數(shù)據(jù)科研及產(chǎn)業(yè)的短板，鄂維南仍會(huì)毫不掩飾地直抒胸臆，坦率程度，令記者都略感意外。面對(duì)拋來(lái)的問(wèn)題，鄂維南習(xí)慣性地緊鎖眉頭，不肯輕易給出一個(gè)“隨便”的答案。而當(dāng)憶及自己的恩師，又在不經(jīng)意間袒露赤子情懷，令人不禁動(dòng)容。

新華科技與鄂維南，相約在今年北京的秋季。獨(dú)家專(zhuān)訪開(kāi)始前的設(shè)備調(diào)試時(shí)間，鄂維南辦公室內(nèi)的家具被不斷搬挪擺放，他于紛亂中處?kù)o，一心掛在電話會(huì)上，培養(yǎng)計(jì)劃、學(xué)科方案，甚至課表設(shè)置……都逐一過(guò)問(wèn)。

一個(gè)前所未有的機(jī)會(huì)

近十年來(lái)，以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能算法快速發(fā)展，并大規(guī)模應(yīng)用于人類(lèi)的生產(chǎn)生活。

但鄂維南認(rèn)為，深度學(xué)習(xí)還有更宏大的應(yīng)用遠(yuǎn)景——為科學(xué)研究做貢獻(xiàn)，基礎(chǔ)科學(xué)研究將成為人工智能的“主戰(zhàn)場(chǎng)”。人工智能將為基礎(chǔ)研究帶來(lái)了新工具和新范式。幾年下來(lái)，鄂維南的這個(gè)想法已經(jīng)得到廣泛認(rèn)可。2021年底發(fā)布的《達(dá)摩院2022十大科技趨勢(shì)》將AI for Science列為重要趨勢(shì)。

鄂維南表示，長(zhǎng)期以來(lái)，從事科研工作面臨著許多困境。“做科研主要有兩條路徑，一條是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，另一條是模型驅(qū)動(dòng)。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)主要的困境在于缺乏高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，也缺乏好的數(shù)據(jù)分析方法；而模型驅(qū)動(dòng)的困境則在于雖然我們發(fā)現(xiàn)了基本原理，但用它來(lái)解決實(shí)際問(wèn)題卻非常困難。”

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種適用于求解高維問(wèn)題的數(shù)學(xué)工具；深度學(xué)習(xí)的成熟，讓很多以前難以處理的復(fù)雜問(wèn)題能被很好地解決，并且得出足以指導(dǎo)實(shí)踐的有效結(jié)果，從而前所未有地促進(jìn)科學(xué)發(fā)現(xiàn)和技術(shù)創(chuàng)新。

“無(wú)論是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)還是模型驅(qū)動(dòng)遇到的困難，AI的辦法都提供了有效途徑，AI能為科研工作帶來(lái)很大的提升，甚至改變我們做科研的模式?！倍蹙S南說(shuō)。

鄂維南舉例介紹，典型的例子包括蛋白質(zhì)折疊，這是生命科學(xué)里很重要的基礎(chǔ)問(wèn)題，DeepMind提出的蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)模型AlphaFold 2很大程度上解決了困擾科學(xué)家半個(gè)世紀(jì)的蛋白質(zhì)折疊問(wèn)題，將計(jì)算模擬的精度提升到實(shí)驗(yàn)結(jié)果的水平。在合成化學(xué)領(lǐng)域，也出現(xiàn)了很多自動(dòng)化的、智能化的合成方法來(lái)提高合成化學(xué)的效率。而在理論和計(jì)算模擬領(lǐng)域，AI也幫助我們解決了一些困惑了我們多年的難題，比方說(shuō)量子力學(xué)精度的分子動(dòng)力學(xué)模擬。

鄂維南講述，“我是從純數(shù)學(xué)專(zhuān)業(yè)轉(zhuǎn)到應(yīng)用數(shù)學(xué)的，原因是希望我的工作能夠有直接的實(shí)際應(yīng)用。我一直對(duì)純數(shù)學(xué)都非常喜歡，希望應(yīng)用數(shù)學(xué)也像純數(shù)學(xué)一樣嚴(yán)謹(jǐn)，有非常清晰的標(biāo)準(zhǔn)和目標(biāo)。但跟純數(shù)學(xué)不一樣的是，應(yīng)用數(shù)學(xué)必須以實(shí)際應(yīng)用作為主要驅(qū)動(dòng)力。轉(zhuǎn)行到應(yīng)用數(shù)學(xué)之后，其實(shí)我心里的危機(jī)感一直很強(qiáng)。我的老師們那一代應(yīng)用數(shù)學(xué)家，做出了很多原創(chuàng)性的工作，也解決了很多實(shí)際問(wèn)題。那么我們這一代做科學(xué)計(jì)算的人，能在哪些領(lǐng)域做出原創(chuàng)性的工作，解決哪些實(shí)際問(wèn)題？”

“這個(gè)問(wèn)題讓我困惑了很多年，我也探索了很多新領(lǐng)域，直至2012年左右轉(zhuǎn)行研究機(jī)器學(xué)習(xí)，才發(fā)現(xiàn)以前碰到的困難，實(shí)際上都可以用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法來(lái)解決。”鄂維南稱(chēng)。

“所以我認(rèn)為，現(xiàn)在是一個(gè)前所未有的好機(jī)會(huì)。就好比上世紀(jì)20年代的量子力學(xué)，只用了幾年的功夫，量子力學(xué)就被建立起來(lái)了，而且改變了整個(gè)物理學(xué)。如今人工智能給我們帶來(lái)的也是類(lèi)似的機(jī)會(huì)，它為科學(xué)研究的未來(lái)帶來(lái)了新的機(jī)遇，它也會(huì)改變整個(gè)應(yīng)用數(shù)學(xué)。做科研不應(yīng)該總是想著走捷徑。但的確有時(shí)候，就會(huì)出現(xiàn)一些新機(jī)會(huì)，這些機(jī)會(huì)是革命性的，比如AI for Science就是一個(gè)革命性的機(jī)會(huì)。它可以激發(fā)一場(chǎng)新的科學(xué)革命，重塑很多傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)和科研模式，建立新業(yè)態(tài)，這樣的機(jī)會(huì)我們應(yīng)該去掌握，并且盡快抓住。”鄂維南說(shuō)。

科研需要自我驅(qū)動(dòng)力

科研工作是否需要天賦？科學(xué)家都是天才型選手嗎？

鄂維南不乏詼諧地說(shuō)，“我覺(jué)得自己不算是特別有天賦，記得當(dāng)年上中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)時(shí)有兩個(gè)選擇，一個(gè)是去數(shù)學(xué)系，另一個(gè)是去上少年班。我選擇了去數(shù)學(xué)系，就是因?yàn)槲矣X(jué)得上少年班的都是天才，而我不是天才?！?/span>

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

在他看來(lái)，科研行業(yè)與其他行業(yè)不一樣，科研工作者是一群比較特殊的人?！按髮W(xué)教授是鐵飯碗，也沒(méi)有人來(lái)給我們的工作下達(dá)任務(wù)，完全是靠自己來(lái)確定自己該做什么，我們有著非常大的自由度。社會(huì)為什么要給我們這樣的自由度？這是因?yàn)榭蒲泄ぷ髡叱袚?dān)著非常重要的使命，就是探索驅(qū)動(dòng)整個(gè)社會(huì)發(fā)展的前沿科學(xué)和技術(shù)。這類(lèi)探索的風(fēng)險(xiǎn)非常高，不見(jiàn)得能成功。所以社會(huì)賦予我們鐵飯碗，賦予我們自由探索的空間，允許我們失敗。作為科研工作者，我們就必須去探索，敢于冒險(xiǎn)。這是我們的本職工作。因此，做科研需要自我驅(qū)動(dòng)，而且這種自我驅(qū)動(dòng)力必須很強(qiáng)?！?/span>

回顧幾十年的科研生涯，鄂維南說(shuō)，“開(kāi)始在中科院讀書(shū)時(shí)，我還不到20歲，真可以說(shuō)是‘新來(lái)的年輕人’。老師們一方面把我當(dāng)作孩子看待，另一方面又教導(dǎo)我要成為未來(lái)能夠引領(lǐng)計(jì)算數(shù)學(xué)發(fā)展的人。當(dāng)時(shí)我沒(méi)有把這樣的要求當(dāng)回事。但后來(lái)它潛移默化地成為了我對(duì)自己一輩子的要求。”

“我國(guó)內(nèi)的老師們那一輩計(jì)算數(shù)學(xué)家，面對(duì)的都是實(shí)實(shí)在在的問(wèn)題。他們有很多原創(chuàng)性的想法，做出了很多優(yōu)秀的原創(chuàng)性工作。但他們的科研生涯都比較坎坷。有些人可以說(shuō)是壯志未酬。我們這一代人比他們幸運(yùn)多了。所以我們更加不能忘記我們肩上的擔(dān)子?！蹦罴岸鲙?，倍感責(zé)任在肩，鄂維南感慨萬(wàn)千，一度眼眶濕潤(rùn)。

現(xiàn)在，鄂維南對(duì)自己的學(xué)生也寄予同樣的希望，“希望他們也是一些把社會(huì)責(zé)任扛在自己肩膀上的人。比如北京大學(xué)元培學(xué)院畢業(yè)的張林峰，后來(lái)在普林斯頓獲得應(yīng)用數(shù)學(xué)博士學(xué)位，他本身很有科研天賦，在科研成果應(yīng)用方面也有比較全面和超前的想法，現(xiàn)在正致力于以‘多尺度建模+機(jī)器學(xué)習(xí)+高性能計(jì)算’新范式解決微觀尺度工業(yè)設(shè)計(jì)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(lái)解決技術(shù)發(fā)展所面臨的困難問(wèn)題。”

除了科研工作，鄂維南致力于探索培養(yǎng)應(yīng)用數(shù)學(xué)人才。他認(rèn)為，中國(guó)人工智能和大數(shù)據(jù)發(fā)展最大的優(yōu)勢(shì)是市場(chǎng)大，但尚缺乏原創(chuàng)型人才以及優(yōu)秀的人才培養(yǎng)機(jī)制。“中國(guó)要發(fā)展人工智能和大數(shù)據(jù)，必須從培養(yǎng)人才開(kāi)始。采訪開(kāi)始前的電話會(huì)議，就是討論大數(shù)據(jù)學(xué)科的培養(yǎng)計(jì)劃。”他說(shuō)。

鄂維南對(duì)學(xué)生要求嚴(yán)格，“即使學(xué)生再成功，再有能力，我都會(huì)給他們提出更加困難的問(wèn)題。但即便是天資不是特別出眾的學(xué)生，我認(rèn)為他們身上往往也有潛力和優(yōu)勢(shì)可以挖掘，我的目標(biāo)就是，讓學(xué)生把自身的潛在能力充分挖掘出來(lái)?！?/span>

“我早睡早起，一般別人剛來(lái)上班的時(shí)候，我已經(jīng)把該做的工作都做完了，然后我就去‘折騰’我的學(xué)生們。”鄂維南笑著說(shuō)。

做出原創(chuàng)性的東西來(lái)

長(zhǎng)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(shí)間?！坝袝r(shí)我在開(kāi)會(huì)，或者在吃飯，科研問(wèn)題也在腦子里盤(pán)著。有時(shí)我坐在沙發(fā)上看電視，太太過(guò)來(lái)問(wèn)我電視里播了什么？我說(shuō)不出來(lái)?！?/span>

但在鄂維南看來(lái)，科研工作絕非枯燥乏味的，“反而沒(méi)有科研才是枯燥的，如果沒(méi)有科研，我就不知道該干什么了?！?/span>

《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》提出，堅(jiān)持創(chuàng)新在我國(guó)現(xiàn)代化建設(shè)全局中具有核心地位，《規(guī)劃》把科技自立自強(qiáng)作為國(guó)家發(fā)展的戰(zhàn)略支撐。

作為一名30多年來(lái)奮斗在科研一線的中國(guó)科學(xué)家，鄂維南認(rèn)為，“中國(guó)科學(xué)家群體有兩副擔(dān)子：一副是所有科學(xué)家的擔(dān)子，就是探索科技前沿。還有一副擔(dān)子是中國(guó)科學(xué)家的特殊任務(wù)，就是要在下一代的科技創(chuàng)新中走到前列，讓世界看到中國(guó)是能夠系統(tǒng)性地產(chǎn)生出引領(lǐng)未來(lái)發(fā)展的原創(chuàng)性科研和技術(shù)成果的地方。這是更加艱巨的任務(wù)，是我們這代人必須解決的問(wèn)題?！?/span>

當(dāng)被問(wèn)及在哪個(gè)領(lǐng)域最有可能實(shí)現(xiàn)原創(chuàng)性科研和技術(shù)創(chuàng)新，鄂維南再次堅(jiān)定地指向了AI for Science。

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