新華網北京8月9日電（記者張漫子）首屆科學智能峰會8日在京召開，專家學者論道科學智能發展新未來，探索人工智能與基礎科學深度融合的可能性。

　　近十年來，以深度學習為代表的人工智能算法取得了快速發展，並大規模應用於人類的生産生活。中科院院士鄂維南&&，機器學習還有更為宏大的應用遠景——為科學發展做貢獻。

　　與傳統方法相比，機器學習解決的最基本問題是函數的表達和逼近。數學中的傅立葉級數、分片多項式等均是傳統的表達函數的套路。然而傳統方法更擅長處理低維問題，難以處理高維問題。機器學習則能夠跨越“維數災難”，提供解決高維問題的更優路徑。

　　在此次科學智能峰會的開場主題報告中，鄂維南説，以機器學習為代表的人工智能為基礎科學研究帶來了新的高維函數的&&工具和數據的分析工具。基礎科學研究將成為人工智能的“主戰場”，二者結合後的研究成果將促進宏微觀計算模擬的發展，成為工業設計的新起點。

　　在中國科學院院士湯超看來，科學智能包括三個層次，第一層是將深度學習技術應用於不同場景，加速科學和技術的進步；第二層是利用人工智能發現新的科學、創造新的科學範式；第三層是人工智能背後更廣泛的科學理論和新的概念的出現。

　　科學智能的未來有多少種可能性？與會學者認為，從生命的基本組成到世界工業的基本要素再延伸至更多科學技術領域，科學智能不僅是解決具體問題的工具，更是一種思維工具。計算機時代以前，我們定義問題的方式是“此問題能否被觀測並總結規律”；計算機時代，我們定義問題的方式是“此問題能否被多項式有效近似並通過計算機模擬”；在科學智能的未來，也許可以重新提問：“此問題是否有原理和數據？”哪怕只滿足一條，也有機會將問題推進至前人無法企及的程度，為科學重新“開荒”。

　　北京市科委、中關村管委會黨組書記張繼紅&&，北京將&&更多精準政策支持人工智能領域研發機構，引進培養更多人工智能人才，加強原創性引領性科技攻關。以學科融合為抓手，做強人工智能戰略長板，力爭在科學智能領域取得國際性引領性的原創成果。

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責任編輯： 劉文敏