智東西（公眾號：zhidxcom）
作者 | 心緣
編輯 | 漠影
科學探索，也許是AI領域，最有“星(xing)辰(chen)大(da)海”想象空間的方(fang)向之一。
神秘莫測的(de)生命密碼、無(wu)處不在的(de)動力(li)熱(re)力(li)、混亂無(wu)序的(de)分子(zi)運動……科學(xue)家們前赴后繼，探尋簡單(dan)、優雅、和諧的(de)數學(xue)方程，來(lai)描述大千世界的(de)普(pu)適(shi)規律(lv)。
從看云辨風識(shi)天(tian)象(xiang)到(dao)數(shu)值(zhi)氣候模型，從牛(niu)頓力學到(dao)愛因斯(si)坦相對論，一個又一個被(bei)發現的規(gui)律(lv)，在人類發展進程中留下濃墨重(zhong)彩(cai)。而(er)世界如此(ci)之廣袤，還有太多(duo)的奧秘，未(wei)被(bei)人類發掘(jue)和(he)定義。
當AI成(cheng)長為挖掘海量(liang)數據信息的(de)關鍵利器，它為探索科學問(wen)題開啟了一扇新的(de)大門。
全世界頂尖的AI機構都在付諸行動，DeepMind用AI破(po)解蛋白質折疊難題，華為云訓練(lian)盤古藥物(wu)分(fen)子大模型以推動AI新藥研發，NVIDIA宣布要打造“數(shu)字孿生地球”來研究氣候變化(hua)……
這(zhe)些解(jie)碼(ma)未知(zhi)的(de)探索，也是(shi)孫浩(hao)正(zheng)在潛心研究的(de)方向。
▲中國人(ren)民大學高瓴人(ren)工智(zhi)能學院(yuan)長聘副教授、博導孫浩(hao)
孫浩今年33歲，目前(qian)是(shi)中(zhong)國人民大(da)學(xue)(xue)高瓴人工智能學(xue)(xue)院最年輕(qing)的長聘副教授(shou)、博導(dao)，同時是(shi)麻(ma)省理工學(xue)(xue)院兼職(zhi)(zhi)研究(jiu)員(yuan)、美國東(dong)北(bei)大(da)學(xue)(xue)兼職(zhi)(zhi)教授(shou)。
今年10月，孫浩團隊的(de)論文(wen)《從稀缺的(de)數據中學(xue)習物理控制(zhi)方程》（Physics-informed learning of governing equations from scarce data）發表于國(guo)際學(xue)術頂刊Nature Communications。
在留美研究及任(ren)教(jiao)數年后，他回到祖國(guo)，想用(yong)AI加速解(jie)開(kai)更(geng)多潛在的定律，為(wei)物(wu)理(li)、化(hua)學、生物(wu)、工(gong)程應(ying)用(yong)等(deng)科學尋找到更(geng)多可靠的理(li)論支撐。
▲孫浩(hao)團(tuan)隊今年10月在(zai)國際學術頂刊Nature Communications上發表的論文
一、從“建筑醫生”到“方程偵探”
孫浩并不是一(yi)開(kai)始(shi)就做“AI+科(ke)學(xue)探索”方向。
他本科(ke)就讀于河海大學(xue)土木工(gong)(gong)(gong)程(cheng)專(zhuan)業，畢業后(hou)拿著全額獎學(xue)金(jin)去美(mei)國哥倫(lun)比亞大學(xue)攻讀工(gong)(gong)(gong)程(cheng)力學(xue)碩士(shi)和博士(shi)學(xue)位，隨后(hou)在(zai)麻省(sheng)理工(gong)(gong)(gong)學(xue)院(yuan)做博士(shi)后(hou)，29歲(sui)入(ru)選福布斯(si)美(mei)國“30位30歲(sui)以下精英”科(ke)學(xue)類(lei)榜單，31歲(sui)當(dang)選“美(mei)國十大華人杰出青(qing)年”。
求(qiu)學期(qi)間，孫(sun)浩是(shi)那種玩學兼(jian)顧、不會死讀書的學生(sheng)，非常喜歡游泳(yong)。在做博士后時，孫(sun)浩堅持每天下(xia)午六七點去游泳(yong)，也時常打(da)打(da)乒乓球(qiu)，通過運動來舒緩壓力、重啟大腦。
2015年前后(hou)，孫浩的(de)研(yan)究背景是力(li)學(xue)，做一(yi)些智能(neng)建筑、智慧(hui)城市(shi)智能(neng)基礎設施(shi)等應用，比如用傳感器監(jian)測和預警大(da)樓(lou)、橋梁等建筑結(jie)構的(de)健康狀況(kuang)。做軟件(jian)分析時，他開始(shi)接觸人工智能(neng)和機(ji)器學(xue)習方(fang)法，用于(yu)解決相關的(de)數據處理(li)問題。
在此過程中(zhong)，孫浩(hao)發現，數據(ju)沒有想象中(zhong)那(nei)么多，信息(xi)也沒有那(nei)么充(chong)分(fen)，如果僅僅處理數據(ju)，此前的基(ji)礎力學(xue)定律，不足以解決(jue)建筑的有些動力學(xue)問題。
起初是興趣使然，后來隨著(zhu)研究逐漸(jian)延伸，孫(sun)浩意識(shi)到這不僅是力學相關問題(ti)，天氣預報、細(xi)胞(bao)運動等物理世界(jie)存在(zai)的其(qi)他許(xu)多系統都(dou)存在(zai)類似的問題(ti)。
那么，是否可以(yi)做(zuo)一(yi)套AI理(li)論(lun)，既能從數據中尋找到某種特定的科學規(gui)律、形成新的理(li)論(lun)，也能兼顧(gu)我們以(yi)前已經(jing)學過(guo)的基礎理(li)論(lun)？
以此為出發點，孫(sun)浩(hao)的研究方向開始轉變至“AI+科學探索”。
他相信：“未來的科學探索不應(ying)僅僅依靠(kao)于人。牛(niu)頓寫出(chu)牛(niu)頓第二定(ding)律，開(kai)普(pu)勒(le)寫出(chu)開(kai)普(pu)勒(le)定(ding)律，他們確實(shi)有過人之處，那是天才，是巨人。”
物理世界(jie)存在的未(wei)知問題(ti)如此(ci)浩瀚，迄(qi)今(jin)人(ren)類僅(jin)(jin)僅(jin)(jin)解決(jue)了冰山一(yi)角，如果未(wei)來仍然僅(jin)(jin)僅(jin)(jin)依賴人(ren)的力(li)量，還(huan)要出現(xian)多少的天(tian)才？
“所以我(wo)們(men)就在想，與其這(zhe)樣，不如(ru)讓AI去扮演(yan)天(tian)才，AI去幫(bang)我(wo)們(men)去把(ba)(ba)這(zhe)個定律找(zhao)出(chu)來，把(ba)(ba)這(zhe)個公(gong)式給推出(chu)來。”孫浩說。
▲AI探索非線性偏(pian)微分方程(cheng)，用于描述生(sheng)物化學系統(tong)復雜反應擴散過(guo)程(cheng)
二、回到祖國，用人工智能探尋科學規律
2017年(nian)起，孫(sun)浩(hao)先(xian)后在美國匹(pi)斯堡大(da)學、美國東北大(da)學任(ren)終身(shen)序列助理教(jiao)授、博導，并(bing)在麻省理工學院兼職研究(jiu)員至今(jin)，今(jin)年(nian)夏天，孫(sun)浩(hao)選擇回到(dao)祖國。
“國(guo)內的(de)科(ke)研環境(jing)比(bi)以前變得好很多了。”孫浩提到國(guo)內在政策、經費等各種科(ke)研支持力度上顯(xian)著(zhu)加強，長(chang)遠來看，他對中國(guo)的(de)科(ke)研發展更有信(xin)心。
在(zai)和院長文(wen)繼榮教(jiao)授打(da)一通長達1個多小時的電話后，他當即決定加入剛剛創(chuang)立兩年(nian)的一所年(nian)輕AI學院——中國人民(min)大學高瓴人工(gong)智能學院。
▲高瓴人工智能樓
高瓴人工智能學(xue)院(yuan)成立于2019年4月22日，是(shi)中(zhong)國(guo)人民(min)大學(xue)下屬學(xue)院(yuan)，由(you)高瓴資(zi)本創(chuang)始人兼CEO張磊捐(juan)資(zi)支持建(jian)設，中(zhong)國(guo)工程院(yuan)院(yuan)士潘云(yun)鶴任學(xue)術委(wei)員會主任，文(wen)繼(ji)榮教授任執行院(yuan)長，教師序(xu)列實(shi)行“長聘(pin)制”。
“我(wo)感覺文(wen)老師是(shi)(shi)非常有(you)情懷(huai)的(de)一個領導(dao)(dao)者，我(wo)覺得我(wo)應該加入這個地方(fang)。”孫浩相信一個優(you)秀的(de)領導(dao)(dao)者對年輕人的(de)成(cheng)長有(you)指引性作用。無論是(shi)(shi)錨(mao)定(ding)方(fang)向推動(dong)AI變革，還是(shi)(shi)推行(xing)長聘制，都(dou)需要有(you)情懷(huai)。
除了領導力外，孫浩還看好高瓴人工智能學院的另外三個優勢：視野、制度、文化。
在(zai)他看來，高瓴人(ren)工智能學(xue)院在(zai)AI發展(zhan)上有超前的(de)視野，并率先提出有溫度(du)的(de)AI。AI不僅是(shi)工具，它應與人(ren)深深聯系(xi)在(zai)一起(qi)，與法(fa)律、傳播學(xue)、經濟學(xue)、社會治理等各(ge)種學(xue)科結合，來解決現實(shi)世界中廣泛的(de)問(wen)題。
一個(ge)地(di)方(fang)能否(fou)吸引(yin)到有激(ji)情(qing)、有干勁的年輕學者，制(zhi)度至關(guan)重要，刻(ke)板的東西會給創新(xin)形(xing)成(cheng)屏障，而高瓴人工智能學院鼓勵老師(shi)去自由探索研究方(fang)向，不(bu)會設置條條框框的邊(bian)界(jie)。
加入兩個(ge)月以來(lai)，孫浩感受到學院(yuan)的(de)文(wen)化非常(chang)包容。學院(yuan)支持(chi)教授(shou)們選擇(ze)自己感興趣的(de)研(yan)(yan)(yan)究方向，對(dui)(dui)內(nei)外(wai)合作均持(chi)鼓勵態度(du)，研(yan)(yan)(yan)究經費也更充裕，如果(guo)想做某個(ge)對(dui)(dui)未來(lai)發展有益的(de)研(yan)(yan)(yan)究，學院(yuan)還會(hui)特殊申請一部(bu)分經費，來(lai)專門(men)支持(chi)做這個(ge)方向。
當前孫浩從事人工智能數理基礎與理工交叉研究，包含可詮釋(shi)性深(shen)度(du)學(xue)習(xi)、知識表征與(yu)(yu)推理、物理驅動(dong)深(shen)度(du)學(xue)習(xi)、符號強化學(xue)習(xi)與(yu)(yu)推理、數(shu)據驅動(dong)復(fu)雜動(dong)力系統建模與(yu)(yu)識別、控(kong)制方程找型(xing)、基礎設(she)施健(jian)康監測與(yu)(yu)智能(neng)化管理等方向。
在今(jin)年(nian)9月(yue)加入人大高瓴(ling)人工智(zhi)能學院后，孫浩迅(xun)速組(zu)建起“物理驅動人工智(zhi)能”研(yan)究組(zu)，并于10月(yue)在國際學術頂刊Nature子刊上發表論文。
截(jie)至(zhi)目(mu)前，他主(zhu)(zhu)持(chi)或共(gong)同(tong)主(zhu)(zhu)持(chi)了美國科學基金等研究項目(mu)330余(yu)(yu)萬美元(yuan)；在國際一流SCI期刊和(he)計(ji)算機頂會等各類刊物上共(gong)發表(biao)論文50余(yu)(yu)篇。
三、與氣象局合作，破解天氣密碼
孫浩團隊推進(jin)的研究涉及物(wu)理系統、化學系統、生物(wu)系統等，來(lai)探索大千物(wu)理世界(jie)的各種潛在理論規(gui)律(lv)，用數學方式的形式描述它。
目前孫浩、文繼榮、盧(lu)志武三(san)位(wei)教授(shou)和高澤峰博士后，正與(yu)中國氣(qi)(qi)象(xiang)局合作，利(li)用(yong)風云衛(wei)星的(de)時空高分辨率數據，探索特定(ding)的(de)規律和方程，以期更(geng)精準地預測天氣(qi)(qi)變化。
傳統氣(qi)(qi)象(xiang)預報方式(shi)基于數(shu)值計算，根據大氣(qi)(qi)實際情況，在一定初值和(he)邊值條件下，求解描寫天(tian)氣(qi)(qi)演(yan)變過程的(de)流體力學(xue)和(he)熱(re)力學(xue)的(de)方程組，從而預測未來一定時段(duan)的(de)大氣(qi)(qi)運動狀態和(he)天(tian)氣(qi)(qi)現象(xiang)。
這存在一個問(wen)題，假想(xiang)的數值(zhi)模型與實際天(tian)氣(qi)存在誤差(cha)，可以(yi)捕捉到基(ji)本的天(tian)氣(qi)規律，但可能對(dui)一些(xie)小概率(lv)的極端天(tian)氣(qi)猝不及(ji)防。
這些誤(wu)差是(shi)怎樣造成的(de)(de)？假想的(de)(de)模型，可能有些地(di)方并不合理，或者人們沒有考慮到位。
對此，孫浩他們采用AI方(fang)法(fa)，探索與(yu)(yu)實際氣(qi)象演(yan)變更契合的規(gui)律，嘗試描繪(hui)出更好的方(fang)程組，實現超(chao)短時天氣(qi)預(yu)(yu)報，并提高長期預(yu)(yu)測與(yu)(yu)極端天氣(qi)預(yu)(yu)測的精準(zhun)度。
孫浩團隊用AI獲得的科學系統有三個目標：可詮釋性、外推能力、泛化能力，即(ji)便從來沒有見(jian)過的事件(jian)，系(xi)統也能做出穩(wen)定預測。
這是相當有挑戰性的方(fang)向。傳統(tong)AI模型是黑(hei)箱子，但孫浩想(xiang)要改變這種理念，希望做到“AI+小數據(ju)”依(yi)然(ran)可(ke)以得到一(yi)個(ge)非常可(ke)靠的AI模型，并能將一(yi)些(xie)未知的規(gui)律從小數據(ju)給提(ti)取出來(lai)。
▲AI探索用于(yu)描述混沌動(dong)力系(xi)統(tong)的非線(xian)性常(chang)微分方程
這也是個非常振奮人心的(de)方(fang)向。在科學(xue)探(tan)索和工程應(ying)用(yong)中，真正有(you)(you)價值的(de)不是數據(ju)量(liang)(liang)多少，而是信息是否充分。有(you)(you)海量(liang)(liang)數據(ju)固然很好(hao)，但即(ji)便(bian)沒有(you)(you)海量(liang)(liang)數據(ju)，依然能探(tan)索出簡潔而普(pu)適(shi)的(de)規(gui)律(lv)。
數(shu)學是(shi)一(yi)切科學的(de)基礎，方程式(shi)是(shi)各種(zhong)科學理論的(de)抽(chou)象表達，而能(neng)描繪物(wu)理世界(jie)某種(zhong)客觀規律的(de)方程式(shi)，往往總是(shi)奇妙的(de)富(fu)有美感(gan)。
除了氣象精準預報外，在科學探(tan)索工(gong)程(cheng)應(ying)用上，孫(sun)浩(hao)也在持(chi)續(xu)關注著蛋白(bai)質結構(gou)、自動(dong)駕駛等方面的進展，他還考慮以后在將自動(dong)駕駛的控制系統等與自己的研究相結合(he)，以優(you)化其可詮釋性。
四、“要做出大的成果，就要有大的胸懷和眼光”
在人民大(da)學高(gao)瓴人工(gong)智(zhi)能(neng)學院，孫浩正在教(jiao)研究生《人工(gong)智(zhi)能(neng)跨學科(ke)應用思維與實(shi)戰》這門課(ke)。
“這(zhe)門課(ke)說(shuo)實話(hua)不(bu)好(hao)講(jiang)。”孫(sun)浩說(shuo)，這(zhe)是一門全新的課(ke)程，相比(bi)既有(you)的人工(gong)智能理論(lun)課(ke)或案例(li)課(ke)，它更(geng)注(zhu)重對學生跨(kua)學科研究思維的引導與訓(xun)練。
比如(ru)拋出一個問題，要用AI方法(fa)來解決它，如(ru)何(he)將自(zi)己所(suo)需要的(de)知識嵌進來，為設計AI算法(fa)起到真正的(de)作用？這是(shi)學生(sheng)應該掌(zhang)握的(de)分析能(neng)力。
他(ta)也會訓練學生去研究(jiu)頂會文(wen)章，不僅要(yao)了解(jie)(jie)解(jie)(jie)決(jue)問題的(de)前沿(yan)方法，還(huan)要(yao)清(qing)楚故事是怎(zen)樣講的(de)，以及為什么(me)他(ta)們能提出(chu)這(zhe)個方法來解(jie)(jie)決(jue)問題。
孫浩不(bu)想給(gei)學(xue)生(sheng)設限(xian)，在指導博士生(sheng)時，他通常先了解(jie)學(xue)生(sheng)自身(shen)的想法及職業規劃，給(gei)剛入學(xue)的學(xue)生(sheng)指定一個方向(xiang)，但不(bu)會限(xian)定用(yong)什(shen)么方法，給(gei)予博士生(sheng)自由探索的空間。
“我們(men)解決這個問(wen)題本身就非常(chang)有(you)(you)意思，就是未(wei)知(zhi)世(shi)界(jie)。”孫浩說，“你做出來(lai)(lai)或找到了(le)一個規律(lv)，或者發(fa)現了(le)一個新的知(zhi)識，會變(bian)得非常(chang)excited，這種(zhong)感覺不斷(duan)地刺激的過程中，會讓(rang)興趣不斷(duan)保持，所以說科學探(tan)(tan)索(suo)本來(lai)(lai)就有(you)(you)這種(zhong)特質，這就是為什么那么多人熱愛(ai)科學探(tan)(tan)索(suo)。”
他希望學生首先要熱愛自己在做的研究，明確自己想要做什么，不必為今年有沒有在頂刊發表文章而糾結，一篇Nature不是半年就能做出來的，“要做出大的成果，就要有大的胸懷和眼光。”
每(mei)個(ge)人(ren)的(de)研究(jiu)特質不同，因(yin)此(ci)孫浩(hao)(hao)會因(yin)材施教。比如(ru)一個(ge)學生邏輯思維能力較強、學習和解決問(wen)題的(de)速度快(kuai)，孫浩(hao)(hao)就引(yin)導他做些有挑戰性的(de)事(shi)；而如(ru)果(guo)一個(ge)學生不具備這(zhe)種潛質，孫浩(hao)(hao)也會慢下節(jie)奏，來循序漸進地(di)帶他上手研究(jiu)。
他(ta)很樂意將自己(ji)的(de)(de)經驗分享給學(xue)生(sheng)。他(ta)正在帶的(de)(de)博士生(sheng)都(dou)自我驅動力都(dou)非常強，當學(xue)生(sheng)感覺最(zui)近壓力大，孫(sun)浩就讓他(ta)把手頭的(de)(de)工作都(dou)停下，出去爬山旅(lv)游放松，再(zai)回來(lai)看這個問題，往往會冒出新的(de)(de)靈感。
同(tong)時(shi)，孫浩對學生能力的(de)要(yao)求非常高：“如果是這個學生跟我讀博士(shi)的(de)話，他需要(yao)充分挖掘自己(ji)的(de)潛力，把自己(ji)的(de)研究能力提升到(dao)自己(ji)能夠做(zuo)到(dao)的(de)極(ji)致。”
做到極致，不是(shi)向(xiang)(xiang)學(xue)生施壓，而是(shi)希望學(xue)生經(jing)過(guo)訓(xun)練后能憑(ping)借扎實(shi)的基本功發揮出應(ying)有的狀態，這樣他(ta)未來才有更(geng)廣泛方向(xiang)(xiang)的研究可(ke)以(yi)選(xuan)擇。“AI+科學(xue)探索”本質(zhi)上是(shi)在研究基礎的AI方法，即便學(xue)生以(yi)后想嘗試些不同(tong)方向(xiang)(xiang)，也能游刃(ren)有余。
對于學(xue)生創業(ye)，孫浩(hao)亦表示鼓勵和(he)支持。在他看來，在“AI+科學(xue)探索”方向，分(fen)子作用(yong)或激(ji)勵新(xin)藥研發，流(liu)體模(mo)型或推動火(huo)箭飛(fei)機設計，諸如此類的種種應(ying)用(yong)，均能通過提高效(xiao)率來產生價值。
結語：期待更多跨學科人才，用AI探索科學的星辰大海
可詮釋是未來(lai)AI的發展方向(xiang)，而AI與科學探索的結合正好是一個重(zhong)要載體。
當前(qian)“AI+科學(xue)探(tan)索(suo)”還(huan)面(mian)臨(lin)多重挑戰(zhan)：這(zhe)是一(yi)個需要深度跨學(xue)科交(jiao)叉的領域(yu)，面(mian)向特定領域(yu)，需結合(he)非常(chang)強(qiang)的專業知識；此外，如(ru)何讓系統既具(ju)備強(qiang)大的學(xue)習能力，又兼顧(gu)數(shu)理簡明的美感，這(zhe)是個復雜的平(ping)衡問題，需要探(tan)索(suo)全新的AI算法。
“我(wo)(wo)們已經做了(le)一些工作(zuo)。我(wo)(wo)相信未來應該至少能夠(gou)起(qi)到(dao)一個指引的作(zuo)用(yong)。”孫浩舉了(le)些例子，包括符(fu)號強(qiang)化學習推理策略以及稀疏回(hui)歸等(deng)理論。
但現階段“AI+科(ke)學(xue)探索”領域(yu)的人(ren)才(cai)仍相當稀缺，學(xue)生多為計(ji)算(suan)機科(ke)班出身，孫浩也希望看(kan)到更多其(qi)他方(fang)向(xiang)的學(xue)生有志于(yu)在這一領域(yu)深造。
“如果數學(xue)還不錯的(de)話(hua)，基本(ben)上可以認為AI本(ben)身(shen)的(de)門(men)檻很(hen)低，我(wo)自己也不是(shi)計(ji)算機(ji)專業(ye)出(chu)身(shen)。”他對自己的(de)研(yan)究生(sheng)只有兩個基礎要(yao)求，一是(shi)對AI+科(ke)學(xue)探索有熱情(qing)，二是(shi)夠勤奮，勇于克服(fu)困難。
“汗(han)水(shui)和豐(feng)收是一(yi)(yi)(yi)對摯友，勤奮和知識是一(yi)(yi)(yi)對Couple。”他期待更多年(nian)輕人加入這(zhe)一(yi)(yi)(yi)方向，愿意(yi)為之付出汗(han)水(shui)，去攻克一(yi)(yi)(yi)系(xi)列科研難題。
