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智能科学家 ——科技信息创新引领的下一代科(3)
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摘要:科研管理与决策离不开对科研工作的评估评价[21]。科技文献作为重要的科技成果,对其进行评估评价是科研管理中必不可少的一环。通过科技文献之间的
科研管理与决策离不开对科研工作的评估评价[21]。科技文献作为重要的科技成果,对其进行评估评价是科研管理中必不可少的一环。通过科技文献之间的引用分析既可以找到科研工作之间的相关性,又可以评估研究工作的影响力,加上对科研文献研究内容的关联分析可以勾勒出科研发展的脉络与发展趋势。
针对新时期科研创新发展需求,唯有深入挖掘科技信息价值,依托科技信息赋予的强大动力支撑,才能突破科研创新面临的科研决策、科研体系、发展趋势、能力评估等的认知瓶颈,通过科技信息辅助形成知识驱动、自主迭代的新型科研创新局面。
2.2科技信息引领的协助科研创新
科技信息的挖掘与利用,有利于科技信息的获取,有利于科研方向的布局,对引领科研创新已起到一定辅助作用。但是科研创新的突破最直接来自于科研过程本身,不论是科技信息的组织与推荐,还是科技信息的感知与抽取,尚不能直接融入科研过程之中,科技创新的最核心内容——提出假设、开展验证、解决问题,依旧完全依赖科研人员的脑力活动。因此,构建智能科研生态,形成“人机共生、迭代优化”的共生伙伴关系,实现科研活动的人机协作,将对引领科研创新起到重要的推动作用。
科研创新正在发生深刻变化,学科领域之间交叉融汇程度日益加深,科学问题的复杂度正在快速增加。因此,在当前科研活动中:①科研选题难度大、风险高,要求科研人员对科学问题涉及的广泛学科领域的基础知识和前沿动态有充分的掌握,显然不太现实;②实验方案设计将是一个系统工程,不仅要消耗大量的时间和精力,还要协同来自不同学科领域的不同团队开展方案规划,仅凭一己之力很难完成;③实验流程将具有更多的环节,实验过程将消耗更多的时间,单纯依靠科研人员开展大量机械性、烦琐、重复的任务工作,将消耗宝贵的科研资源,降低科研人员的投入产出效率。
在科技信息引领的人机协同科研创新中,机器参与科研创新将不限于专业领域的资料收集与整理、知识抽取与组织等辅助性工作。机器将更多参与创造性工作,某种程度上,机器将作为研究团队的一员,能在引导下承担部分研究工作,机器与科研人员共同形成人机共生的科研生态[22]。
1)在科研选题过程中,科研人员可采用多种人机交互方式,与科技信息+人工智能驱动的智能科学家展开协同工作。人类科学家根据主观的研究兴趣和研究经验制定方向和边界;而智能科学家利用强大的科技大脑,激发扩展人类科学家研究创意、主动感知人类科学家的研究意图,基于大规模科技信息驱动科研选题过程。
2)在实验方案设计过程中,智能科学家发挥海量科技信息资源的掌握能力,依托文献理解和推理能力,按照人类科学家指定实验的既定构想和目标,自动或半自动地生成详细完整、安全可行、快速高效的实验设计方案,以及相应的实验评估指标和预期实验结果。
3)智能科学家具有强大的计算、存储、理解和推理能力,在科研工作的日常环节中,可以成为强有力的科研助理。依托海量的科技文献作为训练数据,智能科学家与人类科学家协同,有望在科研的各个环节担负起助理的责任、承担烦琐的工作任务,包括自动的文献分析、试验记录、数据处理、图表绘制、报告编撰、日程规划等工作,解放人类科学家的生产力。
面对科研创新难度和复杂度增加的新形势,科技信息的深度开发利用将给科研创新范式带来深刻而广泛的影响。基于科技信息构建人机协作科研新模式,使机器具备基于海量科技信息自动提出科学选题、生成问题解决模型、承担部分实验研究工作的能力,成为研究团队中值得信赖和依靠的一员,从而大幅度提升科研创新效率,形成新型人机共生智能科研生态,实现科研创新范式的演变。
2.3科技信息引领的自主科研创新
科研创新活动是人类智慧的最高体现,是人类文明进步的核心驱动力之一。科研创新要求科学家能够独立承担研究工作,自主提出假设、开展验证、解决问题并形成有价值的科学知识结论。构建具备科研活动自动化、智能化能力的自主科研系统将对科研发展起到深远影响,同时也将起到如图灵测试[23]对人工智能那样对整个科研领域方法论的引领作用,是一项诺贝尔奖级别的工作[24]。
在科研创新中,核心场景是科研假设形成、实验验证和结果分析。在当前科研活动中:①科研假设的形成主要基于科学家大量阅读文献和对实验结果进行分析总结,其效率依赖于科学家的经验和精力;另一方面,考虑到科学文献的海量规模,科学家的知识结构往往无法反映科学知识和规律的完整性,容易错失重要的突破性成果。②在实验验证方面,实验方案往往由科学家人工设计,其经验往往通过不同科学家之间(如导师和学生)的传授机制或简单的对比实验方案模仿机制,实验的效度和全面性无法得到保障;同时大量机械化实验活动仍然需要通过人工操作来完成,对当前科研人力资源形成了极大浪费。③实验结果分析主要基于科学家的主观解释,常常受科学家本身的预置结论影响,同时全面性无法保证,容易得出片面甚至错误的结论;实验结果的溯因解释过程往往缺乏有效的支持,重度依赖于科学家的手工劳动和猜测,其高效性和准确性无法保证。
文章来源:《中国科技信息》 网址: http://www.zgkjxx.cn/qikandaodu/2020/0713/378.html
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