智能方法作为“第五范式”：人工智能时代科研范式的“新物种”.pdfVIP

学术探索

ＡｃａｄｅｍｉｃＥｘｐｌｏｒａｔｉｏｎ２０２４年第１期（总第２９０期）

智能方法作为“第五范式”：

人工智能时代科研范式的“新物种”

颜世健，喻国明

（北京师范大学新闻传播学院，北京１００８７５）

摘要：以“ＡＩｆｏｒＳｃｉｅｎｃｅ”为代表的智能技术与科学研究的耦合正深刻地改变着常规科学的研究进程，并引发一场

关于科学研究的范式革命。本文以科学范式的演进为视角，结合大语言模型在当前科研流程中的核心应用，提出

了智能科学范式的概念，并讨论了人工智能作为媒介在科学研究中的功能统合作用和跨学科的知识整合价值。

本文认为，智能科学范式的基本内容包含功用层面的效率提升与理解增强，研究层面的边界突破与能力跃升，思

维层面的认知拓展与主体性觉醒。作为科学研究的“第五范式”，智能科学范式的意义体现为跨学科的价值连

接、对研究路径的统合以及深度人机协作下的主体强化，分别对应了人工智能在研究对象、研究方法和研究主体上

对于科学研究的变革性影响。从科学研究到产业实践，随着人工智能与社会各个领域的深度融合，将会改变社会千

行百业的生长逻辑和内部结构，并推动社会全实践领域实现更加智能化、高效化和可持续化的生产和发展。

关键词：ＡＩｆｏｒＳｃｉｅｎｃｅ；第五范式；智能科研范式；智能研究方法

中图分类号：Ｇ２０文献标识码：Ａ文章编号：１００６－７２３Ｘ（２０２４）１－００３４－１０

创新。

一、ＡＩｆｏｒＳｃｉｅｎｃｅ：

现代科学发展的主要困境之一在于“维数灾

智能技术与科学研究的耦合

难”，即随着自由度的增加，计算复杂度呈指数增

科学研究的目的是对于事物本质的研究和加。计算的复杂性源于数据的爆炸式增长，在生

探索，如今人工智能开始越来越多地融入科学发物学、天文学、社会科学等领域，数据的收集和存

现中，加速了科学研究的进程，帮助科学家提出②传统的

储已经超出了人类的分析和理解能力。

假设、设计实验、收集和解释大量数据，并获得传数学方法在处理高维度的复杂问题时往往费时

①

统科学方法难以实现的洞见。当生成式ＡＩ正又费力，即便是在高性能计算机的辅助下仍然难

在深度嵌入社会的千行百业，当人工智能技术与以克服维度增加所带来的计算困境。但随着ＡＩ

科学研究相遇时，“ＡＩＦｏｒＳｃｉｅｎｃｅ”的概念应运而技术在科学研究中的应用，特别是深度学习

生。ＡＩｆｏｒＳｃｉｅｎｃｅ，也被称为科学智能，是指利用（ＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇ）的应用，让科学研究的计算困境

人工智能的技术和方法，去研究、模拟、预测和优遇到了破局的曙光。深度学习可以通过构建人

化自然界和人类社会的各种现象和规律。智能工神经网络（ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ）的方式自

技术与科学研究的耦合可以帮助科学家们更深动地从大量的数据中提取特征和模式，从而实现

入地理解自然和人类社会，推动科学发现和对数据的高效处理和挖掘，使得那些复杂、高维

作者简介：颜世健（１９９３—），男，河南郑州人，北京师范大学新闻传播学院博士研究生，主要从事新媒体、认知神经传播及游戏研究。

通讯作者：喻国明（１９５７—），男，上海人，北京师范大学新闻传播学院