CCF兰州成功举办“人工智能驱动学科交叉研究新范式：顺其自然还是主动选择？”专题论坛

2018年11月22日，CCF兰州分部联合CCF YOCSEF兰州，举办了主题为“人工智能驱动学科交叉研究新范式：顺其自然还是主动选择？”的专题论坛，以大数据和人工智能驱动下的学科交叉研究范式为主题，共同探究学科交叉研究的趋势和途径。

2017年7月，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，明确了我国新一代人工智能发展的战略目标，提出将人工智能产业建立为新的重要经济增长点，将人工智能技术应用打造为改善民生的新途径，将人工智能作为我国产业升级和经济转型的主要动力。2018年4月，教育部发布《高等学校人工智能创新行动计划》，提出面对新一代人工智能发展的机遇，高校要不断推动人工智能与实体经济深度融合、为经济发展培育新动能，不断推动人工智能与人民需求深度融合、为改善民生提供新途径，不断推动人工智能与教育深度融合、为教育变革提供新方式，从而引领我国人工智能领域科技创新、人才培养和技术应用示范，带动我国人工智能总体实力的提升。同时在2018 年国家自然科学基金申请代码中，新增“人工智能”和“交叉学科中的信息科学”两个领域（代码），引起了社会的广泛关注。

在此背景下， 本次论坛邀请到来自兰州理工大学萃智协同创新中心主任、总工程师赵子文教授，兰州财经大学信息工程学院院长、CCF兰州执委韩金仓教授，西北师范大学数学与统计学院副院长张贵仓教授，甘肃农业大学科学技术发展研究院常务副院长莫琪江教授，甘肃农业大学科学技术发展研究院马占军等专家学者，和CCF兰州分部的20余位会员一起分享讨论他们对大数据和人工智能驱动的学科交叉研究范式和发展趋势的看法。

与会人员积极发表看法，通过总结当前人工智能技术和传统制造业的融合创新、人工智能在材料、化学、物理等传统基础领域的应用经典案例，认为21世纪以来，“材料基因组”、“化学基因组”和各类物理学数据库的建设正加速进行，在人工智能算法和硬件不断发展的背景下，“大数据挖掘+人工智能分析”已经成为基础科研领域快速发展的重要驱动力。一方面，人工智能变革科研数据的搜集、获取方式。利用人工智能语义分析技术，科研论文中的数据将更易搜集和获取，解决了人工搜集科研数据效率低的问题。另一方面，人工智能变革科研数据的分析方式与效率。利用深度神经网络及其他机器学习技术，科学家们将可从海量的结构化数据中高效获得隐藏的因果关系，从而大幅提升数据分析效率。因此，人工智能技术研究者应响应国家政策背景，面向技术发展要求， “顶天立地”，始终着眼于技术在不同领域的实际应用价值，注重人工智能技术研究成果的转化和应用；与此同时，不同领域的研究者应该主动拥抱人工智能技术，将其成熟的研究成果作为主要的研究手段之一，推进各领域在智能时代取得更大进步。

经过一番激烈的思辨后，全体与会人员合影留念。专题论坛在一片欢声笑语中圆满结束。