实现超智能社会的科学研究变革

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时间:2017年3月29日 | 点击(2523)

编译:工业和信息化部国际经济技术合作中心 张放

  ICT的发展给科学研究带来了革新。互联网的普及使得研究成果能够在线公开,因此知识在科学研究领域的交流变得容易起来。研究者还能迈过地理及时间上的阻隔进行合作,这促使他们更积极地参与市民科学研究的规划。大数据分析技术及人工智能的发展使得研究者能高效利用他人产出的海量学术信息,从而解决了难题,对提高生产率作出了贡献,同时表明研究方式本身也在不断地变化。

一、信息通信技术领域出现的研究新方法

1.在线合作与市民参与

  随着互联网的普及,人类正在广泛尝试应用在线工作及数字工具等新的研究方法。英国数学家泰姆于2009年创办的通过有志人士的合作,来解决数学难题的网站“polymathproject”。他说,“如果数学家们在一起进行集思广益的话,不就能够高效解决问题了吗?”以此呼吁大家参与到该项目中去。该项目的参与者能根据自身需要查看网页上相关讨论的记录,在接触其他研究者思路的同时推进自己的研究。泰姆的挑战获得了成功,他提出的难题得到了证明并以论文的方式获得了发表。值得一提的是,论文在发表时采取了匿名的方式以代表所有的参与者。从这个例子中可以得知,研究者各自的想法可以进一步引出其他研究者的想法,将这些想法高效地组合在一起,便可以进行效率远超个人的集团式研究。

  此外,galaxy zoo也是一种因互联网的出现而兴起的市民科学研究。它是一个在线项目,旨在对哈勃望远镜拍摄的数百万张银河系照片进行分类、整理。有二十多万市民志愿对银河系的研究提供支持。如果志愿者在研究过程中发现了新的星系,那他便可以成为相关论文的共同作者。这种方式可以促使人们更加积极地参与到科学研究的相关策划中去。随着科学研究的不断发展,研究者自身的专业领域变得更加具有局限性,通过综合运用多领域知识得到新发现的情况则越来越多。市民的参与扩大了研究的规模,使研究者能将视线转移到自身专业以外的其他领域,从而得到发现新成果的契机。

2.数据驱动型研究政策

  以前只有将研究成果以论文的形式发表之后,其所包含的知识才能为人所知,而现在则可以从得到成果之前的个人想法阶段开始就做到广泛的信息共享,这让原本以论文发表为基础的研究活动发生改变。 数据驱动型研究能在大量未经整理的数据中寻找线索,从而有助于推进研究的进程。新兴研究方法使人们日常能够处理的数据量大幅增加,加之大部分用于科学研究的数据都可以用机器进行读取,人们可以对过去积累的大量研究数据进行分析。

  我们以物质材料领域的材料探索为例进行说明。材料探索意在提高材料的性能或发现某种材料的替代材料。过去,研究者只能凭借感觉或经验进行实验,以此积累相关的研究数据。这种研究方法就耗费大量的时间与金钱,为打破这一现状,“Materials Informatics”应运而生。简而言之,“Materials Informatics”是一种通过对过去的化合物研究数据进行分析来探索新物质的新型研究方法。以此为背景美国于2012年开始“Material?Genome?Initiative”项目,日本从2015年起启动了“信息综合型物质?材料开发Initiative(MI2I)”计划,以物质&材料研究机构为中心,完善“Materials Informatics”所需的相关环境。此外,京都大学的世古敦人副教授等人于2015年11月运用“Materials Informatics”高效率地发现了超低热传导物质,并发表了相关的研究成果。

  AIP事业在未来会在理论和实验基础上加入应用了海量数据的人工智能技术,并以此开展研发工作,推动科学研究领域的跨越性发展。数据驱动型研究是从凭人力无法分析的海量数据中寻找出线索,因此具不具备一个充实的数据库很大程度上影响了研究成果的质量。所以为了促进研究的发展,必须要把大量有用的数据以方便利用的形式提供给相关研究工作。

二、努力实现开放型科学

  公开论文及研究数据等研究成果的目的在于积累知识,保证研究的公平性、透明性,促进合作研究,以强化创新的产出。15世纪活版印刷术的发明使信息流通量急剧增加,推动了研究成果的公开,为科学研究的发展做出了巨大的贡献。而近年来ICT技术的发展给科学研究领域带来的影响是革命性的。随着开放化进程的不断推进,使得广泛利用论文等学术信息成为可能的开放型科学和开放型数据。开放型科学是一个包容性概念,是一种新的科学发展方式,意味着可以在开辟知识创造新途径的同时,通过推进高效的科学技术研究与创新的产出相结合。

  就公开研究成果来说,不仅是研究者,也为了使其他的广大部门都参与进来,有必要对相关的措施进行细致的探讨,日本要加入其中并取得主导话语权。

1.开放型科学的背景及课题

  大多数的科学研究都是在运用证据对假设进行逻辑性的论证之后得出结论,其他研究者对该结论进行再论证,最后才能判断这个结论是正确的。因此在科学研究领域,为了再现论证过程,信息共享是不可缺少的环节,论文等就起到了这个重要的作用。论文发表展示了研究先驱者做出的贡献,而对于研究者来说,确保先驱性才是其发表研究成果的驱动力。随着互联网的普及,目前出现了以ArXiv为代表的“Preprint?Server”。越来越多的研究者在学术杂志刊登自己的论文之前便将论文在线公开。另一方面,由于购买学术杂志的费用大幅上涨,因此名为Academia. Edu的SNS便应运而生,其作用是为研究者之间交换信息提供平台。研究者们可以在这个平台上交换最新的论文,或者讨论有关版权的问题。同时,政府也在不断推动公共资金研究项目的公开。

除了研究论文的公开,开放型数据可以应用在研究过程中产生的数据。其目的有二:

  (1)近年来应用数据分析技术得到的研究成果不断增加,人们需要对这些成果进行论证;

  (2)将公开的数据再应用到新的研究以提高生产效率。此外,在数据分析中,能够利用设备进行读取的数据也非常重要。开放型数据还可以避免重复缴纳论文保管费用,对论文进行细致论证,从而确保科学研究的公正性、透明性。数据和论文一样,都需要以查询为基础构筑起一个品质评价和出版系统。

  ICT的发展给科学研究带来了革新。互联网的普及使得研究成果能够在线公开,因此知识在科学研究领域的交流变得容易起来。研究者还能迈过地理及时间上的阻隔进行合作,这促使他们更积极地参与市民科学研究的规划。大数据分析技术及人工智能的发展使得研究者能高效利用他人产出的海量学术信息,从而解决了难题,对提高生产率作出了贡献,同时表明研究方式本身也在不断地变化。

  在大型实验中,研究者对数据的生成和整理作出了贡献。但一直以来,这些人未必会得到应有的肯定。因此,我们现在不仅要对论文做出评价,还应采取措施,对那些为研究数据做出贡献的人给予肯定。国际竞争日益激烈,研究者有必要合理地使用研究经费,因此他们越来越关心研究成果的外界评价。评价方法的多样化,促使研究者参与论文创作之外的其他科学性活动,如在线合作等。在此背景下,人们正在就一种被称作“Altmetrics”的指标的开发进行探讨。“Altmetrics”是一种从多角度对论文等研究成果发表后的反响进行计量的指标。比如通过即时测定推特等社交媒体的反应程度来推测其在社会中的影响度。过去人们利用引用次数对论文进行评价,这种新指标可以对评价体系进行补充和完善。

  开放型检索杂志PLOSONE从2012年起除引用数和下载数外,还在每篇论文后增加了新型影响力指数。除此之外,还在“BOA/10Recommendations”上明确表示要“对Altmetrics的开发进行奖励”,一时引起了社会的广泛关注。

  此外,根据2011年进行的调查,有84%的研究者表示,“如果能简化检索过程的话,希望利用其他研究者的数据”。即便如此,实际提供简单数据的研究者仅有36%,因此要鼓励以适当的“open close”战略为基础制定制度,鼓励公开研究数据,完善相关环境使研究者能够安心地公开自己的研究数据。

二、努力实现开放型科学

  如果按照以研究者为首的相关人士的要求实现了研究成果的开放化,那么将有望将公开后海量的信息与科学技术创新的产出结合起来,需要就支援新研究方法的开发一事进行探讨。

  2004年1月,OECD加盟国的科技部长共同发表宣言,同意就公共资金支持的研究所产生的数据提供相关的检索服务。之后,OCED于2006年制定了原则及指导方针。2013年6月,科技部长会议同意共同推进研究数据的公开及共享。同年5月,世界学术振兴机构中的领军平台---GRC(Global Research Council)通过了一项行动方案,开始就公共资金支持的研究中所产生的数据提供相关的检索服务。受此影响,RDA(Research Data Alliance)和ISCU-WDS(World Data System)等也正在就研究数据的开放化进行讨论。

  在这一系列的举措下,各国都开始完善相关环境,促进开放型科学的发展。比如,全美科学财团规定,从2011年起,所有申请经费的研究者有义务就各类数据(研究数据、论文、样本、采集物、软件、模型等)提交数据管理计划书。此外,德国于2013年修改著作权法,规定即使在已经将著作权转让给出版社的情况下,接受政府经费的研究者也有权在12个月的禁止期结束后在线公开自己的论文。

  目前,全球都在对开放型科学进行讨论。日本也要加入其中,在协调合作中保持战略性,以掌握话语权,在不影响日本国情的情况下制定事实标准,同时努力使该标准不阻碍日本科学研究的发展。2014年12月,内阁就以国际动向为基础对开放型科学展开讨论,并于2015年3月总结出一份报告。该报告指出,广泛应用政府经费支持下得到的研究成果是日本发展开放型科学的基本原则。

  因此,日本学术会议对日本科学界在开放型科学中应采取的措施进行了调查审议。政府内部的讨论也呈现活跃趋势,科学技术学术审议会学会分会学术信息委员会也对论文及论文之证据数据的公开化等相关问题进行了讨论。内阁为掌握各省厅及相关机构的措施进展情况,从2015年7月起就推进开放型科学的相关事项召开了跟进研讨会,就如何处理论文,研究数据的公开共有化以及研究数据的保存等更加具体的课题展开了讨论。

  从论文开放检索方面的措施来说,文部科学省从2013年起在科学研究费助成事业中对开放型检索杂志的创办提供支持。此外,科学技术振兴机构提供了电子杂志流通支援平台(J-STAGE),推动了日本杂志的流通。国立信息学研究所(NII)也敦促大学等开设机构存储器,提供公共平台,开展包括促进学术内容流通在内的各项工作。

  为了给科学技术的发展提供支持,开发像解析软件必不可少。近年来,随着论文数量的增加及研究工具的升级,研究中像数据的数量持续增长。在展示论据时,同机械地比较几幅像的优缺点相比,人们更倾向于将数据进行统计,这样一来就出现了大量亟需处理的像数据。在此过程中,像处理及分析时和查找文中像时所耗费的时间都对研究者正常的研究活动产生了影响。

  “想替研究者挽回研究的时间”。2014年3月,三个持有这样想法的研究者以东京大学发风险投资公司为基础创办了LPixel公司。面对在学术界日益凸显的大数据课题,该公司挑战世界顶尖级别技术难题,以生命科学领域为中心,以该领域的研究者为对象展开了像处理解析软件及技术种子的新活用等研发工作。该研发工作同时需要生命科学领域的专业知识以及像解析技术这两方面内容,因此对研究人员提出了很高要求,在世界范围内能够进行合作的公司也寥寥无几。该公司还正在开展一些引起世界关注的研究项目,如应用日本具有优势的CT及MRI等数据,运用人工智能通过深层学习对患者进行医学诊断等。LPixel公司也对学术不端的问题进行了研究,于2014年4月开发了一款软件,能够从学术论文中检测出经过不当处理的像数据,同时该软件被免费发布在网上。这样一来,会有更多的论文指导者及查询者使用这款软件,有望抑制论文造假现象的出现。该公司进行的研究,都是以科学研究为基础的新型商务,由此引发了外界极大的关注。

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