实现超智能社会的科学研究变革（上）

　　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。

编译：工业和信息化部国际经济技术合作中心 张放

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