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2025年第25期（总906期）：AI forScience发展历程、应用布局与对我启示。AI for Science（又称 AI4S，即人工智能驱动的科学研究）是 利用人工智能技术和方法，通过从海量数据中提取有价值的信息， 构建模型以预测和解释自然现象等，助力解决科学研究中的复杂 问题和科研挑战，从而加速科学发现的进程。AI for Science发展 是人工智能技术进步、科学数据积累和科学计算发展融合演进的 过程，其发展历程可以分为以下几个重要阶段：

萌芽阶段（1950s-20世纪末）：计算机辅助科学的早期尝试。 从1936年阿兰·麦席森·图灵提出图灵机的构想开始，人类从未停 止对人工智能应用的思考和探索。1950-1980 年代，计算机主要 用于数值计算领域，并在数值模拟领域得到应用。科学家们利用 计算机进行复杂的物理系统模拟，解决大量的数学方程，推动了 计算科学的初步发展。1980 年代，专家系统的兴起带动人工智 能发展迎来小高潮。专家系统通过逻辑推理模拟人类专家决策， 验证了知识工程的潜力，将其应用于化学分析、医学诊断等领域， 代表如研究有机分子识别的工具 DENDRAL、医疗诊断工具 MYCIN 和 CADUCEUS 等，但因依赖人工规则和有限的数据处理能力，其应用范围受限。1990 年代起，机器算法和神经网络 的研究快速发展，特别是1997年IBM的深蓝超级计算机战胜国 际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，引发了全球对AI在复杂任务上应 用潜力的关注。此阶段以计算机作为辅助工具、以解决特定科学 问题为核心特征，但受限于符号逻辑主导的算法、缺乏数据驱动 能力和有限的计算能力，使其难以应对复杂系统的动态建模。