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在人類探索自然的歷程中，“模擬”作為“理論” “實驗”以外重要的補充技術(shù)手段，成為科學(xué)研究的第3個支柱，與理論和實驗并駕齊驅(qū)。隨著計算機技術(shù)的飛速發(fā)展，模擬已經(jīng)從單純的數(shù)值計算演變?yōu)橐环N綜合性的研究方法，深刻地改變著我們對世界的認知。
1.模擬技術(shù)的演進
從表現(xiàn)形式看，科學(xué)研究可以被視為建立模型的過程。而模擬則是所建立的科學(xué)模型在計算機上的運行過程。最早期的計算機模擬可追溯到二戰(zhàn)后，是專門針對核物理學(xué)和氣象學(xué)研究的一種開創(chuàng)性的科學(xué)工具。隨著技術(shù)的不斷進步，模擬逐漸滲透到物理、化學(xué)、生物等多個學(xué)科領(lǐng)域。如今，我們已經(jīng)能夠利用模擬技術(shù)解決一些極其復(fù)雜的問題，甚至在某些情況下，模擬已經(jīng)成為實驗和理論研究的必要補充。
2.模擬與科學(xué)研究深度融合
科學(xué)研究中的計算機模擬稱為科學(xué)模擬。在狹義定義中，計算機模擬就是“在計算機上運行程序的過程”。計算機模擬使用步進方法來探索數(shù)學(xué)模型的近似行為。模擬程序在計算機上的一次運行過程，代表了對目標系統(tǒng)的一次模擬。在廣義定義中，可以把計算機模擬看作研究系統(tǒng)的一種綜合方法，是更加完整的計算過程。該過程包括模型選擇、通過模型實現(xiàn)、算法輸出計算、結(jié)果數(shù)據(jù)可視化及研究。
從計算機模擬的定義和分類中，可以看出人們對科學(xué)模擬不同層次的期望。從狹義的計算機模擬角度看，它已經(jīng)成為理論分析和實驗觀察等傳統(tǒng)認知方式的補充手段。科學(xué)或工程領(lǐng)域無一例外是由計算機模擬推動的，在某些特定應(yīng)用領(lǐng)域和場景下，甚至是由計算機模擬改變的。如果沒有計算機模擬，許多關(guān)鍵技術(shù)就無法被理解、開發(fā)和利用。廣義的計算機模擬蘊含著一個哲學(xué)問題：計算機是否可以自主進行科學(xué)研究？科學(xué)研究的目標是認識世界，這意味著計算機程序必須創(chuàng)造新的知識。隨著人工智能技術(shù)研究及應(yīng)用的新一輪爆發(fā)，人們對計算機自動地以“智能”方式進行科學(xué)研究充滿了期待。
3.科學(xué)模擬技術(shù)的3個發(fā)展階段
數(shù)值計算階段：計算機模擬最初用于執(zhí)行科學(xué)研究過程所需要數(shù)值計算。主要通過計算機進行數(shù)值計算來模擬科學(xué)問題。雖然這種方法在一定程度上能夠幫助我們理解復(fù)雜現(xiàn)象，但其精度和效率往往受到計算資源的限制。這種將部分復(fù)雜科學(xué)問題轉(zhuǎn)換為相對簡單的計算問題的解題模式，僅僅是一種粗粒度的建模方案，在一些應(yīng)用場景下會遇到計算瓶頸。在解決真實場景中復(fù)雜物理模型時，常常面臨基本物理原理計算量過大的問題，并由此導(dǎo)致空有原理而無法有效解決科學(xué)問題。
模擬智能階段：模擬智能在傳統(tǒng)數(shù)值計算中嵌入人工智能模型(當(dāng)前主要是深度學(xué)習(xí)模型)，不同于其他人工智能應(yīng)用領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)模型“黑盒子”，其顯著特點是利用物理原理和海量數(shù)據(jù)來構(gòu)建人工智能模型及人工智能計算過程。隨著人工智能技術(shù)的興起，模擬技術(shù)進入了一個新的發(fā)展階段。通過結(jié)合人工智能技術(shù)，構(gòu)建更加精確和高效的模擬模型，從而更好地理解和預(yù)測復(fù)雜系統(tǒng)的行為。這一階段的特點是模擬技術(shù)開始具備一定的“智能”，能夠自動優(yōu)化模型參數(shù)，提高模擬的準確性和效率。模擬智能大幅提升了對微觀多尺度系統(tǒng)的模擬能力，為在線實驗反饋迭代提供了更加全面的支撐條件，大幅提升了對微觀多尺度系統(tǒng)的模擬能力，為在線實驗反饋迭代提供了更加全面的支撐條件。
科學(xué)大腦階段：這一階段是對廣義計算機模擬的高級實現(xiàn)，依賴于通用人工智能技術(shù)的發(fā)展，是模擬技術(shù)的未來發(fā)展方向。在通用人工智能逐步成熟的條件下，如果能制定科學(xué)發(fā)現(xiàn)的過程，并開發(fā)一個可擴展的系統(tǒng)來執(zhí)行這個過程，可能會得到另一種嶄新的科學(xué)發(fā)現(xiàn)形式，即“科學(xué)大腦”。這種科學(xué)發(fā)現(xiàn)形式將實現(xiàn)計劃、推測、實驗、確認和分析等的智能全自動化流程。
在這一階段，我們期望計算機能夠像科學(xué)家一樣進行獨立的科學(xué)研究。這不僅需要強大的計算能力，還需要深度融合人工智能、大數(shù)據(jù)等先進技術(shù)，使計算機能夠自主提出科學(xué)問題、設(shè)計實驗方案、分析實驗數(shù)據(jù)并得出科學(xué)結(jié)論。
4.展望
科學(xué)模擬作為一種新興的研究方法，正在改變著我們對自然世界的認知方式。在科學(xué)大數(shù)據(jù)和人工智能的驅(qū)動下，科學(xué)模擬正從傳統(tǒng)的數(shù)值計算逐步轉(zhuǎn)向與人工智能相融合的模擬方式。
現(xiàn)階段，科學(xué)模擬尚處于模擬智能階段的早期，此時對模擬智能的使能技術(shù)展開研究至關(guān)重要。在面向模擬智能的計算系統(tǒng)設(shè)計中，跨學(xué)科合作必不可少。領(lǐng)域科學(xué)、數(shù)學(xué)、計算機科學(xué)與工程、建模與仿真等學(xué)科工作者之間的跨學(xué)科合作會構(gòu)建更優(yōu)的模擬計算系統(tǒng)，形成更全面和整體的方法，去解決更加復(fù)雜的現(xiàn)實世界的科學(xué)挑戰(zhàn)。隨著技術(shù)的不斷進步和應(yīng)用領(lǐng)域的不斷拓展，我們有理由相信，在未來的科學(xué)研究中，模擬技術(shù)將發(fā)揮更加重要的作用。
本文改編自《中國科學(xué)院院刊》2024年第1期，專題：大力推進科研范式變革，原文標題：面向模擬智能的計算系統(tǒng)
作者：譚光明 賈偉樂 王展 元國軍 邵恩 孫凝暉
責(zé)任編輯：胡惠雯
