开放科学平台:大国科技竞争的关键变量

作者:苏中 阿里研究院资深技术专家

当代 科技 发展对数据和算力提出了极高要求。在传统基础技术研究领域,科研院所、高校的科研团队普遍缺乏这方面的能力支撑。为了应对这一变化,近十年来,“开放科学平台”在欧美逐渐盛行,为科研社区提供包含开放数据及相关分析工具、开放算力平台、开放源代码的各种支持。在科学技术的大国竞争时代,“开放科学平台”逐渐成为推动 科技 发展的关键变量。中国在这个领域需要加大投入,从而实现科学范式转变阶段基础科学平台建设的跟跑、并跑直到领跑。


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科学进步背后的规律:从“Paradigm Shift”到“第四范式”

科学进步的轨迹是什么样的?

早期,人们普遍认为,科学发展是循序渐进的,科学家不断涌现,将已有科学理论向前推进从而推动科学发现越来越接近真理。

1962年,美国学者托马斯·库恩在《科学革命的结构》一书中提出,以物理学 历史 发展为例,科学发展存在有规律的不连续性。书中说,科学由一系列交替的“正常科学阶段”和“科学革命”阶段组成。在科学革命阶段,伴随着概念层的突破,已有的理论框架被新科学范式全面颠覆并重构,例如从牛顿力学到量子力学的转变。

库恩创造了“范式转变(Paradigm Shift)”这一科学哲学新概念。在库恩定义的范式转变理论中,科学发现遵循的是另一条五个阶段的循环路径:

1. “前范式阶段”: 几个不相容和不完整的理论,并逐渐收敛到一种被科学界普遍接受主导范式

2. “正常科学阶段”: 在主导范式的背景下不断解决科学难题,推进科学进步

3. “危机阶段”: 主导范式能未解决的异常现象,会在较长时期内不断累积,最终导致主导范式的信任危机

4. “范式转变阶段”: 主导范式出现重大失败后,科研基本假设被重新审视,进入新范式建立阶段

5. “新范式阶段”: 科学革命后,新范式主导地位确立

库恩开创了一门名为科学史或科学 社会 学的新学科。 社会 学家和 历史 学家开始把科学看成一种普通的亚文化。范式转变推动科学发展已成广泛共识。

库恩之后,计算机领域的学界泰斗、数据库领域的传奇科学家吉姆·格雷把科学技术发展史总结为四个范式阶段:

1. 第一范式:经验(empirical)证据。 数千年文明史中,人类绝大多数技术发展源于对自然现象观察和实验总结。相比于宗教或神学中不允许被质疑的教条来说,基于观察和实验的经验范式是科学技术发展中人类迈出的一大步。

2. 第二范式:理论(theoretical)科学。 相比于依赖观察和实验的第一范式可以做到“知其然”,第二范式的科学理论需要做到“知其所以然”,对自然界某些规律做出背后原理性的解释。因此,理论必须满足进一步的要求,如可证伪的预测能力、多个独立来源的一致性等。

3. 第三范式:计算(computational)科学。 随着计算机的运算能力越来越强大,它逐渐被用于科学研究领域。同前两个范式不同,计算科学中诞生了一种崭新的技术工具:计算模型与系统模拟。这一工具利用计算机的计算能力、基于大规模并行的计算机体系结构、通过设计算法并编制程序来模拟复杂过程,在大气环流、核反应过程、病毒感染过程。在经济学、心理学、认知科学等缺乏简单、直观分析解决方案的领域获得广泛采用。

4. 第四范式:数据科学(Data exploration)。 从基因测序仪、深空望远镜到覆盖全球的社交媒体,人类 社会 已经被深度数字化。每天在我们生活的数字地球里每天都会产生海量的数据。据估计到 2025 年,全球每天将新产生463 EB 的数据,相当于212,765,957 张 DVD,这些DVD叠在一起有30个珠穆朗玛峰那么高。在这样一个数据爆炸的时代,基于数据的技术革命也正在发生,数据科学成为技术发展的最前沿。以数据为中心的计算平台、数据加工、处理与分享工具、算法与模型库等一系列科学研究方式构成了技术发展的第四范式。


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“开放科学平台”:更好应对第四范式的挑战

在第四范式主导的 科技 时代,研究团队除了研读技术最前沿研究论文,同时也需要这些论文涉及的实验数据集,以便复现实验结果。巨量数据和庞大计算需求给创新带来了新的挑战。传统科学交流仅限于论文和有限的公开数据集,为了促进新范式时代技术发展的持续性,加速科研团队的合作共享,欧美开始兴起了“开放科学”运动:

arXiv: 美国物理学博士保罗·金斯帕格1991在美国洛斯阿拉莫斯国家实验室创建了分享arXiv存储库,帮助全球科研团队分享研究论文预印本的全文数字版本。2008年,arXiv突破了50万篇文章的里程碑;2014年底达到100万篇;今天, arXiv每月从全球科研社区获得超过15000篇投稿。一些出版商还免费授予arXiv作者存档同行评审后印本的权限。arXiv也鼓励了更多科研机构,如美国国家医学图书馆仿照arXiv建立了医学领域的PubMed中央存储库。

Papers with Code: 相比arXiv,Papers with Code在开放获取领域则更进一步。这个平台不仅分享论文,还鼓励科研团队分享论文工作所对应的代码和数据集。平台同时提供了相关评测环境,可以对提交的算法代码在公共数据集合上做技术排名。Papers with Code不仅创建一个包含论文、代码和数据集的开放集合,同时也提供了技术评估方法的免费开放平台,显著促进了相关领域科研团队技术分享与协作,加速 科技 创新进程。


NASA开源科学计划: 为了降低太空科学 探索 门槛,让更多的科研团队可以参加美国国家航空航天局的科学研究,NASA 提出了开源科学计划 (OSSI)。OSSI的目标是在十年内建立一个开放科学社区,参与的科研团队承诺在研发过程中开放和共享相关软件、数据以及知识(包含算法、论文、文档以及相关辅助信息),并充分利用协作工具和云计算在内的技术工具提高NASA科学进步的速度和质量。


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大国 科技 博弈:开放科学平台的重要性

在第四范式时代,爆炸式增长的数据在 科技 研发工作中扮演了极其重要的角色,它也给经历这一次范式转变中各个学科,尤其是非计算机领域的科研团队带来全新挑战,涉及数据与模型的获取与分享、计算模型与系统模拟的规模膨胀、大规模人工合成数据构造、多模态数据处理与分析的工具、数据抽取、转换、加载、数据可视化与交互、人工智能工具集与算力平台等领域。

今天,新一轮大国竞争很大程度上 体现为支撑 科技 发展的生态系统以及创新体系之间的竞争,开放科学平台已成为促进 科技 研发重要的基础能力之一。 以第四范式驱动的新一代创新体系在欧美已经有先发优势,从政府主导的科研项目到学术界的实践已有十年经验。我国需要在这个领域认识到不足,加速构建独立自主的开放科学平台,从而实现科学范式转变阶段 科技 发展的跟跑、并跑直到领跑。

参考文献:

1.https://www.theguardian.com/books/2012/jul/03/structure-scientific-revolutions-kuhn-review

2.https://www.britannica.com/biography/Thomas-S-Kuhn

3.https://amturing.acm.org/award_winners/gray_3649936.cfm

4.https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/fourth-paradigm-data-intensive-scientific-discovery/

5.https://en.wikipedia.org/wiki/Metaphysics_(Aristotle)

6.https://www.weforum.org/agenda/2019/04/how-much-data-is-generated-each-day-cf4bddf29f/

7.https://www.skatelescope.org/8https://arxiv.org/help/stats/2021_by_area

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