最值得人工智能做的是什么？是科学本身 | 袁岚峰

主要观点总结

本文主要介绍了人工智能在科学研究领域的应用，特别是量子化学领域的最新进展。文章强调了AI for science的重要性，并指出中国科学家在这一领域的创新和贡献。以字节跳动等企业在量子化学计算方面的研究成果为例，说明了AI在科学研究中的潜力。文章还讨论了量子化学与人工智能结合的重要性以及未来展望。

关键观点总结

关键观点1: 人工智能在科学研究领域的应用成为近年来的热门趋势，特别是AI for science的概念被提出。

中国科学家在推动AI for science方面起到了重要作用，例如中国科学院院士鄂维南等人提出的AI for science概念。

关键观点2: 量子化学计算是人工智能在科学研究领域的重要应用之一。

量子化学计算的困难在于计算量随体系扩大增长得很快，而量子嵌入是一种解决这一困难的思路。

关键观点3: 字节跳动等企业在量子化学计算方面取得了重要进展，特别是可系统改进的量子嵌入方案（SIE）的应用。

SIE方案成功实现了很大的体系都能实现CCSD(T)的精度，让这个金标准适用到了以前不可思议的规模。

关键观点4: AI for science不仅聚焦于实用方向，也在超硬核基础研究方向如量子科学等领域取得进展。

企业在基础研究方面的突破必将在将来带来更大的收获。

关键观点5: AI for science是由中国科学家提出并推动的，中国企业正在迅速推进这一领域的发展。

我们期待更多的人和组织对AI for science做出贡献，共同推动人类文明的发展。