提到AI，你首先会想到什么？五年前的人们会第一个想到的是AlphaGo下围棋, 但是现在大家或许会更津津乐道于AlphaFold预测蛋白质结构。
就在最近一两年，AI+迷信作为一个崭新钻研畛域开始流行起来。正如众多年少畛域一样，它的方法论还需要更多的思考和评论辩论。
找不到评论辩论的平台？你来对了地方！ICML将举行一个AI+迷信的研讨会，由来自全球顶尖机构（麻省理工、哈佛、斯坦福、剑桥、深势科技等）的钻研职员举行，集结了AI+各迷信畛域的领跑者。
虽然这个workshop是第一次在ICML 2022出现，组织者们之前已经在NeurIPS 2021成功举行了第一届AI+迷信研讨会，吸引了大量的钻研职员，尤其是年少的学生们关注到了这个同样年少的AI+迷信畛域。这一次，他们将进一步评论辩论这个畛域的发展前景和方法论。
｜研讨会的豪华声威
这场研讨会的声威十分豪华，包括AI+物理的Max Tegmark, AI+材料的Rafael Gomez-Bombarelli， AI+化学的Anima Anandkumar， AI+生物的Anthony Gitter，AI+应用数学的韩劼群, 等等。不少著名迷信家都将参与其中。
麻省理工熏陶Max Tegmark，作为一个宇宙学熏陶和畅销书作家，从2016年开始关注和领跑AI+物理。他和学生们致力于用AI自动发现物理规律，目标以此加速物理学的进程。他将在研讨会上作“AI+物理”的演讲。
Anima Anandkumar熏陶, 不仅仅在学术界的加州理工领跑AI+Science initiative, 同时也在工业界的Nvidia做机器学习部门的主任。在这场研讨会上，她将作“AI+化学”相关中心的演讲。
那么，这场研讨会究竟要评论辩论什么？
｜探讨的话题
会议的目标主要有六点：
●挖掘AI+Science成功案例的理论原因，形成适用面更广泛的方法论。
●澄清AI+Science目前的局限性和误区。
●有潜力被AI解决，但至今仍被忽视的迷信成绩。
●涉及多个交叉畛域的方法论和合作模式
●AI+Science自身的迷信性
●AI+Science模型如何“落地”，变得实用
组织改会议的钻研职员认为，如果不钻研清楚这些成绩，未来AI+迷信有可能会偏航，甚至已经阻碍了畛域的发展。
这些成绩里，包括对“先验常识”的处理——有的任务中，加入畛域常识对模型性能有很大提升，比如等变神经网络预测分子力场；但在另一些任务中，黑盒模型或者暴力搜索却比基于常识的模型要好很多，比如下围棋。碰到一个全新任务时，我们到底应不应该把常识潜入模型呢？如何迷信地、系统地解释这个“矛盾”呢？
此外，不少有潜力的畛域还比较少用AI方法，比如模拟算法的设计、物理学猜想的证明/证伪、有效模型的设计等等。
因此，探索学科交叉点、方法的迷信性、专用于迷信的AI工具，是AI+钻研职员必须要面对的成绩。
当然，不止这些高校的学者和专家，现在你也可以参与进来，进行投稿和评论辩论。
｜邀请你来参与
会议的组织者来自MIT、斯坦佛、深势科技等高校和钻研机构的熏陶和钻研职员，其中不乏年少的博士生。他们尤其欢迎各个畛域的年少人，和他们一起定义和塑造AI+迷信这个畛域。他们设置了三个投稿中心：
●原创钻研（Original Research Track）: 欢迎AI+Science任何畛域的原创钻研，包括理化生、核迷信、机械、农业、材料、建筑等。
●学术评论（Attention Track）: 如果你觉得AI在某些畛域的钻研“不切实际”或者“方向走偏了”，或者觉得AI能被应用到一些特殊畛域，可以投稿这个中心。
●工作归纳（Highlight track）: 如果你对某个畛域或者某个成绩有比较充分的调研和钻研，想要写一个工作归纳，可以投稿这个中心。该track和原创钻研相比，更侧重对已经发表工作的归纳。我们期待您的工作归纳可以帮助新手快速入门。
提交截止日期至5月3日，研讨会将于2022年7月22～23日举行。感兴趣的小伙伴，可以戳下方官网进行投稿、报名：
http://www.ai4science.net/icml22/
在OpenReview提交论文：https://openreview.net/group?id=ICML.cc/2022/Workshop/AI4Science
欢迎关注我们的twitter获取最新讯息: @AI_for_Science
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