“数学、物理、化学、天文、地球科学、生命科学等基础学科为科技发展提供了重要理论基础，紧密结合这些基础学科关键问题，布局‘人工智能驱动的科学研究’前沿科技研发体系，是增强基础科学研究竞争力的重要保证。”科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目实施专家组组长、中科院自动化研究所所长徐波强调，只有将人工智能技术与自然科学和技术科学领域的知识深度结合，才能充分发掘人工智能加速重大科学问题研究和知识发现的变革性潜力。

绘制发展蓝图当前，人工智能驱动的科学研究成为全球人工智能新的前沿，并已在多个学科领域取得实效，未来五年有望成为突破性发展的关键窗口期。创造、开发和利用这些新技术的竞赛已在全球蓬勃展开。在我国，为贯彻落实国家《新一代人工智能发展规划》，结合人工智能前沿发展趋势，近期，科技部、自然科学基金委联合启动了“人工智能驱动的科学研究”(AI for Science)专项部署工作。该工作将紧密结合基础学科关键问题，围绕重点领域科研需求，推进面向重大科学问题的人工智能模型和算法创新，发展一批针对典型科研领域的“人工智能驱动的科

K-均值聚类k 均值聚类是一种无监督学习算法，它采用具有某些特征和与这些特征相关的值的数据集，并将数据点分组到多个集群中。“K”代表您尝试将数据点分类到的簇数。K-means 聚类拥有许多可行的用例，包括文档分类、保险欺诈检测和通话详细记录分析。均值偏移聚类均值偏移聚类是一种简单、灵活的聚类技术，通过将点移向数据点密度最高的区域（称为模式），将数据点分配到聚类中。在此设置中如何定义集群取决于多种因素，例如距离、密度和分布。它也被称为“模式搜索算法”。均值漂移聚类在图像处理、计算机视觉、客户细分和欺诈检测等领域

线性回归线性回归是一种在统计学和社会科学中都使用的算法，用于定义因变量和自变量之间的线性关系。这种算法的目标是用给定的数据点确定一条可能的趋势线。在确定广告支出如何影响收入时，企业通常会使用线性回归。泊松回归泊松回归是一种回归，其中始终假设预测变量服从泊松分布。泊松分布是一种概率函数，可以帮助确定给定数量的事件在特定的固定时间段内发生的概率。例如，您可以使用泊松回归来确定一个高中生班级在 24 小时内解决魔方的可能性有多大。或者，您可以根据餐厅一周内服务的平均用餐人数来预测餐厅在特定日期接待更多顾客

从根本上说，人工智能（AI）是一个计算机程序。这意味着，像火狐浏览器或微软Word或Zoom或Slack一样，你遇到的任何人工智能或机器学习（ML）解决方案将从头开始用算法构建。算法在人工智能以及机器学习中的作用是可变的。广义上讲，它们定义了人工智能在处理和分析数据时将使用的规则、条件和方法。这可以简单到定义人工智能处理一张发票所需的步骤，到让人工智能在包含数十万张图片的数据集中过滤掉有狗的图片。机器学习中的算法有助于预测输出，即使给定的是未知的输入。人工智能算法通过解决不同类别的问题发挥类似的功能。人工智能算法