作者：蘇中 阿裏研究院資深技術專家
當代 科技 發展對數據和算力提出了極高要求。在傳統基礎技術研究領域，科研院所、高校的科研團隊普遍缺乏這方面的能力支撐。為了應對這壹變化，近十年來，“開放科學平臺”在歐美逐漸盛行，為科研社區提供包含開放數據及相關分析工具、開放算力平臺、開放源代碼的各種支持。在科學技術的大國競爭時代，“開放科學平臺”逐漸成為推動 科技 發展的關鍵變量。中國在這個領域需要加大投入，從而實現科學範式轉變階段基礎科學平臺建設的跟跑、並跑直到領跑。
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科學進步背後的規律：從“Paradigm Shift”到“第四範式”
科學進步的軌跡是什麽樣的？
早期，人們普遍認為，科學發展是循序漸進的，科學家不斷湧現，將已有科學理論向前推進從而推動科學發現越來越接近真理。
1962年，美國學者托馬斯·庫恩在《科學革命的結構》壹書中提出，以物理學 歷史 發展為例，科學發展存在有規律的不連續性。書中說，科學由壹系列交替的“正常科學階段”和“科學革命”階段組成。在科學革命階段，伴隨著概念層的突破，已有的理論框架被新科學範式全面顛覆並重構，例如從牛頓力學到量子力學的轉變。
庫恩創造了“範式轉變（Paradigm Shift）”這壹科學哲學新概念。在庫恩定義的範式轉變理論中，科學發現遵循的是另壹條五個階段的循環路徑：
1. “前範式階段”： 幾個不相容和不完整的理論，並逐漸收斂到壹種被科學界普遍接受主導範式
2. “正常科學階段”： 在主導範式的背景下不斷解決科學難題，推進科學進步
3. “危機階段”： 主導範式能未解決的異常現象，會在較長時期內不斷累積，最終導致主導範式的信任危機
4. “範式轉變階段”： 主導範式出現重大失敗後，科研基本假設被重新審視，進入新範式建立階段
5. “新範式階段”： 科學革命後，新範式主導地位確立
庫恩開創了壹門名為科學史或科學 社會 學的新學科。 社會 學家和 歷史 學家開始把科學看成壹種普通的亞文化。範式轉變推動科學發展已成廣泛***識。
庫恩之後，計算機領域的學界泰鬥、數據庫領域的傳奇科學家吉姆·格雷把科學技術發展史總結為四個範式階段：
1. 第壹範式：經驗（empirical）證據。 數千年文明史中，人類絕大多數技術發展源於對自然現象觀察和實驗總結。相比於宗教或神學中不允許被質疑的教條來說，基於觀察和實驗的經驗範式是科學技術發展中人類邁出的壹大步。
2. 第二範式：理論（theoretical）科學。 相比於依賴觀察和實驗的第壹範式可以做到“知其然”，第二範式的科學理論需要做到“知其所以然”，對自然界某些規律做出背後原理性的解釋。因此，理論必須滿足進壹步的要求，如可證偽的預測能力、多個獨立來源的壹致性等。
3. 第三範式：計算（computational）科學。 隨著計算機的運算能力越來越強大，它逐漸被用於科學研究領域。同前兩個範式不同，計算科學中誕生了壹種嶄新的技術工具：計算模型與系統模擬。這壹工具利用計算機的計算能力、基於大規模並行的計算機體系結構、通過設計算法並編制程序來模擬復雜過程，在大氣環流、核反應過程、病毒感染過程。在經濟學、心理學、認知科學等缺乏簡單、直觀分析解決方案的領域獲得廣泛采用。
4. 第四範式：數據科學（Data exploration）。 從基因測序儀、深空望遠鏡到覆蓋全球的社交媒體，人類 社會 已經被深度數字化。每天在我們生活的數字地球裏每天都會產生海量的數據。據估計到 2025 年，全球每天將新產生463 EB 的數據，相當於212,765,957 張 DVD，這些DVD疊在壹起有30個珠穆朗瑪峰那麽高。在這樣壹個數據爆炸的時代，基於數據的技術革命也正在發生，數據科學成為技術發展的最前沿。以數據為中心的計算平臺、數據加工、處理與分享工具、算法與模型庫等壹系列科學研究方式構成了技術發展的第四範式。
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“開放科學平臺”：更好應對第四範式的挑戰
在第四範式主導的 科技 時代，研究團隊除了研讀技術最前沿研究論文，同時也需要這些論文涉及的實驗數據集，以便復現實驗結果。巨量數據和龐大計算需求給創新帶來了新的挑戰。傳統科學交流僅限於論文和有限的公開數據集，為了促進新範式時代技術發展的持續性，加速科研團隊的合作***享，歐美開始興起了“開放科學”運動：
arXiv: 美國物理學博士保羅·金斯帕格1991在美國洛斯阿拉莫斯國家實驗室創建了分享arXiv存儲庫，幫助全球科研團隊分享研究論文預印本的全文數字版本。2008年，arXiv突破了50萬篇文章的裏程碑；2014年底達到100萬篇；今天， arXiv每月從全球科研社區獲得超過15000篇投稿。壹些出版商還免費授予arXiv作者存檔同行評審後印本的權限。arXiv也鼓勵了更多科研機構，如美國國家醫學圖書館仿照arXiv建立了醫學領域的PubMed中央存儲庫。
Papers with Code： 相比arXiv，Papers with Code在開放獲取領域則更進壹步。這個平臺不僅分享論文，還鼓勵科研團隊分享論文工作所對應的代碼和數據集。平臺同時提供了相關評測環境，可以對提交的算法代碼在公***數據集合上做技術排名。Papers with Code不僅創建壹個包含論文、代碼和數據集的開放集合，同時也提供了技術評估方法的免費開放平臺，顯著促進了相關領域科研團隊技術分享與協作，加速 科技 創新進程。
NASA開源科學計劃： 為了降低太空科學 探索 門檻，讓更多的科研團隊可以參加美國國家航空航天局的科學研究，NASA 提出了開源科學計劃 (OSSI)。OSSI的目標是在十年內建立壹個開放科學社區，參與的科研團隊承諾在研發過程中開放和***享相關軟件、數據以及知識（包含算法、論文、文檔以及相關輔助信息），並充分利用協作工具和雲計算在內的技術工具提高NASA科學進步的速度和質量。
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大國 科技 博弈：開放科學平臺的重要性
在第四範式時代，爆炸式增長的數據在 科技 研發工作中扮演了極其重要的角色，它也給經歷這壹次範式轉變中各個學科，尤其是非計算機領域的科研團隊帶來全新挑戰，涉及數據與模型的獲取與分享、計算模型與系統模擬的規模膨脹、大規模人工合成數據構造、多模態數據處理與分析的工具、數據抽取、轉換、加載、數據可視化與交互、人工智能工具集與算力平臺等領域。
今天，新壹輪大國競爭很大程度上 體現為支撐 科技 發展的生態系統以及創新體系之間的競爭，開放科學平臺已成為促進 科技 研發重要的基礎能力之壹。 以第四範式驅動的新壹代創新體系在歐美已經有先發優勢，從政府主導的科研項目到學術界的實踐已有十年經驗。我國需要在這個領域認識到不足，加速構建獨立自主的開放科學平臺，從而實現科學範式轉變階段 科技 發展的跟跑、並跑直到領跑。
參考文獻：
1./books/2012/jul/03/structure-scientific-revolutions-kuhn-review
2./biography/Thomas-S-Kuhn
3./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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