2007年，圖靈獎(jiǎng)得主吉姆·格雷（Jim Gray）在美國加州的一次會(huì)議上發(fā)表了生前的最后一次演講，提出了科學(xué)研究的四類范式，基本上獲得了科學(xué)界的認(rèn)同。

第一范式：實(shí)驗(yàn)（經(jīng)驗(yàn)）科學(xué)，

其關(guān)鍵詞是“觀察”。

十六世紀(jì)，被譽(yù)為“歐洲大學(xué)之母”的博洛尼亞大學(xué)開創(chuàng)了被稱為“自然魔法”的教學(xué)，一般認(rèn)為是真正意義上的實(shí)驗(yàn)科學(xué)的肇始。

而以此為基點(diǎn)往前推數(shù)千年人類歷史，如果認(rèn)定存在科學(xué)技術(shù)的因素，那么都可以歸類為經(jīng)驗(yàn)科學(xué)。

兩者都是基于實(shí)驗(yàn)或經(jīng)驗(yàn)的觀察來描述自然現(xiàn)象。從最原始的鉆木取火到哈維的血液循環(huán)學(xué)說、伽利略的動(dòng)力學(xué)、達(dá)爾文的進(jìn)化論等，都是實(shí)驗(yàn)科學(xué)的典范。

第二范式：理論科學(xué)，其關(guān)鍵詞是“歸納”。

第一范式受到實(shí)驗(yàn)條件的限制，難以完成對自然現(xiàn)象更精確的理解，于是就誕生了第二范式。

科學(xué)家在自然現(xiàn)象基礎(chǔ)上進(jìn)行了抽象，盡量簡化實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ停サ粢恍?fù)雜的干擾因素，只留下關(guān)鍵因素，然后通過建構(gòu)數(shù)學(xué)模型進(jìn)行歸納總結(jié)為科學(xué)理論。

牛頓三大定律為基礎(chǔ)的經(jīng)典力學(xué)體系、麥克斯韋理論成功解釋電磁學(xué)都是其中的典范。

然而好景不長，19世紀(jì)末，看起來無比輝煌、無比堅(jiān)固的經(jīng)典物理學(xué)大廈在開爾文爵士“兩朵烏云”（黑體輻射和以太理論）近乎詛咒的陰影下千瘡百孔，繼而轟然倒塌。

從范式轉(zhuǎn)移的角度來看，既之而起的相對論和量子理論初期成果成了第二范式的“絕唱”，而相對論也成為純“人腦”科研成果后無來者的巔峰之作。

第三范式：計(jì)算科學(xué)，其關(guān)鍵詞是計(jì)算。

隨著驗(yàn)證理論的難度逐漸增加和經(jīng)濟(jì)投入越來越大，科學(xué)家靠一個(gè)人單打獨(dú)斗獲得巨大科研成就的可能性基本斷絕。

1946年，現(xiàn)代意義上的電子計(jì)算機(jī)發(fā)明以來，通過計(jì)算機(jī)對科學(xué)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行模擬仿真逐漸普及，從而衍生出了“人腦+電腦”的第三范式。

比如模擬核試驗(yàn)、天氣預(yù)報(bào)、地質(zhì)演變等都是其中的典范。時(shí)至今日，離開計(jì)算機(jī)程序、數(shù)據(jù)庫，很多學(xué)科的科研已是寸步難行。

第四范式：數(shù)據(jù)科學(xué)，其關(guān)鍵詞是發(fā)掘。

人類在微觀和宏觀兩個(gè)維度上大踏步挺進(jìn)的過程中逐漸發(fā)現(xiàn)，過于追求因果關(guān)系、套用邏輯框架的科研模式已經(jīng)在小到雙縫干涉實(shí)驗(yàn)、大到宇宙起源的問題上完全失效了，與其追求無法解答的“為什么”不如先發(fā)掘“是什么”。

隨著科研數(shù)據(jù)的爆炸式增長以及大數(shù)據(jù)、人工智能的興起，數(shù)據(jù)科學(xué)的新范式正在興起。

從某種程度上說，這種范式與計(jì)算科學(xué)最大的區(qū)別是“人腦”和“電腦”誰占主導(dǎo)地位。

它將大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，利用人工智能技術(shù)進(jìn)行分析歸納整理，借助機(jī)器對于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的敏感性從而得出更為精確的變量分析，甚至出現(xiàn)了“機(jī)器科學(xué)家”這種新型科研輔助工具。

算力、算法、數(shù)據(jù)等科技要素逐漸成為科研創(chuàng)新和突破的重要?jiǎng)恿Γ?ldquo;科技推動(dòng)科技”的新時(shí)代正在到來。

重新追溯和延展范式革命的昨天、今天和明天，我們會(huì)驀地發(fā)現(xiàn)，無論是業(yè)已成型的第三范式還是正處于轉(zhuǎn)型過程中的第四范式，都對科研人員的信息技術(shù)以及科研信息化運(yùn)用等信息素養(yǎng)提出了越來越高的要求。

難怪一位在海外執(zhí)教的生命科學(xué)領(lǐng)域的教授在接受我們采訪時(shí)說：

學(xué)科交叉日益頻繁，但有一類學(xué)科交叉正在大規(guī)模地進(jìn)行，那就是幾乎一切自然科學(xué)正在與計(jì)算機(jī)、大數(shù)據(jù)、人工智能等學(xué)科的結(jié)合，這種趨勢逼著科學(xué)家必須做出選擇，要么自學(xué)（人工智能、數(shù)據(jù)庫等相關(guān)編程），要么尋求幫助。

這個(gè)“幫助”對于希望科學(xué)家和科技創(chuàng)新輕裝上陣的高校而言，依托于信息技術(shù)，支持、服務(wù)科研全流程的科研信息化無疑是最重要的抓手。

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