在2025浦江创新论坛·人工智能赋能科学研究专题论坛上,上海人工智能实验室主任、首席科学家周伯文将思考聚焦于AGI for Science领域,提出了“AGI for Science之六问”,引发学界广泛关注。
周伯文以“预估未来最好的方法,就是创造未来。把握‘被高估’的当下,投身‘被低估’的远方”为开场,阐述了人工智能在科学探索中的定位。他指出,人工智能正加速拓展知识边界,但科学探索的罗盘始终由人类的心灵、好奇心与价值指引。
第一问聚焦“边界之问”:所有科学问题是否都能被人工智能解决?周伯文以数学领域为例,类比百年前数学界关于“机械化解决”的探讨,提出人工智能在科学问题上的能力边界仍需探索。
第二问涉及“预测之问”:AI的预测能力是否全面超越现有计算方法?周伯文认为,科学的关键特征是能否准确预测系统将要发生什么。他举例,AI虽能预测蛋白质结构,但尚难以通过分析模型本身来获取关于蛋白质折叠的新认识,这表明AI在全新复杂问题上的能力存在瓶颈。
第三问探讨“语言之问”:对于科学表征,如何超越自然语言?周伯文指出,科学中自然语言的挑战在于“表达”和“理解”两个层面——能否捕捉自然界行为方式,能否以人类理解方式呈现。他提出,在自然语言与多模态基础上,需要探索加强形式化表征的方法。
第四问关注“交叉之问”:AGI4S不只在于AI与其他学科交叉,还能带来新融合?周伯文解释,AGI for Science的价值不仅限于AI与单点学科的交叉赋能,更在于加速多学科融合、激发新科学。
第五问提出“验证之问”:如何判断AI有能力做出重大科学发现?周伯文设想了一个假想实验:如果把AI的知识截止在1905年(狭义相对论发表后),它能否快速融合此前学界已发现的黎曼几何等理论,由此独立推导出广义相对论?他强调,“科学研究”是研究者、研究工具和研究对象一切关系的总和,要实现相对论级的突破,需要AI发挥系统性作用。
第六问探讨“新科学之问”:AGI将辅助更多学科发展“精确”视角?周伯文认为,AGI的潜力体现在两方面:一是提供新的分析视角与精确度量工具;二是助力大模型“可重复实验”模拟与推演。
本次专题论坛以“解锁科学发现‘革命的工具’”为主题,会上成立了科学智能战略科技力量联盟,旨在推动人工智能与科学研究的深度融合。
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