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日前，第四十屆人工智能協(xié)會年會（以下簡稱“AAAI 2026”）在新加坡召開。多位學(xué)者作大會特邀報告，共同探討人工智能如何作為科學(xué)發(fā)現(xiàn)的新范式，賦能突破性研究和應(yīng)對技術(shù)挑戰(zhàn)與社會倫理問題。

上海人工智能實驗室主任、首席科學(xué)家周伯文指出，當前科技界已身處“通用人工智能”（AGI）突破前夕，但仍面臨“通專融合的智能”這一重要環(huán)節(jié)的缺失，亟須推動科學(xué)智能從1.0版向2.0版迭代演進，即從AI4S邁向AGI4S。他提出，若AGI等于通專融合，可深度專業(yè)化通用模型則是實現(xiàn)AGI的可行路徑。

聚焦可深度專業(yè)化通用模型的關(guān)鍵挑戰(zhàn)，周伯文認為，在訓(xùn)練過程中，專家化模型需要低成本、可規(guī)?；拿芗答仯軌虺掷m(xù)不斷地學(xué)習(xí)與主動探索，并具備為同一個問題提供多視角、多種解決方案的能力。

美國加州大學(xué)歐文分校物理學(xué)與天文學(xué)教授丹尼爾·懷特森分享了人工智能賦能科學(xué)研究的實踐和思考：機器學(xué)習(xí)不僅提升了粒子物理學(xué)的數(shù)據(jù)分析效率，更拓展了科學(xué)發(fā)現(xiàn)的邊界，使原本因假設(shè)限制而“不可見”的新物理現(xiàn)象成為可探索的目標。這一交叉領(lǐng)域正推動人類逼近宇宙的更深層真相。

還原數(shù)萬億粒子運動的模擬系統(tǒng)，曾占據(jù)了歐洲核子研究中心絕大部分的計算資源。如今，科學(xué)家能在一瞬間生成模擬數(shù)據(jù)，而非耗費數(shù)千小時的CPU運算時間。這是生成式人工智能在該領(lǐng)域的一項變革性應(yīng)用?！斑@一應(yīng)用可以讓那些我們曾認為完全不可能的發(fā)現(xiàn)，成為現(xiàn)實?！睉烟厣诖瑱C器學(xué)習(xí)將帶來能直接斬獲諾貝爾獎的科學(xué)發(fā)現(xiàn)。

“未來幾年，人工智能有望從根本上重塑科研、發(fā)明和技術(shù)進步，使人類突破探索極限，邁向人工智能輔助創(chuàng)造的新時代。”谷歌研究科學(xué)家、總監(jiān)伊莎貝爾·蓋恩在AAAI 2026報告中說。

伊莎貝爾·蓋恩認為，人工智能將不再僅僅被用作發(fā)現(xiàn)工具，而是被嵌入到參與科學(xué)過程的智能體中，管理端到端的科學(xué)工作流程。這包括從現(xiàn)有文獻中生成新假設(shè)、設(shè)計可驗證實驗、自動化驗證和同行評審流程以檢查嚴謹性和是否存在沖突，甚至提出修正建議的系統(tǒng)，從而從根本上重構(gòu)驗證和發(fā)表周期。

“為了確保這些人工智能體能夠像優(yōu)秀的科學(xué)家一樣行事，我們必須構(gòu)建一種獎勵機制，這一機制不僅要重視預(yù)測準確性，還要重視創(chuàng)新性、實用性以及可重復(fù)性?！币辽悹枴どw恩說。

當前，人工智能時代曙光初顯，它既帶來前所未有的機遇，也帶來嚴峻挑戰(zhàn)。微軟研究院杰出科學(xué)家、企業(yè)副總裁兼人工智能前沿實驗室主任埃斯·卡瑪爾認為，為構(gòu)建理想的未來，人類必須直面最緊迫的社會技術(shù)、跨學(xué)科等開放性問題?！皩ξ覀冞@一代人來說，這場技術(shù)革命勢必成為影響最為深遠的變革?！卑Ｋ埂たì敔栒f。