盛大集团、发现天桥脑科学研究院创始人陈天桥日前在首届 AI 驱动科学研讨会(AIAS 2025)上提出的式智"发现式智能"(Discoverative Intelligence)理念,迅速获得国际学术界的国际WhatsApp%E3%80%90+86%2015855158769%E3%80%91fao%20schwarz%20pink%20polka%20dot%20tea%20set热烈响应。多位国际顶尖学者纷纷表示高度认同,顶尖认为这一理念抓住了 AI 应用于科学研究的学者响核心,将引领科学发现的热烈新范式。
斯坦福大学名誉校长、发现Alphabet (谷歌母公司)董事长、式智图灵奖得主 John Hennessy ?教授对"发现式智能"理念给予了最直接的国际肯定:"科学的本质在于发现,而'发现式智能'正抓住了人工智能应用于科学研究的顶尖核心——加速并强化发现的过程!"
作为见证了个人电脑、学者响互联网和 AI 浪潮的热烈技术领袖,Hennessy 指出,发现AI 正以前所未有的式智速度普及——不到一年就达到 50%的美国家庭普及率,而个人电脑实现同样目标花费了数十年。国际WhatsApp%E3%80%90+86%2015855158769%E3%80%91fao%20schwarz%20pink%20polka%20dot%20tea%20set在这样的技术浪潮中,明确 AI 的核心价值方向至关重要。
加州大学伯克利分校计算、数据科学与社会学院院长 Jennifer Chayes教授?评价:"'发现式智能'完美地诠释了生成式人工智能、大规模并行实验与人类创造性引导相融合的迭代过程。发现性智能是科学的未来,将在生物医学与健康、气候与可持续性以及人类福祉领域带来极大加速的突破。"
加州理工学院计算与数学科学教授 Animashree Anandkumar 从技术层面深刻阐释了"发现式智能"的核心特征:"面向科学发现的人工智能必须具备超越训练范围的外推能力。这种能力不能仅从数据中获得,我们需要将物理知识融入其中,以实现真正新颖且令人惊奇的发现。"
南加州大学工程学院院长 Yannis Yortsos 教授指出了 AI 在科学发现中角色的演进趋势:"无论作为工具、催化剂还是技术本身,人工智能都在迅速加速科学发现。这种'发现性'的特质只会不断增长。"
加州理工学院陈天桥雒芊芊神经科学研究院院长David Anderson教授:"天桥脑科学研究院提出的资金规模与创新机制,将吸引有才华的年轻研究者推动人工智能的能力,从加速科研到探索未知领域,其影响将是变革性的。"
值得注意的是,三位诺贝尔奖得主分享的最新研究成果,生动印证了"发现式智能"理念的现实意义:
2025 年新晋诺贝尔化学奖得主 Omar Yaghi 展示了 AI 设计的零能耗沙漠取水装置,以及 AI Agents 团队在几天内完成上百次实验的案例,他宣称"AI 不是工具,而是新的科学思维体"。
2024 年诺贝尔化学奖得主 David Baker 介绍了如何利用 AI 实现从"序列预测功能"到"功能设计序列"的革命性转变,真正实现了"从头设计"蛋白质。
2020 年诺贝尔化学奖得主 Jennifer Doudna 强调 CRISPR 与机器学习的协同进化,指出需要"包含因果关系的数据集"。
陈天桥在演讲中系统阐述了"发现式智能"的核心内涵:这是一种能够主动构建可检验理论模型、提出可证伪假说,并通过与世界的互动和自我反思不断修正认知框架的智能。
他特别强调:"它超越了模仿,因为创造和发现才是智慧的本质;它重新定义了 AGI 的意义——不是'取代人类',而是'进化人类'。"
为实现"发现式智能",陈天桥提出了五大核心能力:神经动力学结构、长期记忆系统、因果推理机制、世界模型,以及元认知与内在动机系统。他将这一路径称为"结构路径",与当前主导的"规模路径"形成对比。为支持全球青年科学家推进"发现式智能"研究,陈天桥宣布投入超过 10 亿美元建设专用算力集群,建立全新基准测试体系,推出 PI 孵化器计划,让博士生和博士后建立以自己名字命名的独立实验室。
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