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实验室里，机器东说念主的机械臂机灵操作，实验数据自动储存、传输、分析。操控它的，是一个科研智能体。这么的实验室正在中国高校孕育。

东说念主工智能赋能科学参谋（AI for Science，AI4S）如故从某个鸿沟、某些法子的成果普及，迈向更广鸿沟和更高级次。跟着数据库、基座模子、智能体等新AI4S科研“基础设施”的成就和持续完善，成为科研“结伙东说念主”的AI会否特殊东说念主类承担起“发现”的办事？科研是否能取得“自动驾驶”般的体验？

话题主合手：新民晚报记者 易蓉

中国工程院外籍院士、香港科技大学首席副校长 郭毅可

当年一年，东说念主工智能鸿沟发生的大事让东说念主应接不暇，科学的智能化也成为寰球最心思的话题。而科学参谋中最伏击的便是科学发现，行动科学家，我最心思的问题是东说念主工智能究竟能否作出“发现”？这个“发现”是东说念主类的专属领地，如故机器也能参与其中？这恰是我今天想探讨的核心命题。

AI能“发现”吗？从贝叶斯大脑到主动推理

要回应这个问题，咱们必须回到第一性道理：什么是“发现”？咱们赖以领悟的宇宙，真实是咱们“看见”的吗？

东说念主类的大脑只消1.4公斤，紧锁在咱们的颅骨里。咱们对外部宇宙的扫数感知都来自五官接纳的信号。这些信号有两个特色：第一是温和，二维的，第二是有好多噪声。咱们简略勉强出一个相连、天真、三维的宇宙图像，靠的不是录像式的记载，而是大脑的“经营”。这个“猜宇宙”的表面，在领悟科学中叫作“展望编码”表面。大脑中有一个生成模子，它不捣毁据已有的先验学问展望宇宙，同期从感官接纳信号——只消那些与展望不符的“不测”，才会被大脑拿获，成为咱们修正领悟的素材。

是以，什么叫“发现”？发现便是“没猜想的事情”。贝叶斯定律告诉咱们：不是看见了才坚信，是坚信了才看见。这与“情东说念主眼里出西施”是一个道理。当你看到一个东说念主认为对方绚烂，是因为你心中如故有了“好意思”的模子和心爱对方的先验。先验是主不雅的领悟，似然是你的不雅察，先验和不雅察磋商变成新的领悟。当不雅察与先验出现偏差，这个偏差便是“过错”，在物理学中被称为“目田能”。这个目田能对大脑有两个作用：一是修正领悟，这叫感知推理；二是变嫌宇宙，让它相宜预期，这叫主动推理。

主动推理恰是东说念主工智能赋能科学参谋（AI4S）最伏击的表面依据。感知推理是咱们熟悉的机器学习，而主动推理指向的则是具身智能——它不是把大模子放进机器东说念主里就万事大吉，而是让“行动”自己成为推理链条的一环。行动不是输出，而是放置过错的技能。趣味心从那边来？探索行动从那边来？都源于咱们试图减少宇宙的省略情味。发现的能源，正源于此。

是以我的论断是：东说念主和机器的智能在物理上是同源的，数学上是同构的。咱们莫得必要怀疑机器是否具有发现才能，因为东说念主的领悟自己亦然一套好意思满的、可刻画的机制。从这个真谛真谛上说，机器不仅能发现，况且它发现的措施、逻辑，与东说念主类可能并无骨子别离。

科学实验的AI化：从被迫记载到主动推理

当年几年，咱们看到了AI提高药物筛选成果、加快卵白质结构展望、优化材料合成旅途……但这些更多是处理“成果问题”——让原来要作念三年的事情镌汰到三个月。这个成果的提高很猛进程上是把科学实验智能化（AI for Lab）了，系统地把科学实验信得过用AI作念起来，让AI从“成果器具”变成“结伙东说念主”，让实验室管制系统从“被迫记载”走向“主动推理”。

我当今正在主导AI原生创新环境（AINA，AI Native Arena）的参谋，便是这种探索的试验。传统科研过程是：科学家淡薄假定—蓄意实验—收罗数据—分析限定—撰写敷陈。其中充斥着无数重迭性、过程性办事，比如填电子表格、作念实验札记、管制库存、存档数据。而当今，咱们要用大模子和智能体把这些办事自动化。

咱们正在作念科研东说念主员的“实验分身”。它不错在7×24小时内自主脱手，基于已有的先验模子和实验限定，算计过错，驱动实验室蓄意，开云体育(中国)官方网站触发办事流。咱们如故在药物管制、动物中心管制等场景中竣事了全过程自动化。举个例子：熟练详情一个参谋场所后，智能体自动生成实验决策，整理数据，发现问题后自动修改，终末生成敷陈，扫数这个词过程两天完成。这套系统的核心，是一套智能体自主和谐机制：任务的触发、智能体间的和谐、合手续的自我进化。主动推理在这里体现得大书特书——发现不合，再行蓄意实验，再行变嫌办事流。这不是肤浅的自动化，而是信得过的自演化。

与当年那种“用AI处理某个具体问题”的方法不同，今天的AINA要构建好意思满的生态系统：从数据聚集、学问管制，到实验蓄意、限定考证，再到敷陈生成、学问传播，一齐被纳入一个由东说念主、AI集群、智能体和谐的闭环中。第一层是东说念主，顾惜淡薄处位和最终决策；第二层是智能体集群，顾惜数据分析、推理、实验蓄意；第三层是智能体自主和谐机制，负职守务的触发、履行和自我进化。这三层架构，组成了AI原生的科研新范式。

愿景、近况与挑战：通向AI科学家的漫漫长路

行动科学家，我心中梦想的东说念主工智能赋能科学发现（AI for Discovery）是什么样的？

我但愿异日的科研，是“东说念主+AI”的深度交融。科学家不再是独处孤身一人的探索者，而是与一群智能体协同办事的“雷同家”。当一个主见产生时，AI不错骤然完成文献综述、实验蓄意、代码生成；当实验进行时，AI不错及时监控、自动更始、合手续优化；当限定出当前，AI不错撰写敷陈、淡薄新问题、鼓舞下一步探索。科学家从繁琐的重迭做事中解放出来，专注于淡薄信得过原创的假定、瞻念察信得过长远的规章。

咱们距离这个愿景还有多远？安老实分地说，咱们还在起步阶段。今天的智能体在处理过程化、权限明晰的办事时如故进展出色。比如在科学实验室中，扫数办事过程一清二楚，权限管制严格，恰是智能体说明作用的梦想场景。但一朝离开这种鸿沟明晰的鸿沟，智能体的省略情味就会急剧增多，这亦然为什么我不建议用它来管制个东说念主文献系统——守密性和省略情味带来的风险太大。

当前边临的挑战至少有三个：第一，多模态对皆。卵白质分子、化学分子、讲话笔墨，这些不同模态的信息如何对皆？今天咱们不错让视频中的东说念主骤然换装，但要让一个分子结构精确对应到一段笔墨刻画，还需要底层的突破。第二，数据的质地与程序化。AlphaFold之是以到手，是因为它成就在数十年高质地、程序化的卵白质结构数据之上。在其他鸿沟，这么的数据基础还不存在，清洗数据的元气心灵常常高出建摹自己。第三，信任与考证。东说念主工智能有幻觉，东说念主类也有幻觉，但在科学鸿沟，幻觉必须被考证、被不竭。每一个法子的质控、每一个发现的考证，都至关伏击。

但即便如斯，我仍然充满信心。AI for Lab是AI for Discovery的要津一步，亦然第一步。实验室的数据玄虚量纷乱，考证学问、分析学问的瓶颈正在被AI逐步冲破。这是一个纷乱的产业，亦然智能体技巧一个绝佳的切入点。那些以为AI只可“炒主见”的东说念主会失望，因为在科学实验室里，AI真实很聪颖实事。

终末，我想说：AI for Science不仅是一场技巧创新，更是一场领悟创新。它让咱们再行扫视“发现”的骨子，再行念念考“智能”的鸿沟。在这场远征中，东说念主永恒是智能核心，但咱们将不再独行。

作家：中国工程院外籍院士、香港科技大学首席副校长 郭毅可

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