周伯文浦江论坛发问：AGI for Science面临六大关键课题

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兼首席科学家周伯文教授深度探讨了"AGI for Science"领域的核心议题。他极具前瞻性地提出"AGI科学六问"，这一系列思考迅速在学术界引发热烈反响。

周伯文教授以深邃的视角开启演讲："预见未来最有效的方式，就是亲手创造未来。我们要审慎看待当下的技术热潮，更要勇敢拥抱那些看似遥不可及的前沿探索。"他强调，虽然人工智能正在快速突破传统认知的边界，但科学探索的本质依然由人类的智慧、好奇心和价值观所指引。

AGI科学探索的六大核心思考

边界思考：AI的科研解题边界何在？周教授回溯了20世纪初数学界关于"机械化证明"的著名讨论，指出人工智能解决问题的能力边界仍是一个待解的科学命题。

预测能力：AI的预测力真的全面超越现有方法吗？周伯文以AlphaFold为例分析道，虽然AI可以准确预测蛋白质结构，却难以通过模型分析获得蛋白质折叠机制的新认知，这揭示了AI在面对复杂原创性问题时的局限性。

科学语言：如何突破自然语言的科学表征局限？周教授认为，科学信息的传递需要同时解决"精确表达"和"有效理解"的双重挑战。他主张在自然语言和多模态基础上，发展更形式化的表征体系。

学科融合：AGI能否催化跨学科革命？周教授特别指出，AGI for Science的深远意义不仅在于AI工具的单点赋能，更在于它能打破学科壁垒，催生全新的复合研究领域。

验证机制：如何评判AI的科学发现能力？周伯文设计了一个精妙的"1905年思想实验"：如果把AI的知识锚定在爱因斯坦发表狭义相对论的时点，AI能否整合黎曼几何等已有理论，独立推演出广义相对论？这一假想实验生动展现了AI系统性思维的重要性。

范式变革：AGI会开创怎样的科学新范式？周伯文预见性地提出，AGI将带来两大突破：一方面是提供前所未有的观测维度和精密分析工具；另一方面是实现可重复的大规模科学实验仿真。

本次论坛以"解锁科学革命的智能钥匙"为主题，现场成立了"科学智能战略科技力量联盟"，标志着人工智能与科学研究正迈向深度融合的新阶段。

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