周伯文浦江论坛探讨AI4S：人类智慧如何引领AI突破科学边界

在近日举行的浦江论坛"人工智能赋能科学研究"专题研讨会上，上海人工智能实验室学术带头人周伯文教授深入剖析了AI4S（人工智能驱动科研发展）领域的六大核心议题。这场围绕"边界、预测、交叉、形式化、验证、新科学"展开的学术对话，深刻探讨了人工智能与科学创新的互动关系。

针对"人工智能能否解决所有科学难题"这一命题，周伯文教授从数学史与计算科学的双重视角进行了阐释。他以希尔伯特判定问题、哥德尔不完备定理为理论基础，结合吴文俊院士在机器证明方面的开创性成果，揭示了当前AI能力评估正在经历的理性回归过程。值得注意的是，虽然通用人工智能（AGI）的发展可能带来突破性进展，但科学研究仍需遵循其内在规律。

在评估AI预测能力时，专家团队通过具体案例展现了技术局限性。以AlphaFold预测蛋白质结构为例，虽然该技术能准确构建分子模型，却难以阐明折叠过程中的物理机制。而对于三体问题等复杂混沌系统，即便使用神经网络进行短期模拟，长期预测仍存在根本性障碍。这些案例说明单纯依赖数据的预测模式具有内在缺陷，需要AGI技术的突破性发展。

有关科学表达方式的选择，研讨会回溯了1972年图灵奖得主迪克斯特拉的重要论述。学者们回顾了韦达、笛卡尔等人在数学符号体系构建中的历史性贡献，指出自然语言在描述科学规律时的表达局限。当前实验团队正在推进的多模态表征研究，致力于构建连接自然语言与形式化语言的新解释框架，为突破科学表述瓶颈提供可能。

跨学科创新的历史经验为当代研究提供了宝贵借鉴。早在1933年，分子生物学先驱韦弗就预见性地指出物理与生物学的交叉将引发科学革命，这一预见最终被洛克菲勒基金会持续性的投入所证实。受此启发，上海人工智能实验室启动的"攀登者计划"正采用类似的战略思维，通过打造跨学科协作平台，以期重现分子生物学级别的范式变革。

在科研验证体系的构建方面，专家们设计了一个发人深省的思想实验：若只提供1905年前的学术资料，AI能否独立发现广义相对论？这一命题揭示了重大科学发现需要研究人员、研究工具和研究对象的深度互动。实验室提出的系统解决方案强调，AI应当作为认知增强工具，通过跨领域知识整合、研究工具优化和对象深度解析，全面融入科研创新全流程。

关于人文社科的量化研究引发了热烈讨论。以美学大模型对梵高和徐悲鸿作品评分差异为例，暴露出AI在文化评估上的局限。但周伯文同时展示了实验室研发的"书生·妙析"平台，该系统通过构建结构化分析框架，正为非结构化数据研究提供新的度量方法。这种技术进步预示着AI或将重构传统科学研究范式，开启跨学科研究的新篇章。

本次论坛最终达成重要共识：在AI时代，科学探索的指南始终掌握在人类手中。与会专家一致认为，既要客观认知技术边界避免盲目追捧，也要把握融合机遇防止错失创新时机。当AGI成为科学认知的新引擎时，人类对真理的追求与价值判断将继续引领科技向善发展。

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