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中国青年报客户端讯（中青报·中青网记者 王烨捷）日前，在“2024科学智能创新论坛”上，上海科学智能研究院（以下简称“上智院“）联合复旦大学、集智科学研究中心和阿里云，共同发布了“科学智能前沿观察”。

随着2024年诺贝尔物理学奖和化学奖授予了人工智能(AI)相关研究，科学智能（科学和AI深度融合）及其研究方向引发了从科学家到公众的广泛关注。在与从事科学智能领域前沿研究学者的大量深度访谈基础上，上智院联合合作伙伴梳理和凝练了科学智能的十大前沿方向，包括垂直领域科学大模型、融入先验知识的AI模型、基于LLM模型的科学研究、从提出假设到自动验证的AI科学家、复杂世界的多智能体建模、物理世界的第一性原理、科学启发的可解释AI新架构、合成数据、新型智能计算等。面向可信可解释的科学世界模型和上述9个方向共同构成科学智能十大前沿。

图为9个前沿方向。本文图片均由复旦大学提供。

上海科学智能研究院院长、复旦大学浩清教授漆远表示，AI与基础科学的深度融合，将开启AI与科学“双螺旋引擎”共振驱动的科学研究新范式。一方面，AI将成为科学研究探索的最前沿；另一方面，科学启发的AI也将成为实现AGI（通用人工智能）的重要支撑。他认为，未来可望有更多的科学智能研究成果问鼎诺贝尔奖。

十大前沿领域中，“可信可解释的科学世界模型”被单列了出来。漆远介绍，该模型包含两大智能主体：数据驱动为主的AI系统（Data-driven Model），即系统I，融入第一性原理和人类知识的“深思者（Deep Thinker）”，即系统II。从交互机制看，则包括AI-现实互动（AI-Reality Interaction）界面和人机对齐界面（Human-AI Alignment）。以科学规律为基础、输出结果可靠可信、可泛化、可解释，同时AI与现实世界交互、AI与科学家互动、并最终与人类价值和科学伦理对齐。

科学智能的挑战和机遇体现在两个方面：第一，AI系统如何运用人类知识，这既包括如何将第一性原理和专家知识融入AI系统，也包括如何提高AI系统的可解释性。第二，AI如何和现实互动并具备实验思维，科学智能需要设计实验，自主与物理世界互动，获取数据，形成世界模型，从而最终实现AGI和“AI爱因斯坦”。

集智研究中心理事长、北京师范大学系统科学学院教授张江认为，放眼未来，解决人机协同的瓶颈和对齐，同时赋予AI实验思维，可信可解释的科学世界模型是一个可行的解决方案。据悉，覆盖上述科学智能前沿方向和完整文献解读的《科学智能前沿观察报告》全文将于近期发布。

来源：中国青年报客户端