AI若遇瓶頸不妨探探人腦，這場天橋腦科學研究院舉辦的論壇上提到一個新理念

由天橋腦科學研究院（中國）與MiroMind聯合舉辦的“AI驅動科學青年科學家論壇”近日在上海舉辦。論壇以“智慧之鏡：人類與AI的相互啓迪與未來塑造”爲主題，邀請了腦科學、人工智能、醫療等領域的知名學者分享交流。

“這種能夠主動構建可檢驗理論模型、提出可證僞假說，並通過與世界的互動和自我反思不斷修正自身認知框架的智能，纔是真正的通用人工智能。我們稱之爲‘發現式智能’。”10月底，陳天橋在舊金山舉辦的首屆天橋腦科學研究院AI驅動科學研討會（AIAS 2025）上提出了這一全新理念，受到了國際知名學者的認可。

北京中關村學院黨委書記、院長，中關村人工智能研究院理事長劉鐵巖表示，科學不僅是知識體系，更是孕育包括人類智能和人工智能在內的智能引擎，而增強後的智能則反過來加速科學進程。劉鐵巖通過具體案例，展示了近期AI驅動科學發現領域取得的進展，以及如何遵循科學原理設計更優人工智能的實踐。“我們正站在突破碳基人類智能極限的關鍵節點，通過創造硅基智能開啓一個新紀元。未來的圖景將是人機協同發現，人類智能與人工智能的合力將持續推動這一良性循環，引領我們走向對宇宙更深刻的認知。”他說。

北京大學心理與認知科學學院長聘教授吳思表示：“發現式智能的提出非常及時，如果AI只是機械地替代某些功能，那它的價值就太有限了。AI應該在發現新知識、推動科學發展上對人類有所幫助。”他強調：“人類大腦有一個獨特的世界模型，能夠內部快速推演行爲後果。如果要實現發現式AI，它也應該像科學家一樣做出各種推演，而不是簡單的刺激和響應模式。”

那麼，打造發現式智能的關鍵是什麼？

中國科學院自動化所研究員李國齊是結構路徑的堅定支持者。他表示，當前AI發展已面臨瓶頸，數據面臨枯竭而算力終有窮盡，而借鑑大腦的信息處理機制構建新的基礎模型和計算架構，是構建可持續驅動當前AI到下一個階段的關鍵。人腦能效比當前GPU高約10個數量級，這種優勢來源於大腦的內在結構。他認爲結構路徑現在已經迎來了關鍵時機，我們有了新的理論和方法，有了先進的大腦探測儀器，有了強大的計算和仿真建模工具，使得這條路徑成爲可以被驗證的現實。

吳思教授表示：“結構路徑就是我們每天在做的類腦智能研究。它不應該叫萌芽，而是處於理論積累期、爆發之前的階段。我們需要組織化的攻關團隊，而不是像過去那樣依靠科學家個人的零星探索。”

陸軍軍醫大學腦科學研究室主任、重慶腦與智能科學中心學術主任諶小維教授表示，發現式智能這個概念讓人眼前一亮，它爲整個領域提供了新思路。尤其是強調與人類一起進化、成爲人類文明發展的方向。他認爲，構建AI的長期記憶系統，最需要借鑑的是大腦皮層和海馬的互動機制，AI要像人類一樣，從一開始就主動與世界互動，在互動中去記憶、探索和發現。“發現這個詞用得非常好，這是核心，AI要主動去感知、探索和發現。”

上海交通大學計算機學院清源研究院院長張少霆從生命科學的研究領域探討了發現式智能的價值。他提到AI的價值可能不只是解決問題，更要學會提出問題："發現式智能的關鍵在於提出可證僞的假說，而不是單純預測結果。在生命科學領域中，AI如果具備提問能力，可能可以進一步推動新的發現。

陳天橋一直倡導幫助人類發現未知，是AI對人類的終極價值。本次論壇不僅展示了AI驅動科學研究的最新進展，更通過對“發現式智能”理念的深入探討，爲AI發展點出了新的可能性。