11月15日，由天桥脑科学研究院（中国）与MiroMind联合举办的“AI驱动科学青年科学家论坛”上，专家们热议"发现式智能"全新理念。在天桥脑科学研究院创始人陈天桥看来，这种能够主动构建可检验理论模型、提出可证伪假说，并通过与世界的互动和自我反思不断修正自身认知框架的智能，才是真正的通用人工智能。

11月15日在“人机为镜：通往未来科学智能之路”圆桌环节，专家热议打造发现式智能的关键"结构路径"。

此次论坛以“智慧之镜：人类与AI的相互启迪与未来塑造"为主题，不仅展示了AI驱动科学研究的最新进展，还邀请了脑科学、人工智能、医疗等领域的知名学者分享交流。在主旨报告中，北京中关村学院党委书记、院长，中关村人工智能研究院理事长刘铁岩指出，科学不仅是知识体系，更是孕育包括人类智能和人工智能在内的智能引擎，而增强后的智能则反过来加速科学进程。

刘铁岩通过具体案例，展示近期AI驱动科学发现领域取得的进展，以及如何遵循科学原理设计更优人工智能的实践，“我们正站在突破碳基人类智能极限的关键节点，通过创造硅基智能开启一个新纪元。未来的图景将是人机协同发现，人类智能与人工智能的合力将持续推动这一良性循环，引领我们走向对宇宙更深刻的认知。”

北京大学心理与认知科学学院长聘教授吴思表示：发现式智能的提出非常及时，如果AI只是机械地替代某些功能，那它的价值就太有限了。AI应该在发现新知识、推动科学发展上对人类有所帮助。人类大脑有一个独特的世界模型，能够内部快速推演行为后果。如果要实现发现式AI，它也应该像科学家一样做出各种推演，而不是简单的刺激和响应模式。

在圆桌讨论中，多位学者对打造发现式智能的关键结构路径发表看法。中国科学院自动化所研究员李国齐认为当前AI发展已面临瓶颈，数据面临枯竭而算力终有穷尽，而借鉴大脑的信息处理机制构建新的基础模型和计算架构，是构建可持续驱动当前AI到下一个阶段的关键。而吴思教授指出，结构路径就是我们每天在做的类脑智能研究，它不应该叫萌芽，而是处于理论积累期、爆发之前的阶段，需要组织化的攻关团队，而不是像过去那样依靠科学家个人的零星探索。

在陆军军医大学脑科学研究室主任、重庆脑与智能科学中心学术主任谌小维教授看来，发现式智能概念让人眼前一亮，为整个领域提供新思路。构建AI的长期记忆系统，最需要借鉴的是大脑皮层和海马的互动机制，“发现这个词用得非常好，这是核心，AI要主动去感知、探索和发现。”

上海交通大学计算机学院清源研究院院长张少霆从生命科学的研究领域探讨发现式智能的价值。他提到AI的价值可能不只是解决问题，更要学会提出问题，发现式智能的关键在于提出可证伪的假说，而不是单纯预测结果。在生命科学领域中，AI如果具备提问能力，可能可以进一步推动新的发现。

采写：南都研究员 袁炯贤（主办方供图）