2024世界人工智能大會｜從AGI到AI4S，“AI愛因斯坦”還遠嗎？

紙引未來網(wǎng)訊“人工智能的體現(xiàn)之一就是理解復雜世界、發(fā)現(xiàn)未知規(guī)律。簡單地說，就是打造‘AI愛因斯坦’。這也是AI for Science的關(guān)鍵目標。” 7月4日，在2024世界人工智能大會暨人工智能全球治理高級別會議（WAIC 2024）“人工智能：科研范式變革與產(chǎn)業(yè)發(fā)展”主題論壇上，上海科學智能研究院院長（以下稱“上智院”）、復旦大學浩清特聘教授漆遠講述了他對于通用人工智能（AGI）和科學智能（AI4S）的發(fā)展判斷。

漆遠教授認為，大模型領(lǐng)域的“金科玉律”Scaling Law 改變了AI，然而僅依靠海量數(shù)據(jù)的壓縮和歸納總結(jié)不足以達成AGI。就像AlphaGo通過學習海量的人類棋譜戰(zhàn)勝李世石那樣，我們看到了機器超越人類認知的可能性。但更重要的是我們需要像AlphaGo Zero那樣，從圍棋本身出發(fā)，具備自我學習、推理和創(chuàng)新能力，這樣才可以達到AGI。

漆遠介紹，要實現(xiàn)這一目標，一是需要結(jié)合快思考的“黑盒”預測和慢思考的“白盒”邏輯推理，打造“灰盒”可信大模型；二是融合type1和type2，擺脫數(shù)據(jù)依賴。AI4S的最高體現(xiàn)就是“AI愛因斯坦”，通過融合科學規(guī)律、觀測數(shù)據(jù)和合成數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)復雜世界的未知規(guī)律。上智院正在這條道路上不斷探索。

諾貝爾經(jīng)濟學獎得主、北京大學匯豐商學院榮譽教授薩金特在演講中深入探討了AI創(chuàng)造力和學習機制的融合。他提出了兩種創(chuàng)造力類型：應用創(chuàng)造力和問題尋找創(chuàng)造力，強調(diào)真正的AGI應像人類嬰兒一樣，通過自主實驗理解世界。此外，他還全面比較了物理學和經(jīng)濟學中的模型構(gòu)建方法，強調(diào)了從描述性模型到結(jié)構(gòu)性模型的演進過程。他以開普勒模型和牛頓模型為例，闡述了如何在經(jīng)濟學中實現(xiàn)類似的理論突破。他強調(diào)，雖然AI工具強大，但經(jīng)濟學家的理論洞察仍然不可或缺。這種平衡方法為解決復雜的經(jīng)濟問題提供了新的視角，也為未來的經(jīng)濟研究指明了方向。

作為物質(zhì)科學領(lǐng)域的代表，復旦大學物理學系教授、中國科學院院士龔新高以《AI物理與材料逆向設(shè)計》為題，分享了團隊在計算物質(zhì)科學方法中結(jié)合AI技術(shù)的探索。求解Kohn-Sham方程極為昂貴，龔新高團隊發(fā)展的Uni-H模型實現(xiàn)了在幾秒之內(nèi)對任意元素組成的材料預測能帶結(jié)構(gòu)。在此基礎(chǔ)上，團隊計算了幾十萬個材料的電子結(jié)構(gòu)，構(gòu)建了數(shù)據(jù)庫并全面開放。龔新高認為，在人工智能的推動下，計算物理的研究范式已經(jīng)發(fā)展到了“AI物理”：利用機器學習原子間作用勢和Uni-H，有望解決材料設(shè)計的最大挑戰(zhàn)——材料逆向設(shè)計，即“對給定的性質(zhì)，找到相應的材料”。

從新材料到生物醫(yī)藥，從金融科技到城市治理，AI的應用正在為各行各業(yè)帶來前所未有的挑戰(zhàn)和機遇。讓AI在各個專業(yè)領(lǐng)域發(fā)揮能力，并降低服務成本，解決大模型幻覺問題是重中之重。會上，無限光年聯(lián)合創(chuàng)始人徐盈輝介紹了如何打造獨特的灰盒大模型，有效降低模型幻覺。他說“我們做大模型Day1起就意識到這項技術(shù)的真實挑戰(zhàn)，怎樣讓大模型在真實場景中發(fā)揮價值，我們感到任重道遠。我們使用符號推理引擎進行邏輯推理，把語言模型和邏輯推理結(jié)合起來，形成獨特的灰盒大模型，實現(xiàn)可信生成，過程可解釋，邏輯正確，真正釋放大模型生產(chǎn)力。目前灰盒大模型已在金融和醫(yī)療等行業(yè)落地，未來更將賦能千行百業(yè)。”

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