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浦江潮涌，創(chuàng)新策源。
2025世界人工智能大會(huì)的百場(chǎng)論壇覆蓋大模型創(chuàng)新應(yīng)用、AIforScience、開源開放、算力新基建等前沿議題，進(jìn)一步拓展大會(huì)作為全球AI思想策源地的深度與廣度。大會(huì)振聾發(fā)聵地提出了“AI三問(wèn)”：數(shù)學(xué)之問(wèn)、科學(xué)之問(wèn)與模型之問(wèn)，直抵智能核心的“時(shí)代命題”，從上海出發(fā)，回響全球。
“AI三問(wèn)”無(wú)疑是一次跨界協(xié)同、理論創(chuàng)新的深度對(duì)話。在記者看來(lái)，“AI三問(wèn)”，亦是“AI三吻”，當(dāng)AI光速前行時(shí)，上海向?qū)W術(shù)共生與融合發(fā)展的新階段深情一吻。
數(shù)學(xué)之問(wèn)：機(jī)器從“證明的執(zhí)行者”變?yōu)椤耙?guī)律的探索者”？
學(xué)好數(shù)理化，走遍天下都不怕！
這一點(diǎn)，在大模型身上也不例外。過(guò)去一年，我們?cè)鵁o(wú)語(yǔ)，大模型連13.11和13.8哪個(gè)大都分不清；也曾感嘆，大模型參加高考數(shù)學(xué)甚至奧賽，都能拿高分了。
當(dāng)然，人們訓(xùn)練大模型，不只是讓它來(lái)做數(shù)學(xué)題的。之所以熱衷于提高模型的數(shù)學(xué)表現(xiàn)，是因?yàn)橄Ｍ馨褦?shù)學(xué)那里學(xué)到的嚴(yán)密邏輯應(yīng)用到其他更廣泛的領(lǐng)域。
近年來(lái)，AI與數(shù)學(xué)可謂“雙向奔赴”。新民晚報(bào)記者從大會(huì)多場(chǎng)與數(shù)學(xué)相關(guān)的論壇上了解到，2020年后，深度學(xué)習(xí)與大模型的發(fā)展，使AI從“驗(yàn)證工”升級(jí)為“發(fā)現(xiàn)助手”，開始主動(dòng)參與數(shù)學(xué)規(guī)律的挖掘與猜想的生成——大模型開始模擬人類的逐步推理過(guò)程，盡管暴露出“幻覺”缺陷，可針對(duì)這些缺陷的改進(jìn)方法亦在涌現(xiàn)。另外，AI在構(gòu)造數(shù)學(xué)對(duì)象上展現(xiàn)出獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，通過(guò)海量試錯(cuò)與策略優(yōu)化，機(jī)器能找到人類難以想到的特殊結(jié)構(gòu)。
需要指出的是，當(dāng)前AI的創(chuàng)新仍有明顯局限?！癆I能生成漂亮的證明步驟，卻提不出‘朗蘭茲綱領(lǐng)’這樣的宏大理論?！眲虼髮W(xué)數(shù)學(xué)家凱文·巴扎德指出，機(jī)器的突破多源于對(duì)海量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)歸納，而人類數(shù)學(xué)家能從看似無(wú)關(guān)的領(lǐng)域中提煉出統(tǒng)一框架——這種從0到1的原創(chuàng)性，仍是AI尚未跨越的鴻溝。
本屆大會(huì)上，Hitchin–Ngo實(shí)驗(yàn)室（聚焦代數(shù)幾何與數(shù)學(xué)物理）與Fefferman實(shí)驗(yàn)室（深耕流體力學(xué)與納維—斯托克斯方程）揭牌，標(biāo)志著國(guó)際頂尖數(shù)學(xué)研究力量落地申城。記者獲悉，上海的科創(chuàng)基因與學(xué)術(shù)積淀為AI與數(shù)學(xué)交叉研究提供了沃土。在AI領(lǐng)域，上海擁有全國(guó)領(lǐng)先的算力基礎(chǔ)設(shè)施——獲得本屆大會(huì)“鎮(zhèn)館之寶”的華為384超節(jié)點(diǎn)真機(jī)等尖端設(shè)備性能領(lǐng)先全球，為大規(guī)模數(shù)學(xué)建模與AI訓(xùn)練提供強(qiáng)大支撐；在數(shù)學(xué)領(lǐng)域，復(fù)旦、交大等高校的數(shù)學(xué)學(xué)科長(zhǎng)期位居全國(guó)前列，在微分幾何、組合數(shù)學(xué)等方向的研究實(shí)力雄厚。這種“AI產(chǎn)業(yè)集群+頂尖數(shù)學(xué)學(xué)科”的雙重優(yōu)勢(shì)，使上海成為探索二者融合的理想試驗(yàn)田。
當(dāng)前，上海正圍繞數(shù)學(xué)與AI融合的三大前沿方向布局：首先是基礎(chǔ)理論突破，聚焦幾何深度學(xué)習(xí)、微分方程與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合等方向，推動(dòng)數(shù)學(xué)理論為AI提供“公理支撐”；第二是AI輔助數(shù)學(xué)研究，開展“機(jī)器發(fā)現(xiàn)規(guī)律—人類證明定理”的協(xié)同研究，重點(diǎn)探索AI在紐結(jié)理論、數(shù)論等領(lǐng)域的應(yīng)用；第三則是產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景轉(zhuǎn)化，在智能制造、智能醫(yī)療等領(lǐng)域，提煉具有共性的數(shù)學(xué)問(wèn)題。
“在世界人工智能大會(huì)這樣的平臺(tái)上組織專門探討數(shù)學(xué)問(wèn)題的論壇，我很驚喜，也很感謝，這體現(xiàn)了上海凝練問(wèn)題的水平，抓住了AI發(fā)展的‘要害’。”中國(guó)科學(xué)院院士徐宗本指出，“目前，我們更多的是工程創(chuàng)新，原理突破很少，中國(guó)要在國(guó)際AI領(lǐng)域真正占有一席之地，必須把基礎(chǔ)理論搞上去，這背后，恰是數(shù)學(xué)?！?/p>
科學(xué)之問(wèn)：能為科學(xué)研究提供“革命的工具”？
當(dāng)大模型流暢模擬人類對(duì)話，當(dāng)量子計(jì)算機(jī)效率超越傳統(tǒng)超算千萬(wàn)億倍，當(dāng)AI開始預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)、驅(qū)動(dòng)機(jī)器人感知環(huán)境……AI正從技術(shù)工具加速滲透到科學(xué)研究的核心場(chǎng)域。
諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)得主楊振寧曾說(shuō)，科學(xué)的突破往往發(fā)生在學(xué)科交叉處。當(dāng)AI成為連接數(shù)字與物理世界的橋梁，它已不再是單純的技術(shù)工具，而是科學(xué)研究的“協(xié)同伙伴”。
2025世界人工智能大會(huì)科學(xué)前沿論壇上，AI“教父”、諾貝爾獎(jiǎng)和圖靈獎(jiǎng)雙料獲得者杰弗里·辛頓就說(shuō)，AI對(duì)科學(xué)的幫助是顯而易見的，“迄今為止，最令人印象深刻的例子是AI預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)折疊結(jié)構(gòu)，這是一個(gè)早期標(biāo)志。現(xiàn)在在許多領(lǐng)域，AI都將改善科學(xué)?！?/p>
大會(huì)開幕首日，就有多個(gè)和科學(xué)發(fā)現(xiàn)相關(guān)的發(fā)布——上海人工智能實(shí)驗(yàn)室正式發(fā)布“書生”科學(xué)發(fā)現(xiàn)平臺(tái)，采用“通專融合”開發(fā)思路，以“書生”大模型為通用基座，搭載了200多個(gè)用于專業(yè)領(lǐng)域研究的智能體；中國(guó)科學(xué)院聯(lián)合團(tuán)隊(duì)研發(fā)的“磐石·科學(xué)基礎(chǔ)大模型”面世，實(shí)現(xiàn)了對(duì)多種科學(xué)模態(tài)數(shù)據(jù)的深入理解，具備科學(xué)文獻(xiàn)萃取融合、科學(xué)知識(shí)表征推理和科學(xué)工具編排規(guī)劃等核心能力……
“我們希望通過(guò)體系化的AI賦能，為科學(xué)研究提供‘革命的工具’，推動(dòng)科研范式變革?！鄙虾Ｈ斯ぶ悄軐?shí)驗(yàn)室青年科學(xué)家白磊如是說(shuō)。
他透露，科研人員可以在“書生”科學(xué)發(fā)現(xiàn)平臺(tái)上調(diào)動(dòng)多學(xué)科智能體，進(jìn)而利用“書生”科學(xué)多模態(tài)大模型豐富的知識(shí)儲(chǔ)備和推理能力，自動(dòng)從海量的科學(xué)數(shù)據(jù)中識(shí)別出新的科學(xué)規(guī)律，提出新的科學(xué)假設(shè)；進(jìn)一步，平臺(tái)還可從理論走向?qū)嶒?yàn)，自動(dòng)完成方案設(shè)計(jì)、代碼實(shí)現(xiàn)，甚至可通過(guò)遠(yuǎn)程控制儀器設(shè)備，“親手”開展部分實(shí)驗(yàn)；最后，它能獲取實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，開展分析和討論，“從這個(gè)角度來(lái)看，‘書生’平臺(tái)已經(jīng)有能力從頭到尾覆蓋科研全流程，為科學(xué)家提供一站式支持?！?/p>
新民晚報(bào)記者了解到，利用這一平臺(tái)，臨港實(shí)驗(yàn)室等機(jī)構(gòu)已推出了多智能體虛擬疾病學(xué)家系統(tǒng)“元生”，可自動(dòng)發(fā)現(xiàn)并驗(yàn)證創(chuàng)新治療靶點(diǎn)，目前，“元生”已在肝癌和結(jié)直腸癌治療上分別提出新靶點(diǎn)GPR160和ARG2，并被真實(shí)臨床樣本和動(dòng)物實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，形成科學(xué)閉環(huán)。
這么來(lái)看，難道說(shuō)科學(xué)家也有了被AI取代的危機(jī)嗎？白磊并不這么認(rèn)為，他說(shuō)“AI+科研”本質(zhì)上是“人機(jī)一體”，破除科學(xué)研究領(lǐng)域的各種壁壘，從而大幅降低科研門檻，實(shí)現(xiàn)所謂“科研民主化”。
“AI能讓每個(gè)人都有機(jī)會(huì)成為科學(xué)家，能讓更專業(yè)的科學(xué)家成為愛因斯坦，能讓愛因斯坦更早更快發(fā)現(xiàn)相對(duì)論。”白磊打比方說(shuō)。
據(jù)透露，上海AI實(shí)驗(yàn)室正在積極推動(dòng)“書生”科學(xué)發(fā)現(xiàn)平臺(tái)與國(guó)內(nèi)頂尖大學(xué)和科研院所對(duì)接，同時(shí)也誠(chéng)邀全球科研機(jī)構(gòu)、企業(yè)及科研工作者共同體驗(yàn)、共同開發(fā)，以打造一個(gè)更完備的科學(xué)智能創(chuàng)新生態(tài)。
模型之問(wèn)：通向AGI之路如何行穩(wěn)致遠(yuǎn)？
當(dāng)大模型在特定數(shù)據(jù)集上準(zhǔn)確率達(dá)到99%，卻在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中頻繁翻車，我們是否該反思：模型的泛化能力不足，究竟是數(shù)據(jù)問(wèn)題還是架構(gòu)原罪？“單一架構(gòu)無(wú)法包打天下”已成為共識(shí)，Transformer與非Transformer架構(gòu)路線，該何去何從？
如果說(shuō)在前兩問(wèn)中，數(shù)學(xué)之問(wèn)以公理公式推演規(guī)律，建認(rèn)知框架；科學(xué)之問(wèn)扎根實(shí)證，探自然本質(zhì)。那么模型之問(wèn)，便是融合二者，化抽象為實(shí)用。
很多人意識(shí)到，想要進(jìn)一步提升模型處理的效能，需要根本性創(chuàng)新而非漸進(jìn)式改進(jìn)。大家嘗試對(duì)Transformer架構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化升級(jí)，比如MoE架構(gòu)（混合專家模型）；很多企業(yè)也開始嘗試在Transformer架構(gòu)之外，尋找新的方案。除了架構(gòu)的創(chuàng)新以外，業(yè)界也嘗試從模型的訓(xùn)練方法著手——從預(yù)訓(xùn)練到后訓(xùn)練，尋找大模型發(fā)展的新方向。
“AGI（通用人工智能）的前沿，毫無(wú)疑問(wèn)就是我們下一步該怎么觸達(dá)AGI？”上海人工智能實(shí)驗(yàn)室主任周伯文教授說(shuō)，“是否存在一種可能，如果通用和專業(yè)能力是AGI本質(zhì)特征，能否從一開始設(shè)計(jì)路線的時(shí)候就瞄準(zhǔn)通用和專業(yè)能力的兼得展開?！?/p>
為此，“通專融合”的思路被提出，包含了三層實(shí)現(xiàn)方案，第一層是基礎(chǔ)模型層，在模型架構(gòu)上面需要更深的思考；第二層是融合層，能夠讓不同的專業(yè)技能互相融合，讓通用和專用融合、讓多任務(wù)融合；第三層則是如何實(shí)現(xiàn)可泛化的評(píng)估和獎(jiǎng)勵(lì)。
“我們認(rèn)為這三層需要協(xié)同，同時(shí)發(fā)生，而且對(duì)外界的探索進(jìn)化需要以更高的效率觸達(dá)模型底座的變化?！敝懿母嬖V記者。
此外，大模型數(shù)據(jù)饑渴的問(wèn)題已經(jīng)迫在眉睫?？癖嫉拇竽Ｐ蛶缀跬淌闪怂械墓_數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)依賴數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型能力增長(zhǎng)的路徑已難以為繼。
“據(jù)說(shuō)到2027年前后，整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)上的自然語(yǔ)言的數(shù)據(jù)都會(huì)被用盡。語(yǔ)言生成的速度遠(yuǎn)沒有算力生長(zhǎng)的速度來(lái)得快，那這樣顯然形成了一種模型的倒掛差?！鄙虦萍级麻L(zhǎng)兼CEO徐立解釋。
當(dāng)書本與互聯(lián)網(wǎng)知識(shí)窮盡時(shí)，下一代的智能將從何處獲?。康谝浑A段靠標(biāo)注，第二階段靠語(yǔ)言，接下來(lái)呢？徐立用人來(lái)打比方，人類自誕生起，便通過(guò)與現(xiàn)實(shí)世界的不斷互動(dòng)探索獲得智能，而非始于語(yǔ)言或監(jiān)督的認(rèn)知學(xué)習(xí)。這種與世界的交互是智能增長(zhǎng)的重要源泉。這帶來(lái)啟示：與現(xiàn)實(shí)世界互動(dòng)產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)可以帶來(lái)智能。
“需要強(qiáng)大的現(xiàn)實(shí)世界理解模型+深度3D理解模型來(lái)協(xié)同提升該能力?！毙炝⒅赋觥?/p>
還有就是，無(wú)數(shù)人焦慮：大模型是敵人還是伙伴？在此次造訪中國(guó)前，杰弗里·辛頓前已多次在公開信和演講中指出，當(dāng)前AI系統(tǒng)已經(jīng)具備自主學(xué)習(xí)和演化的潛能，“一旦其擁有長(zhǎng)期目標(biāo)，就可能會(huì)發(fā)展出與人類目標(biāo)不一致的‘子目標(biāo)’，甚至試圖欺騙人類、操縱人類、逃脫人類的控制?！?/p>
在此次大會(huì)上，辛頓表示，會(huì)有既聰明又善良的AI，但如何訓(xùn)練它變得聰明和如何訓(xùn)練它變得善良是不同的問(wèn)題，“所以，各國(guó)應(yīng)該分享讓它善良的技術(shù)，即使大家不愿意分享讓它聰明的技術(shù)?！?/p>
原標(biāo)題：《上海作答“AI三問(wèn)”：夯實(shí)數(shù)學(xué)根基、驅(qū)動(dòng)科研變革、探索AGI路徑》
欄目張炯強(qiáng)題圖來(lái)源：新民晚報(bào)陳夢(mèng)澤圖片來(lái)源：新民晚報(bào)陶磊陳夢(mèng)澤圖片新民晚報(bào)陶磊
來(lái)源：作者：新民晚報(bào)郜陽(yáng)
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