在台风“贝碧嘉”登陆前5天，复旦大学团队开发的伏羲气象大模型就精准预测出它将在上海浦东新区登陆。伏羲再次展示了人工智能在科学领域的深度应用。“人工智能正迎来‘大爆炸’阶段。”复旦大学人工智能创新与产业研究院副院长，复旦大学cfff平台执行主任，博士生导师程远在第二十三届浦江学科交叉论坛学术分论坛上表示，ai正在从感知和认知向通用人工智能（agi）迈进，并有望在科学研究和产业赋能中扮演关键角色。这或许意味着，ai不再只是帮助我们解决眼前的问题，它正在改变我们理解世界的方式，甚至帮助我们发现未知的科学规律。

据悉，本次分论坛由市委统战部、市科技工作党委指导，民革上海市科技系统支部委员会主办，上海市生物医药技术研究院牵头承办。

openai o1：

ai真的在“思考”？

在程远的演讲中，openai o1模型被频频提及。他指出，这一模型的最大突破在于逻辑推理能力的显著提升。想象一下，ai不仅能回答你的问题，还能像人类一样，先停下来“思考”一下该如何解决问题。是不是感觉很科幻？程远说：“o1模型已经开始像人类一样思考，它不再只是处理数据，而是先构建逻辑，像科学家那样一步步推导。”

这种“思考”能力到底有多强？他解释道：“o1模型已经不再是简单的生成式ai，它开始像人类科学家一样，‘思考’如何解决问题。”

“

这种推理能力，让ai能够在处理复杂任务时，预先构建逻辑框架，然后一步步执行，使其在数学和代码能力上超越了前代模型。程远引用了一组数据：“在博士水平的科学问答上，o1模型取得了接近80分的成绩，远超人类平均水平。”

”

在程远看来，openai o1的成功是数据与强化学习结合的结果。随着数据驱动技术的不断进化，openai o1模型展示出在科学问题上解决复杂推理任务的巨大潜力。程远总结道：“从生成到推理，o1标志着ai进入了一个全新的认知阶段。”

ai爱因斯坦：

未来的科学家会是ai吗？

如果ai真的可以像科学家一样思考问题，那未来的“科学家”会不会是ai呢？程远指出，人工智能正引发科学研究的“第五范式”——数据与机理的深度融合，即“ai for science”。他解释道，传统科学研究经历了实验、理论、计算仿真到大数据驱动的变革，如今，ai正在从数据科学和计算智能的基础上引入智能技术，开启新的科技形态。

“ai for science”不仅仅是让ai帮助人类处理数据，还让它具备提出问题、探索未知的能力。“我们正在逐步迈向‘ai爱因斯坦’，即提出有价值的科学问题，并拥有理解复杂世界探索未知规律的能力。”

“al爱因斯坦"的核心是“数据+机理”融合双驱动。“单靠数据，ai在面对未知领域时可能力不从心，但如果能够加入科学家总结出来的机理，ai将具备更强的推理和外推能力。”程远解释说。

在程远看来，未来的“ai爱因斯坦”将拥有理解复杂世界和提出有价值科学问题的能力，这种“ai for science”将极大地改变科学探索的方式。

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“我们在复旦的工作，就是通过ai和科学的深度融合，推动人工智能自主发现规律，并帮助科研人员加速探索未知领域。”程远表示，这种双驱动的方式不仅提升了ai模型的有效性，还降低了其对大规模数据和算力的依赖。

”

他特别提到了伏羲气象模型的成功应用。“伏羲模型不仅仅依靠历史数据，还融合了气象学的核心机理，能够精准预测台风‘贝碧嘉’的路径。”他强调，这种“数据+机理”的融合方式，将是未来ai推动科学进步的重要路径。“未来的‘ai爱因斯坦’或许真的能够提出我们人类从未想象过的科学问题。”

灰盒模型：

ai如何从“猜”变成“可信”？

“黑盒”ai是不是让你有点不放心？在程远看来，ai要真正赋能科研，还需解决模型透明性的问题。他介绍了“灰盒可信”这一概念。“我们不光要让ai快速做出预测，还要让它告诉我们为什么这么做。”程远说。

程远解释道，传统的深度学习模型常被称为“黑盒”，因为我们无法完全理解它的推理过程。但如果能将“黑盒”的快速计算与“白盒”的逻辑推理相结合，即意味着将深度学习的快速拟合与符号计算的逻辑推理结合起来，即可打造可信的大模型。

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“两种方法的融合是agi发展的重要方向，‘黑盒’的快思考和‘白盒’的慢思考相结合打造的‘灰盒模型’会告诉你，它为什么这么做，背后有什么逻辑。”他补充说。

”

这种结合使得ai不仅能够处理已有的数据，还能在稀缺数据的情况下，通过机理推理进行外插扩展。他补充道：“深度学习依赖数据的地方进行拟合，而科学的规则则可以帮助我们在没有数据的地方进行推理扩展。就像从牛顿力学走向爱因斯坦的相对论一样，知识规则和数据可以相互作用，推动科学的进一步发展。”

他进一步阐述，“未来agi的发展方向，灰盒模型将成为关键，通过合理平衡两种推理方式，ai将具备更强的扩展性和逻辑性，尤其是在科学研究中，将会有更大的突破。”

程远总结道：

“灰盒可信的ai模型，

正是我们朝着

‘ai爱因斯坦’目标

迈出的重要一步，

ai for science

将推动科研范式的转变，

深度赋能产业。”

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作者：蓝悦

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