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2月19日下午,由世界互联网大会人工智能专业委员会(以下简称“专委会”)主办的“人工智能赋能科学研究”研讨会在北京召开。会上, 专委会主任委员、中国科学院自动化研究所研究员曾毅表示,在推进人工智能赋能科学的同时,要思考现代人工智能技术能否更好支持未来科学发现,以及它与人类智能的区别。
包括为了更好地借人工智能推动科学发展,我们对于人工智能未来的期待应当做哪些根节点性的工作和关键改进。
曾毅认为,科学本身对人工智能是有期待的,它既可作为推进科学发明发现的范式,也能作为辅助科学家的工具。不过,当下人工智能只是看似智能的信息处理工具,常犯人类不会犯的错误,真正科学意义上的人工智能尚未形成,需要多学科交叉理解来塑造。
他表示,有人认为人工智能进展显著,行为已接近人类,但行为相似不代表智能机制能经受考验。例如,人工智能在简单问题上也会以不可预知的方式犯错,图像生成也存在与预期不符的情况。
就像 “‘中国科学院大学’包含几个字” 这个简单问题,曾毅在现场展示了他对ChatGPT-4o和DeepSeek的提问截图。一开始,两者均给出了“七个字”的正确答案,但当曾毅刻意指出其回答 “错误”时,DeepSeek不断认错,回答“抱歉,我回答有误,实际上有七个字”,随后他故意说 “有六个字” ,DeepSeek选择了认同;ChatGPT-4o则是在被指出回答 “错误”后,马上放弃了原先的判断,回答“抱歉,我刚才回答错了。实际上,‘中国科学院大学’一共包含六个字。”曾毅认为,DeepSeek最开始的表现比ChatGPT好一点,同时指出,这样的“错误”表明了现在生成式人工智能在这类问题上,并没有能真正解决问题。
“现在很多基于大规模数据统计和大算力的人工智能虽发展迅速,但离科学意义上的人工智能和通用人工智能还有很大差距。”在曾毅看来,人工智能不能仅停留在工具层面,真正科学意义上的计算智能或基于自然机制的人工智能,其学习、发育和演化不能完全简化为计算,而是在高度交互环境中经数亿年演化塑造的。
曾毅表示,AI4S的启发源于多学科,科研人员不仅要提供便捷工具,更要基于自然机制打造人工智能科学和科学意义的人工智能。通过具体案例可知,智能不能仅停留在功能和行为模拟上,自然演化塑造的结构、机制与功能的深度协同才构成科学意义的智能。
“现代人工智能虽可辅助科学发明创造,但一个仍会犯人类不犯的错的人工智能,还称不上‘人工智能时代’,仍处于‘人类时代’。”曾毅强调,在科学发现和发明过程中,部分可借助人工智能的,就用其去做辅助,但另一部分仍需依靠科学家及公众与社会的互动。
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