“不要盲目追求通用人工智能”“人工智能是脑的数字孪生”“人工智能已经不是任人摆布的工具”“人工智能+机器自动化是未来发展的必然趋势”“人工智能赋能科学家的最佳模式是人机协同，人智协同”……

近日，由中国科学院计算技术研究所主办的人工智能驱动的科学研究（AI for Science，以下简称AI4S）研讨会在北京举办。150余名相关领域的专家学者、行业同仁亲临现场，共同探讨人工智能对科学研究的赋能作用。

中国科学院计算技术研究所所长陈熙霖说：“人工智能从诞生之日起就是促进技术发展的有效工具。AI4S作为一个高度交叉融合的前沿领域，可以为数理、化学、生命、材料等多个学科赋能。”

“人有人智，机有机‘智’”，中国工程院院士李国杰表示，人机互补是AI4S的主要特征之一，今后要争取做到人类和人工智能“各显其智，智智与共”。

当前，AI4S正在全球范围内掀起一场科研范式的深刻变革。人工智能技术与传统技术研究深度融合，显著加速科研进程，更为探索未知科学领域开辟了全新路径。

李国杰说：“人工智能并非取代科学家。AI4S的核心价值在于将人类从低效的试错过程中解放出来，专注于创造性思维。未来科学发现将呈现‘AI提出候选方案-人类判定科学意义-协同优化’的螺旋上升模式。”

“人工智能是脑的数字孪生。”会上，中国科学院院士陈润生在作“人工智能大模型”主题报告时强调，大模型兼具“大规模”和“预训练”两种属性，面向实际任务建模前需在海量通用数据上进行预先训练，这可以大幅提升人工智能的泛化性、通用性、实用性，是人工智能迈向通用智能的里程碑技术。

人工智能是否会超越人类智能？何时会超过？面对这样的尖锐性提问，陈润生坦言，这些问题还需要进行深入探讨，不能简单下结论，但到目前为止，还没有任何理论和任何知识提出“不能超过”。何时超过要取决于人工智能的发展，“我相信，在未来相当长的时间里，这些问题都会萦绕在大家的头脑中。”

人工智能是科学研究的重要工具，并已从早期辅助数据分析、文献整理的“工具人”发展为科学发现的全流程参与者。

对此，陈熙霖认为，人工智能有望助力解决科学研究过程中人类科学家面临的数据瓶颈、知识瓶颈和假设检验瓶颈等问题。“而人工智能赋能科学家的最佳模式是人机协同，人智协同。”

“相较于人类科学家，AI4S具有显著的体力、传感、记忆、关联、视野、维度优势。”他预测，AI4S将逐步从通用大模型的简单应用向大模型特定学科垂域化应用、面向特定数据和科学任务的人工智能设计、面向非自然语言类科学大数据的人工智能设计直至人工智能主导的科研全流程增强等方向逐步深入。

大会现场，与会专家围绕“AI赋能科学：赋什么？怎么赋？”议题展开热烈讨论。此外，大会还组织了生物医药、生命健康、物质科学、大模型和系统优化4个分论坛，邀请了AI4S领域24位专家作了专题报告，开展了专题交流等活动。