10月27日至28日，首届天桥脑科学研究院AI驱动科学研讨会在美国旧金山举办。本次研讨会由天桥脑科学研究院与加州大学伯克利分校计算、数据科学与社会学院联合主办，汇聚了包括三位诺贝尔奖得主、斯坦福大学荣誉校长、Alphabet董事会主席在内的20多位全球顶尖学者和产业领袖，共同探讨AI如何驱动科学发现。

陈天桥：投入10亿美元算力支持创新人工智能研究

盛大集团和天桥脑科学研究院创始人，全球知名创新企业家、慈善家陈天桥在会上宣布：投入10亿美元算力，支持全球科学家的创新人工智能研究。他表示：“人类的进化从未停止，只是方式改变了。我们的工具——现在包括AI——是进化的外部器官。”

陈天桥认为，AI的终极价值是发现。发现式智能可以主动构建关于世界的可检验理论模型、提出可被证伪的假说，并在与世界的交互与自我反思中持续修正其理解框架的智能，这是真正意义的通用人工智能。它能提出问题而非只回答问题，能理解规律而非仅预测结果，超越了模仿，具备创造和发现这些智慧的本质能力 ，让AGI的意义不再是“取代人类”而是“进化人类”。

他指出，打造发现式智能需要建设五个能力，分别是神经动力结构、长期记忆、因果推理机制 、世界模型、元认知与内在动机系统，它们共同形成一个有生命力、面向发现的智能闭环。为帮助全球科学家推进发现式智能研究，陈天桥宣布了基准测试、结构性算力、PI孵化器等多项特别针对青年科学家的支持。"Scale是巨人的道路，Structure是年轻人的机会"，陈天桥表示，"真正改变智能的下一个算法不会出现在数据中心——它会出现在笔记本电脑上。"

盛大集团和天桥脑科学研究院创始人，全球知名创新企业家、慈善家陈天桥发言。

奥马尔·亚基：AI是新的科学思维体

一个零能耗的便携式取水装置，被放置在空气湿度不到15%，极其炎热的美国沙漠”死亡谷”中，很快成功地从大气中取到了饮用水。这个堪称旅行者救命稻草的神器，是由ChatGPT分子优化编辑设计的材料制成。新晋2025年诺贝尔化学奖得主、加州大学伯克利分校的奥马尔·亚基教授分享了这一最新成果。

他发表了题为“用于材料发现的智能体 AI”的主题演讲，定义了“从分子到社会”的新范式，一个由生成式 AI、自学习 Agents机器人智能体共同驱动的科学循环系统。他说：“AI不是工具，而是新的科学思维体。借助人工智能，我们正在赋予科学自行思考、推理和演进的能力。”

除了AI设计的沙漠取水神器，他和团队基于ChatGPT创建的七个Agents组成虚拟科研团队，共同设计并优化了COF-323的结晶过程，实现了从无定形到高结晶的飞跃。同时，他们训练ChatGPT阅读数千份合成报告并进行推理，证明该模型的预测性能优于许多传统启发式方法，ChatGPT从一个文本生成器演变成一个科学推理引擎。

奥马尔·亚基发表主题演讲。

戴维·贝克：AI逆转生命密码，从头设计蛋白质工程

2024年诺贝尔化学奖得主、华盛顿大学的戴维·贝克分享了 AI 如何“从头设计”蛋白质工程领域。他的研究从传统的“序列预测功能”模式，转向“功能设计序列”的新模式，并首次获得了根据预设的生物学功能，反向设计并构建全新基因序列的能力。

贝克教授介绍了其团队开发的RFDiffusion3模型，这是一种能够在三维结构空间中进行运算的先进生成式AI模型。研究人员仅需输入期望的分子功能，该模型便能生成具有相应功能的新型蛋白质的精确三维结构蓝图，基于这一技术，团队已在神经退行性疾病研究、酶工程领域等取得多项突破性成果。

贝克教授指出，AI模型的快速发展高度依赖于一个与实验数据紧密耦合的“反馈闭环”。他强调，一个高效的“设计-构建-测试-学习”迭代循环是必不可少的：AI进行预测设计，实验室进行快速验证，而实验产生的数据都将即时反馈给模型，用于优化算法参数。

珍妮弗·道德纳：仍有40%的基本基因功能是未解之谜

2020年诺贝尔化学奖得主、加州大学伯克利分校的珍妮弗·道德纳教授在演讲中分享了一种用CRISPR技术开发的镰状细胞病基因疗法。

她回顾了从在细菌中发现CAS核酸酶到最终促成CRISPR基因编辑技术诞生的完整历程，同时指出该领域面临的巨大挑战：尽管CRISPR技术无比强大，但即使是在最简单的生物体中，仍有高达40%的基本基因的功能至今是未解之谜。极大阻碍了基因编辑技术向更纵深领域的推进。

她强调，生物学领域的数据是有限的，为生物学构建有效的机器学习模型，需要“经过精心策划的、包含因果关系的数据集”。为此，她提出了CRISPR与机器学习的协同进化，可以用CRISPR技术在细胞系中系统性地制造“基因扰动”，从而大规模、高效率地筛选并鉴定每个基因的具体功能。这为构建因果数据集提供了关键工具。

约翰·轩尼诗：人类必须守住涉人工智能关键决策权

人工智能正以前所未有的方式席卷全球，在不到一年的时间里就达到了50%的美国家庭普及率，而个人电脑实现同一数字花费了数十年时间，智能手机也用了10多年。图灵奖得主、斯坦福大学第十任校长暨现任 Alphabet（谷歌母公司）董事长约翰·轩尼诗在题为“AI赋能科学与社会”的演讲中强调了这一惊人现象。

作为见证了第一台个人电脑，第一个互联网网页，以及第一版雅虎网站的亲历者，他指出面对AI技术浪潮人类应共同坚守的关键原则：在使用AI或与AI协作完成工作时，必须保持“透明的披露”；必须严格验证AI生成的内容；对于AI合成的数据必须建立详细的文档记录。他特别强调，在涉及人工智能关键决策时，人类绝不应被排除在外。

他指出了两个担忧。一是数据的质量与数量。以 AI 模型目前惊人的数据消耗速度，全球现有的数据存量可能在4到5年内被耗尽，未来我们的数据生成速度能否跟上大型AI模型训练的步伐。二是关于能源效率。与算力的迅猛增长相比，计算的“能源效率”提升速度要缓慢得多。

约翰·轩尼诗发表主旨演讲。

据悉，此次研讨会还举行了“AI 驱动科学大奖”颁奖典礼，上一年的三位获奖青年科学家现场分享了他们的研究成果和获奖心得。

采写：南都N视频记者 张雨亭