金色财经报道,前 Google DeepMind 资深研究科学家、Unreasonable Labs 联合创始人兼 CEO 曹原认为,AI for Science 正进入爆发期。但 AI 要真正独立做出诺贝尔奖级别的科学发现,至少还需要二三十年。曹原此前参与过 Gemini 等项目,现在创业方向也是让 AI 发现新知识。他认为,眼下最大的瓶颈是验证。写代码可以马上运行测试,数学还能用 Lean 逐步检查证明。但生物、材料和物理最终都要做真实实验。一次实验可能很贵,也可能要等很久,AI 很难像 C...
金色财经报道,前 Google DeepMind 资深研究科学家、Unreasonable Labs 联合创始人兼 CEO 曹原认为,AI for Science 正进入爆发期。但 AI 要真正独立做出诺贝尔奖级别的科学发现,至少还需要二三十年。曹原此前参与过 Gemini 等项目,现在创业方向也是让 AI 发现新知识。他认为,眼下最大的瓶颈是验证。写代码可以马上运行测试,数学还能用 Lean 逐步检查证明。但生物、材料和物理最终都要做真实实验。一次实验可能很贵,也可能要等很久,AI 很难像 Coding Agent 一样连续快速试错。更难的是「创造新概念」。曹原认为,现在的模型很会在已有知识、定义和定理里搜索答案,但还不会像顶尖科学家一样,抽象出新的数学对象、定义和理论。他把这种「概念抽象」称为 AGI 的「最后一英里」。
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