就在前不久新加坡结束的第四十届人工智能协会年会上，咱们中国科研团队搞出了一个叫“通专融合”的AGI发展路径。这个路径让国际顶尖学者都吵翻了天。周伯文博士，上海人工智能实验室的主任兼首席科学家，在大会上发表了这篇报告，把大家的目光全给吸引过来了。这一思路不光画出了AI未来的模样，还把它最后的“大考”摆在了人类搞科研的最前沿。周博士在他的报告里指出，现在以大语言模型为代表的AI技术虽然聊天和查资料挺厉害，可要是碰到专业科学推理这块硬骨头，马上就不行了。他们联合百位专家测了一下，发现AI在专业任务上的表现可能会掉到通用任务的一半甚至更低。这说明现在的AI虽然知识面广，但太不精了，要么是数据量太大驾驭不住，要么是不懂举一反三，再加上科研反馈太慢、奖励信号又少。《自然》杂志最近也说过类似的话：现有的深度学习模型虽然在做数据驱动的简单任务时很在行，但想让它自己做出开创性发现是挺难的。为了解决这个问题，上海人工智能实验室提出了“通专融合”，就是要打破通用和专业老死不相往来的局面。他们觉得要想变成AGI，系统得既能懂很多东西（“通”），又能通过自己学习变成某个领域的专家（“专”）。为了实现这个目标，实验室搞了个叫“智者（SAGE）”的新架构。这个架构主要是在底层理清知识和推理的关系，让AI自己有好奇心去探索，并且能在大任务集和真实世界里不断学习进化。为了把理论变成实际能力，实验室又搭了两个平台：“书生”科学多模态大模型和“书生”科学发现平台。这两个平台是为了让AI既有直觉快思考的能力，又有严谨慢思考的本事。 实践证明效果不错。比如在气候科学方面，“书生”平台自己调度工具处理了二十年的数据，还写了几千行代码，找出了以前大家都没注意到的一个水汽联动规律，修改了现有模型的错误。在生物医药领域，它模拟了老专家的思维模式，找出了可能有用的治疗靶点。数据显示，“书生”模型在通用能力上已经跟国际一流开源模型差不多了，而且在化学、生物这些九个核心领域的专业性能上，全都超过了国际同期的顶尖闭源模型。 从提出这个理论路径开始，到研发“智者”架构和“书生”平台，咱们国家的科研团队已经在科学智能这块战略高地上做好了从理想到现实的布局。周博士说通往AGI的路虽然画好了，但还得接着往前走。现在他们把论文和代码都开源了给全世界用了。这事儿不光给中国的人工智能发展指明了方向，也给全球解决难题、实现可持续发展注入了动力。科学智能的大浪潮来了，咱们中国就在自家门口探索呢。