在近期舉辦的浦江論壇“人工智能賦能科學研究”專題研討會上，上海人工智能實驗室領軍人物周伯文教授圍繞AI4S（人工智能賦能科學研究）領域的前沿議題，系統提出了六個關鍵性思考方向。這場以“邊界、預測、交叉、形式化、驗證、新科學”為脈絡的學術探討，引發了學界對人工智能與科學創新關系的深度反思。

針對“人工智能是否具備解決所有科學問題的潛力”這一核心命題，周伯文通過數學史與計算科學的雙重維度展開論證。他以希爾伯特可判定性問題、哥德爾不完備定理為理論基點，結合吳文俊院士在機器證明領域的突破性實踐，指出當前對AI能力的認知正經歷從“過度樂觀”到“理性回歸”的轉變。盡管通用人工智能（AGI）的融合發展可能突破現有邊界，但科學探索的本質仍需遵循客觀規律。

在預測能力評估環節，專家組通過具體案例揭示技術局限。以AlphaFold預測蛋白質結構為例，該技術雖能精準模擬分子構型，卻無法闡釋折疊機制背后的物理原理。更復雜的混沌系統如三體問題，即便采用神經網絡進行短期模擬，長期預測仍面臨不可逾越的障礙。這印證了單純依賴數據驅動的預測模式存在本質缺陷，亟需AGI技術路徑實現認知躍遷。

關于科學表征的語言之爭，研討溯源至1972年圖靈獎得主迪克斯特拉的學術主張。與會者重溫了韋達、笛卡爾等人構建數學符號體系的里程碑意義，指出自然語言在描述自然規律時的表達局限。當前實驗室正在推進的多模態表征研究，試圖在自然語言與形式化語言之間建立新的解釋框架，這被視為突破科學表述瓶頸的關鍵嘗試。

跨學科融合領域的歷史經驗為當下研究提供重要啟示。分子生物學奠基人韋弗早在1933年就預言物理學與生物學的交叉將催生革命性突破，洛克菲勒基金會持續投入的決策最終驗證了這一判斷。上海人工智能實驗室發起的“攀登者計劃”正沿襲這種戰略思維，通過構建跨學科研究平臺，試圖復制分子生物學級別的科學范式變革。

在科學發現驗證體系的構建上，專家設計了思想實驗：若僅提供1905年前的學術資料，AI能否獨立推導出廣義相對論？該命題揭示重大科學突破需要研究者、工具與研究對象的三維互動。實驗室提出的系統性解決方案強調，AI應作為認知增強工具，通過跨域知識整合、研究工具優化和對象深度解析，全程參與科研創新鏈條。

人文社科領域的量化研究引發激烈討論。美學大模型對梵高與徐悲鴻作品評分差異的案例，暴露出當前AI在文化價值判斷上的局限性。但周伯文同時展示實驗室開發的“書生·妙析”系統，該平臺通過構建結構化分析框架，正在為非結構化數據研究提供新的度量工具。這種技術演進預示著AI將重塑傳統科學認知體系，催生跨學科研究新范式。

這場思想交鋒最終凝聚為學術共識：在人工智能時代，科學探索的指南針始終由人類的好奇心與價值觀掌控。與會者強調，既要清醒認識技術邊界避免盲目追捧，也要把握融合機遇防止錯失創新窗口。當AGI技術成為認知引擎，人類科學精神將成為指引技術向善的核心驅動力。