盛大集團、發(fā)現(xiàn)天橋腦科學研究院創(chuàng)始人陳天橋日前在首屆 AI 驅動科學研討會（AIAS 2025）上提出的式智"發(fā)現(xiàn)式智能"（Discoverative Intelligence）理念，迅速獲得國際學術界的國際熱烈響應。多位國際頂尖學者紛紛表示高度認同，頂尖認為這一理念抓住了 AI 應用于科學研究的學者響核心，將引領科學發(fā)現(xiàn)的熱烈新范式。

斯坦福大學名譽校長、發(fā)現(xiàn)Alphabet （谷歌母公司）董事長、式智圖靈獎得主 John Hennessy  教授對"發(fā)現(xiàn)式智能"理念給予了最直接的國際肯定："科學的本質在于發(fā)現(xiàn)，而'發(fā)現(xiàn)式智能'正抓住了人工智能應用于科學研究的頂尖核心——加速并強化發(fā)現(xiàn)的過程！"

作為見證了個人電腦、學者響互聯(lián)網和 AI 浪潮的熱烈技術領袖，Hennessy 指出，發(fā)現(xiàn)AI 正以前所未有的式智速度普及——不到一年就達到 50%的美國家庭普及率，而個人電腦實現(xiàn)同樣目標花費了數(shù)十年。國際在這樣的技術浪潮中，明確 AI 的核心價值方向至關重要。

加州大學伯克利分校計算、數(shù)據(jù)科學與社會學院院長 Jennifer Chayes教授 評價："'發(fā)現(xiàn)式智能'完美地詮釋了生成式人工智能、大規(guī)模并行實驗與人類創(chuàng)造性引導相融合的迭代過程。發(fā)現(xiàn)性智能是科學的未來，將在生物醫(yī)學與健康、氣候與可持續(xù)性以及人類福祉領域帶來極大加速的突破。"

加州理工學院計算與數(shù)學科學教授 Animashree Anandkumar 從技術層面深刻闡釋了"發(fā)現(xiàn)式智能"的核心特征："面向科學發(fā)現(xiàn)的人工智能必須具備超越訓練范圍的外推能力。這種能力不能僅從數(shù)據(jù)中獲得，我們需要將物理知識融入其中，以實現(xiàn)真正新穎且令人驚奇的發(fā)現(xiàn)。"

南加州大學工程學院院長 Yannis Yortsos 教授指出了 AI 在科學發(fā)現(xiàn)中角色的演進趨勢："無論作為工具、催化劑還是技術本身，人工智能都在迅速加速科學發(fā)現(xiàn)。這種'發(fā)現(xiàn)性'的特質只會不斷增長。"

加州理工學院陳天橋雒芊芊神經科學研究院院長David Anderson教授："天橋腦科學研究院提出的資金規(guī)模與創(chuàng)新機制，將吸引有才華的年輕研究者推動人工智能的能力，從加速科研到探索未知領域，其影響將是變革性的。"

值得注意的是，三位諾貝爾獎得主分享的最新研究成果，生動印證了"發(fā)現(xiàn)式智能"理念的現(xiàn)實意義：

2025 年新晉諾貝爾化學獎得主 Omar Yaghi 展示了 AI 設計的零能耗沙漠取水裝置，以及 AI Agents 團隊在幾天內完成上百次實驗的案例，他宣稱"AI 不是工具，而是新的科學思維體"。

2024 年諾貝爾化學獎得主 David Baker 介紹了如何利用 AI 實現(xiàn)從"序列預測功能"到"功能設計序列"的革命性轉變，真正實現(xiàn)了"從頭設計"蛋白質。

2020 年諾貝爾化學獎得主 Jennifer Doudna 強調 CRISPR 與機器學習的協(xié)同進化，指出需要"包含因果關系的數(shù)據(jù)集"。

陳天橋在演講中系統(tǒng)闡述了"發(fā)現(xiàn)式智能"的核心內涵：這是一種能夠主動構建可檢驗理論模型、提出可證偽假說，并通過與世界的互動和自我反思不斷修正認知框架的智能。

他特別強調："它超越了模仿，因為創(chuàng)造和發(fā)現(xiàn)才是智慧的本質；它重新定義了 AGI 的意義——不是'取代人類'，而是'進化人類'。"

為實現(xiàn)"發(fā)現(xiàn)式智能"，陳天橋提出了五大核心能力：神經動力學結構、長期記憶系統(tǒng)、因果推理機制、世界模型，以及元認知與內在動機系統(tǒng)。他將這一路徑稱為"結構路徑"，與當前主導的"規(guī)模路徑"形成對比。為支持全球青年科學家推進"發(fā)現(xiàn)式智能"研究，陳天橋宣布投入超過 10 億美元建設專用算力集群，建立全新基準測試體系，推出 PI 孵化器計劃，讓博士生和博士后建立以自己名字命名的獨立實驗室。