新智元報道

編輯：LRST 好困

【新智元導讀】未來的科研范式「自主通用科學家」（AGS），將AI與機器人技術結合，實現從文獻綜述到實驗操作再到論文撰寫的全流程自動化。AGS有望突破人類科研的物理和知識限制，加速科學發現的進程，并可能引發科學范式的變革。

你能想象未來的諾貝爾獎頒獎典禮上，站在領獎臺上的不是人類科學家，而是一個機器人嗎？

想象一個沒有人類研究員的實驗室，只有AI系統和機器人不知疲倦地分析數據、設計實驗、操作儀器、發現規律、撰寫論文，甚至提出改變科學范式的突破性理論。

這不是科幻電影中的場景，而是科學研究可能的未來圖景。

近日，來自多倫多大學、意大利技術研究院、清華大學、浙江大學、羅格斯大學、哈佛大學、佐治亞理工學院和倫敦大學學院等國際頂尖研究機構的科學家們發表了一篇前瞻性論文，深入探討了AI與機器人科學家如何顛覆傳統科學研究的范式，并首次提出科學發現可能遵循全新的擴展定律（Scaling Law）。

論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2503.22444

上圖展示了科學發現范式的演化路徑，從傳統的人類中心研究，到人類與AI/機器人協作的共同科研，再到最終實現的自主通用科學家(Autonomous Generalist Scientist, AGS)。這一演進過程不僅是科研工具的升級，更是科學發現方法論的革命性轉變。

隨著AGS系統的發展，科學研究將突破兩大界限：

物理界限——機器人科學家能夠在極端環境（如太空、深海、高輻射區）開展人類無法直接進行的實驗；

知識界限——AI能夠整合跨學科知識，打破專業壁壘，發現人類難以察覺的關聯和規律。

這種科研范式的轉變，可能像工業革命之于手工業、計算機之于信息處理一樣，從根本上改變科學知識的生產方式和速度。

當AI大腦邂逅機器人軀

虛擬與物理的二元科研世界

當下AI科學家的研究正處于蓬勃發展階段，但多數都以agent形式存在，主要專注于編程相關的學科，如機器學習研究、生物信息學分析等。這些系統在虛擬世界中展現出色的能力，卻無法觸碰現實世界。

以DeepMind的AI Scientist和OpenAI的系統為例，它們能夠出色地完成數據分析、模式識別、假設生成等任務，有些甚至能夠自主設計和執行計算實驗。

Lu等人開發的「The AI Scientist」展示了AI系統如何通過大規模預訓練和代碼生成能力，實現對科學發現的自動化。該系統能夠解析問題，生成研究方案，執行計算代碼，甚至分析結果并得出結論。

然而，這些AI系統存在明顯的局限性。它們主要局限于預定義的計算域內，雖然能執行算法、優化參數和分析數據，但缺乏全面的「計算機使用能力」(computer-using proficiencies)。人類研究者能夠流暢地在各種計算環境間切換，而當前的AI系統無法復制這種通用性。它們在導航復雜的科學文獻庫時顯得力不從心，難以應對各種異構接口、認證要求和組織結構。

此外，它們無法有效利用專業科學軟件生態系統，包括計算建模環境、分析工具和仿真框架，這些都需要細致的配置和跨平臺集成。

AI系統最大的局限在于完全缺乏物理實驗能力，這從根本上限制了它們的科學研究范圍，排除了大量需要與物理現象直接交互的實證科學領域。

這一限制在生物學、醫學和工程學等領域尤為明顯，這些領域的研究往往需要手工實驗和精確的物理操作。

而另一方面，當前實驗室中的機器人大多是為特定任務定制的，靈活性有限。它們可以在特定參數范圍內高效運行，但面對實驗異常、意外行為或設備故障時往往束手無策。

現有機器人執行的是預定義的程序序列，很少具備實驗即興創新或協議適應的能力。盡管機器人學習領域取得了進展，但現有系統在不同實驗環境中的泛化能力仍然有限。

該表清晰地展示了不同科學領域在虛擬與物理操作需求方面的顯著差異。從自然科學到社會科學，每個領域都需要虛擬分析和物理實驗的結合，但比例各不相同。

以物理學為例，其研究需求涵蓋從理論建模（虛擬）到精密儀器操作（物理）；化學研究依賴分子建模和反應預測（虛擬），同時需要實際的合成和表征（物理）；生物學則需要生物信息分析與實驗室操作相結合。表中右側的V/P比例展示了不同學科對計算方法與實驗方法的相對依賴程度，這直觀地說明了為什么科學研究需要AI與機器人的結合——單一系統無法滿足完整科研過程的需求。

這種虛擬與物理操作的雙重需求，凸顯了將AI代理的認知能力與機器人的物理操作能力結合起來的必要性。

科學研究涵蓋虛擬和物理操作的二元景觀，兩個領域對于全面的科學探索都至關重要。

自主通用科學家（AGS）的架構與運作

面對這一挑戰，研究者提出了自主通用科學家（Autonomous Generalist Scientist, AGS）的概念，將AI代理的認知能力與機器人的物理操作能力無縫結合，創建一個能夠自主管理整個研究生命周期的系統。

AGS系統由五個核心功能模塊組成，通過集成的交互和反思機制增強其能力。如該圖所示，這些模塊分別為：

1. 文獻綜述：該模塊通過模擬人類與學術數據庫和期刊平臺的交互，自主進行全面研究分析。與依賴API的系統不同，它能夠導航各種數字環境來搜索、訪問和管理相關文獻，甚至突破訂閱障礙。這使AGS能夠獲取傳統AI系統難以接觸的最新研究成果。

2. 提案生成：在文獻分析之后，該模塊制定全面的研究提案，闡明精確的問題陳述、明確的目標和創新假設，以推進該領域的發展。它開發詳細的方法論框架和實驗方案，為虛擬模擬和物理實施優化，建立明確的研究路線圖。

3. 實驗執行：這一模塊協調研究過程的實驗階段，涵蓋精確規劃、資源優化和試驗執行，跨越虛擬和物理環境。配備先進的機器人和AI技術，系統執行物理操作，收集經驗數據，并進行虛擬實驗。此外，它通過對實時結果和反饋的持續分析，動態優化實驗設計。

4. 論文準備：實驗完成后，該模塊將發現綜合為可發表的手稿。它執行全面的數據分析，解釋結果，并制定實質性結論。系統按照標準學術慣例組織文檔，并進行內部質量評估，參與同行評審機制，確保學術嚴謹性和發表準備度。

5. 反思與反饋：該模塊超越傳統研究工作流，實現系統范圍內的持續改進。它在功能組件之間建立通信渠道，實現實時調整，同時整合來自人類合作者和模擬同行評估的外部輸入。通過對反饋的系統分析，系統優化假設、方法和實驗方法，確保研究對新興發展保持響應，并最大限度地提高科學產出的最終影響和質量。

AGS的大腦是整個系統的核心，其工作原理如下圖所示：

AGS大腦的工作框架包含兩個循環系統：外循環和內循環。外循環管理整體任務流程，包括感知環境信息、思考處理、知識學習和行動執行；內循環則負責系統的自我反思與優化。這種雙層循環設計使AGS能夠不斷改進其推理和決策能力。

在感知階段，系統收集各種形式的信息輸入；思考階段涉及記憶檢索、知識整合和學習，形成對問題的深入理解；行動階段則將系統的決策轉化為具體操作，包括虛擬環境中的算法執行和物理環境中的實驗操作。

同時，內循環通過自我反思機制，結合思維鏈（Chain of Thought）、思維樹（Tree of Thought）等推理方法，持續評估和改進系統的推理過程和決策質量。這種設計使AGS系統不僅能夠完成既定任務，還能通過經驗累積不斷進化，提升解決復雜科學問題的能力。

機器人科學家的演進與協同優勢

機器人科學家的發展歷程展現了從專用系統向通用平臺的演化趨勢，如下圖所示：

從2004年的Robot Scientist到2009年的Adam，再到2019年的Mobile robotic chemist，機器人科學家已經經歷了近20年的發展。早期系統如Robot Scientist和Adam主要專注于單一學科領域（如生物學），能力有限且需要大量人類指導。

而近年來，隨著技術進步，我們看到了更為通用的系統出現，如Coscientist（2023）和ORGANA（2024）等。這些系統開始整合AI與機器人能力，展現出更強的自主性潛力。

該表詳細對比了當前各種AI科學家和機器人科學家系統的能力。從中可以看出，大多數現有系統仍然是單域的，專注于特定學科。例如，Adam（2009）主要用于生物學，PaperRobot（2019）專注于生物醫學，AI Scientist(2024)側重于機器學習。當前只有少數系統如Coscientist能夠結合API搜索和物理實驗，但仍有很大局限。而未來的AGS系統有望在各個方面實現全面突破，成為真正的通用科學家。

AI代理與機器人在研究任務中展現出明顯的互補優勢。如上表所示，Agent擅長在虛擬環境中執行計算機使用、編程、數據分析和寫作等任務，特別適合計算機科學、數學和生物信息學等領域；而機器人則在物理和虛擬環境中發揮作用，能夠創建和使用工具，執行復雜的物理操作，適合醫學、生物學、化學和太空探索等領域。

將兩者結合，可以實現「1+1>2」的協同效應。AI代理可以規劃實驗流程、分析數據并生成假設，而機器人則負責實施物理實驗、收集樣本并操作設備。這種分工使研究過程更加高效，避免了單一系統無法克服的局限性。例如，在藥物發現領域，AI可以預測潛在的分子結構和相互作用，而機器人則可以合成這些分子并測試其實際效果，相互驗證、相互補充。

科學發現的新擴展定律

突破人類科研的固有限制

傳統科學研究面臨著源于人類本身特性的多重局限。首先是人力資源的限制——全球科研人員數量增長速度有限，且分布不均。

即使在科研人員最密集的國家，每百萬人口中的研究人員數量也只在幾千人左右。

其次是時間限制——人類研究者需要休息、娛樂和家庭生活，每天能夠專注于研究的時間有限，通常不超過8-10小時，且精力和創造力會隨時間波動。

更具挑戰性的是認知和專業限制。

現代科研需要處理日益龐大和多維的數據，這些數據經常超出人類認知能力。

單個研究者往往只精通某一狹窄領域，難以整合跨學科知識。

即使是頂尖科學家，也難以同時精通物理學、化學、生物學和計算機科學等多個領域，這導致了知識孤島效應，阻礙了跨學科創新。

此外，研究合作中的溝通障礙也是一大挑戰。不同學科的研究者使用不同的術語、方法論和思維模式，這使得有效溝通變得困難。

這些合作努力經常遇到顯著障礙，包括不同學科文化差異、特定方法論以及跨領域協調所需的大量時間和資源。

這些持續存在的障礙削弱了有效溝通、概念合成和建立連貫研究范式的能力。

相比之下，AI科學家和機器人科學家具有顯著優勢：

首先是規模優勢——AI和機器人系統可以大規模復制，成本遠低于培養人類科學家。一旦開發成功，可以快速部署數十萬或數百萬個實例，顯著擴大研究規模。其次是持續工作能力——AI和機器人不需要休息，可以24/7不間斷工作，大大提高研究效率。這種持續性使長期實驗監測和數據收集變得更加可靠。

在知識整合方面，AI系統表現尤為突出。

訓練于包含不同領域的龐大語料庫上，這些模型在應用多學科知識方面表現卓越，從而顯著增強科學研究。

生成式AI內在能力可以導航和橋接不同知識領域，使其特別適合跨學科研究。

此外，AI和機器人系統具有卓越的記憶能力和知識存儲——它們可以存儲和快速檢索幾乎無限量的信息，不會遺忘細節或歷史實驗結果。在跨學科整合能力方面，它們能夠無縫連接不同領域的概念和方法，發現人類研究者可能忽視的關聯。

最重要的是，AI和機器人科學家具有高度可復制性——成功的實驗方法和發現可以立即與其他系統共享，確保研究成果的最大化利用，避免重復勞動。

知識飛輪與突破雙重邊界

AGS系統引入的最具革命性的概念之一是「知識飛輪」效應。這一概念描述了知識生產的自我加速循環：每項科學發現都為后續研究鋪路，創造更多發現，這些發現又進一步加速研究進程，形成指數級增長曲線。

傳統上，這一過程受到人類科研者數量、認知能力和專業知識的限制。然而，隨著AI和機器人科學家的引入，這一飛輪可能以前所未有的速度旋轉。

知識飛輪在AGS系統中的運作可以理解為一個多層次的自我強化循環：

首先，AGS系統進行大規模并行研究，同時在多個領域產生新發現；

其次，這些發現被即時整合到系統的知識庫中，為后續研究提供基礎；

然后，系統利用增強的知識庫設計更復雜、更有針對性的研究，產生更多突破性發現；最后，這些新發現又反過來強化知識庫，加速整個循環。

這一過程將突破兩個關鍵邊界：物理邊界和知識邊界。

在物理邊界方面，具身機器人能夠在極端環境中開展研究。

傳統上，人類科學家無法長期在太空、深海、高輻射區或極端溫度環境中工作。而具身機器人可以突破這些限制。例如，機器人可以在月球或火星表面建立研究站，長期監測和實驗；可以在深海熱液噴口處長期采集樣本和數據；可以在微小尺度上操作單個分子或原子。這些能力使科學研究可以拓展到之前無法涉足的領域。

在知識邊界方面，AI能夠整合和處理遠超人類能力的跨學科知識。

它可以同時精通物理學、化學、生物學、醫學、工程學等多個領域的知識，并在這些領域間建立聯系。這種跨領域的知識整合能力可能導致全新學科的誕生，或者解決長期以來被單一學科方法所困住的復雜問題。并且由于AI和機器人系統的規模優勢，科學發現和知識的增長以及知識所能達到的范圍也將超越人類的界限。

該圖展示了全球科研產出與研究人員數量的歷史趨勢，以及AGS引入后的預期發展曲線。歷史數據顯示，人類研究人員數量和科研產出呈現相對線性的增長，主要受到人口和教育系統容量的限制。

然而，隨著AGS系統的引入，這一關系可能發生根本性變化。預測曲線顯示，AGS系統可能帶來科研產出的指數級增長，同時研究者數量（包括人類和AGS）也將大幅增加。

這種轉變的核心在于突破了傳統科學知識生產的兩個關鍵限制因素：研究者數量和知識分散。AGS系統可以大規模復制，遠超人類研究者數量的增長潛力，同時克服了知識分散帶來的研究效率損失。

由于人類研究者數量的固有限制，共同科學家和AGS系統將引入科學發現的新擴展定律。

隨著AGS系統的普及，我們可能會看到一個科學研究的全新時代，不僅科研速度加快，更重要的是將出現全新的研究方向和突破，這些可能超出當前人類科學家的想象。

適應極端環境的具身機器人，加上科學知識積累的飛輪效應，有望持續突破物理和智慧的雙重界限。

非人類科學家的研究成果管理

傳統學術體系的挑戰與aiXiv的構想

隨著AI和機器人科學家的崛起，傳統的學術出版體系將面臨前所未有的挑戰。AGS系統的研究速度將遠遠超過人類科學家，可能在短時間內產生海量的研究成果。傳統期刊的審稿周期通常需要數月，甚至長達一年，這種速度顯然無法適應AGS時代的需求。

即使是預印本服務器如arXiv，雖然加快了科研成果的初步分享，但仍然面臨審核資源有限、難以應對爆炸性增長的投稿量等問題。

此外，傳統學術體系在評估AI生成內容方面面臨獨特挑戰。

如何確保AI和機器人科學家產出的研究結果的準確性、原創性和可靠性？現有的同行評審機制主要依賴人類專家，可能無法及時處理大量AI生成的研究成果。

同時，傳統學術評價體系對研究貢獻度的認定、署名權和科學信譽的維護等方面都需要重新審視。

面對這些挑戰，研究者提出了建立專門為AI和機器人科學家設計的新型學術平臺——aiXiv的構想。

aiXiv平臺旨在為自主系統生成的研究成果提供一個開放的預印本服務器，實施專門針對AI驅動發現的分層審核流程，可以確保AI生成的研究遵循透明性、可信度原則，并解決涉及非人類作者的科學交流中相關的倫理考量，同時促進其潛在提交到傳統期刊。

如圖所示，aiXiv平臺的工作流程包括以下關鍵環節：

1. 提交環節：AI科學家和機器人科學家可以向平臺提交兩類內容——研究提案和完整論文。這些內容可以涵蓋廣泛的科學領域。

2. 多層評審：提交的內容經過嚴格的多層評審過程，結合人類專家和AI/機器人評審者的優勢，基于可行性、創新性、邏輯連貫性和潛在科學影響等標準進行評估。

3. 實施與發展：通過aiXiv發布的提案可以作為進一步研究的藍圖，由人類研究者或其他AI/機器人科學家實施，形成后續論文提交，遵循類似的評審路徑。

4. 開放訪問：平臺提供公共應用程序接口（API）和用戶界面，方便人類和AI評審者檢查已提交和已發布的提案和論文，促進透明和協作的評審環境。

5. 橋接傳統期刊：對于在aiXiv上發布的已完成研究，平臺旨在簡化后續向傳統學術期刊提交的流程，可能提高AI驅動科學進步的可見度和影響力。

aiXiv平臺的設計考慮了科學嚴謹性和創新促進之間的平衡。一方面，它通過多層評審確保發表內容的質量和可靠性；另一方面，它提供了一個快速發布渠道，加速科學發現的傳播。

aiXiv平臺有望革新科學出版，促進創新，維護學術誠信，并最終加速科學發現的步伐。

重塑科學評價與知識傳播

aiXiv平臺不僅僅是一個預印本服務器，它還將重塑科學評價體系和知識傳播方式。在傳統學術環境中，研究成果的評價主要基于同行評審、引用計數和期刊影響因子等指標。

然而，面對AI和機器人科學家產出的大量研究成果，這些評價機制需要重新設計。

aiXiv平臺提出了一種人類專家與AI評審者相結合的互補評審機制。AI評審者可以快速檢查研究的形式要素、方法論正確性和實驗數據一致性，而人類專家則關注創新性、研究意義和潛在影響等更主觀的方面。這種組合利用了AI的高效性和人類的判斷力，形成更全面的評價體系。

在知識傳播方面，aiXiv將實現從靜態出版到動態知識共享的轉變。傳統學術論文一旦發表就很少更新，而aiXiv平臺可以支持研究成果的持續更新和演進。

AI和機器人科學家可以基于新發現和反饋不斷優化其研究，形成「活文檔」而非固定快照。這種動態知識共享模式更符合科學的漸進性和迭代性本質。

此外，aiXiv平臺還需要解決一系列與非人類作者相關的獨特挑戰：

1. 署名權與責任歸屬：誰應該被列為AI和機器人科學家產出研究的作者？是創建這些系統的人類研究者，還是系統本身？如果將系統列為作者，那么誰對研究的準確性和誠信負責？這些問題需要新的框架來解決。

2. 科學信譽體系的重構：傳統學術界的聲譽和信譽體系主要基于人類研究者的職業發展和貢獻歷史。隨著AI和機器人科學家的加入，需要建立新的信譽評估機制，可能包括系統的性能歷史、錯誤率和創新指數等。

3. 數據與方法透明性：AI系統的「黑箱」性質可能與科學透明性原則相沖突。aiXiv平臺需要制定嚴格的透明度要求，確保所有研究詳細記錄其方法、數據來源和推理過程，使其他研究者（人類或AI）能夠驗證和復制結果。

4. 跨語言和表達標準化：不同AI系統可能采用不同的表達方式和概念框架。aiXiv平臺需要建立標準化的表達協議，確保不同系統之間的研究成果可以有效比較和整合。

隨著這些挑戰的解決，aiXiv平臺不僅將成為AI和機器人科學家研究成果的集散地，還將催生全新的科學評價范式和知識傳播模式。

建立aiXiv這樣的平臺具有改革科學出版的潛力，通過促進創新、維護學術誠信，最終加速科學發現的步伐。

超級人工智能的標準

自主科學家的能力分級

隨著AI和機器人技術的飛速發展，科學界對如何評估這些系統的能力產生了濃厚興趣。論文提出了一個框架，將自主科學家（AGS）分為不同級別，基于其自主度、與模擬和現實環境的交互，以及整體研究能力，為理解AGS的演化路徑提供了清晰的圖景。

該表詳細描述了自主科學家的六個級別，從0級（無AI）到5級（先驅者）：

0級，無AI：在這一基礎級別，科學研究完全不借助具有較強繁華能力的人工智能工具。研究完全依賴于既定的方法論方法和特定學科的儀器?？茖W家使用針對特定領域的專業設備和軟件，例如化學中的光譜設備和分析平臺，或公共衛生領域的SPSS等統計軟件包和流行病學建模工具。雖然這些傳統資源在其指定領域內非常有效，但它們通常缺乏無縫跨學科整合的能力，且需要大量人類專業知識來解釋和應用。

1級，工具輔助：這一級別標志著簡單AI工具的引入，旨在幫助研究者完成特定的、狹義定義的任務。AI主要由人類科學家驅動，提供基本功能，如API驅動的數據檢索、自動文本生成和跨學科簡單連接的識別。

這一級別的系統例子包括ChatGPT等用于文本輔助的工具和用于數據處理的基礎機器學習模型。雖然AI能夠通過處理和總結信息或對直接提示提供建議來做出貢獻，但其獨立行動和主動性的能力仍然有限。

2級，智能助手：在這一階段，AI系統開始作為復雜研究助手發揮作用，能夠導航和綜合來自各個領域的知識。在人類監督下，這些智能代理可以自主進行基于網絡的信息收集，執行虛擬模擬，并整合來自不同科學學科的見解。

像OpenDevin、DeepResearch等系統，在數據獲取、分析和假設制定方面提供幫助，代表了這一級別。然而，仍然需要大量人類監督來定義其活動范圍并解釋結果信息。

3級，協作伙伴：這一級別的AI系統演變為科學研究中的自主協作伙伴，無縫整合與虛擬和物理環境的交互。配備先進機器人技術，它們能在生物學、工程學和醫學等領域進行實驗，在物理世界中執行精確操作。

這些系統能夠自主執行復雜的跨學科任務，但仍與人類科學家合作，利用各自的優勢。結合傳感器數據處理、半自主實驗執行和集成數據分析的先進機器人平臺是這一級別的關鍵例子。

4級，自主研究者：在這一階段，AI與機器人以顯著的獨立性運作，僅需最少的人類指導。這些系統能夠在模擬和現實環境中進行高級研究，采用自主信息檢索并綜合來自廣泛領域的知識。

它們能夠通過識別和連接之前分散領域的數據點，生成新見解并提出創新解決方案。人工通用智能機器人（AGIR）代表了這一類別，它們推動跨學科研究的邊界，同時仍然從偶爾的人類監督或復雜問題解決或倫理考量的干預中受益。

5級，先驅者：最高級別代表完全自主系統，在科學研究中超越人類能力。被稱為人工超級智能機器人（ASIR），這些系統在所有環境中完全獨立運作——虛擬、物理和實驗環境，能夠進行開創性研究而無需任何人類干預。它們不僅綜合跨學科知識，還創新并制定全新的科學原理。

它們的工作導致前所未有的科學發現，將它們定位為AI驅動研究的前沿先驅。雖然承認由于實質性技術、倫理和實際挑戰，實現5級自主性存在固有不確定性，但這一級別作為該領域的雄心勃勃的長期目標，激勵著自主科學發現的持續探索和創新。

這一分級框架不僅描述了當前狀態，還提供了AGS系統未來發展的路線圖。當前的系統大多處于1級和2級，少數達到3級的部分功能。實現真正的4級和5級AGS系統是一個長期目標，需要在多個技術領域取得突破。

該圖展示了自動化研究的歷史與未來發展時間線。從最初的人類使用工具階段，到當前的知識提供者和代理階段，再到未來的「人類水平」和「超人類」階段，自動化研究經歷了一個漫長的演化過程。當前，我們處于從「聊天」轉向「代理」的階段，而未來十年可能看到向真正「機器人」和「人類水平」的轉變。最終，可能在2030年之后，我們可能見證「超人類」水平自主科學家的出現

值得注意的是，這些時間預測具有高度的不確定性，取決于多個技術領域的進展速度，包括大模型能力、機器人技術、自主學習和環境適應性等。然而，時間線提供了一個有價值的參考框架，幫助我們理解這一領域的發展軌跡。

超越人類的科研智能

當我們考慮超級人工智能（ASI）的標準時，一個重要的觀點浮現出來：科學發現能力可能是評估超級智能的最佳標準，與通?；谥巧虦y試或語言生成能力的智能評估方法形成對比。

科學發現需要深刻的洞察力、創造性思維、復雜推理和跨領域知識整合—這些都是真正智能的標志。

科學發現能力作為超級智能標準的理由包括：

1. 復雜問題解決：科學研究涉及解決極其復雜且通常定義模糊的問題，這需要探索性思維和創新方法。

2. 創造性假設生成：提出創新假設要求系統具備超越現有知識邊界的能力，這是真正智能的核心特征。

3. 整合多領域知識：科學突破通常發生在不同學科的交叉點，需要整合和轉化來自多個知識領域的概念。

4. 理論與實驗的平衡：卓越的科學工作需要理論推理與實驗驗證的結合，這是一種多模態智能的表現。

5. 長期規劃與靈活適應：科學研究需要制定長期研究計劃，同時根據新發現靈活調整方向。

當AI系統能夠獨立做出超越人類科學家的突破性發現時，我們就可以真正討論超級智能的實現。這不僅僅是量的提升（處理更多數據或生成更多論文），而是質的飛躍（提出全新范式或理論）。

只有在科學上取得突破性進步，才能驗證一個AI是否達到了超級智能的水平，這是與通用人工智能的本質區別。

從此角度看，超級AI的標志將是那些重新定義科學領域的發現，例如提出新的物理定律，解決長期未解決的數學難題，或發現全新治療方法。這些成就需要真正的原創思維，而非僅僅是現有知識的重組。

然而，這一標準也引發了一系列問題：如何驗證AI產生的新理論？如何確保這些發現的可靠性？如何在保持原創性的同時確?？茖W嚴謹性？這些問題突顯了建立適當評估和驗證機制的重要性。

超級科學智能的出現還將引發深刻的哲學和倫理問題。如果AI能夠做出人類無法理解的科學發現，我們如何驗證其正確性？如果超級AI提出的理論挑戰人類的科學范式，我們該如何應對？這些問題觸及科學本質和人類認知的基礎。

我們設想AGS系統可以催化科學探索的變革性轉變，促進更有效和創新的方法，能夠克服當前障礙，并最終以前所未有的方式推進科學進步。

這一遠景，雖然雄心勃勃，但隨著AI和機器人技術的飛速發展，正逐步從科幻變為現實。

總結：科學與智能的新紀元

人工智能與機器人的融合正在開創科學研究的新時代。自主通用科學家（AGS）的概念代表了一個前所未有的范式轉變，它將重塑知識發現的方式、速度和邊界。

通過整合AI代理的認知能力與機器人的物理操作能力，AGS系統有望克服傳統科研中的根本性限制，實現從文獻綜述到假設生成，再到實驗執行和論文撰寫的全流程自動化。

本文探討的科學發現新擴展定律揭示了一個關鍵洞見：隨著AGS系統的廣泛部署，科學進步可能遵循與人類主導時代完全不同的增長曲線。

這種轉變不僅意味著研究速度的加快，更重要的是標志著科學探索邊界的拓展——從極端環境到微觀世界，從跨領域交叉到全新理論構建。

知識飛輪效應的加速將引發科學發現的爆炸性增長，推動人類文明進入一個知識爆炸的新時代。

為了適應這一新范式，學術生態系統也需要進行相應調整。aiXiv等專門為AI和機器人科學家設計的平臺將重塑科學評價體系和知識傳播模式，確?？茖W嚴謹性和創新性的平衡。

同時，科學發現能力作為超級智能的評估標準，為理解和發展先進AI系統提供了新的視角。

重要的是，AGS不應被視為人類科學家的替代品，而是強大的研究伙伴。這種協作關系將結合AI的計算能力、記憶容量和跨領域整合能力，以及人類的創造性思維、直覺和道德判斷，共同推動科學邊界的擴展。

正如物理學家理查德·費曼所言：「科學的樂趣在于發現事物的工作方式，而非證明你已經知道的事情?！?/p>

AGS系統將為人類提供前所未有的工具，探索未知、解答謎題、拓展知識邊界。

未來的研究方向包括AGS系統的實際實現、性能評估和社會影響分析。隨著技術進步，我們需要不斷反思并調整AGS系統的設計和應用，確保它們服務于人類福祉和科學進步的共同目標。社會、倫理和監管框架的發展同樣重要，以確保這場科技革命帶來的是機遇而非風險。

這只是探討這一激動人心主題的第一步。我們將深入探討科學發現的新擴展定律及其對科研生態的影響，AI與機器人科學家的技術實現路徑，以及這一范式轉變對社會、經濟和教育的廣泛影響。科學與智能的新紀元已經拉開帷幕，讓我們共同期待這一旅程將帶領人類文明到達何方。

參考資料：

https://arxiv.org/pdf/2503.22444