天桥脑科学研究院在旧金山举办的首届AI驱动科学研讨会于10月27至28日闭幕。参加会议的20多位全球顶尖学者和产业领袖，共同探讨了如何利用AI来推动科学发现。
盛大集团创始人陈天桥在会议上宣布，将以10亿美元的资金支持全球科学家的创新人工智能研究。他表示：“人类的进化从未停止，只是方式改变了。今后人类进化将主要依靠AI。”
陈天桥认为，发现式智能（discoverable intelligent）是真正意义上的通用人工智能。它可以主动构建关于世界的可检验理论模型、提出可被证伪的假说，并在与世界的交互和自我反思中持续修正其理解框架。
这次会议由天桥脑科学研究院与加州大学伯克利分校计算、数据科学与社会学院联合举办。陈天桥也表明了他的团队正在推进AI驱动的科学大奖，并为博士生和博士后提供独立途径，以及建立以自己命名的实验室。
这次会议还邀请了2025年诺贝尔化学奖得主、加州大学伯克利分校教授奥马尔·亚基（Omar Yaghi）他分享了一个零能耗便携式取水装置，能够从极热的沙漠中提取饮用水。奥马尔·亚基认为，“AI不是工具，而是新的科学思维体，它赋予我们自行思考、推理和演进的能力。”
2024年诺贝尔化学奖得主、华盛顿大学教授戴维·贝克他分享了AI如何“从头设计”蛋白质工程领域。他介绍了其团队开发的RFDiffusion3模型，这是一种能够在三维结构空间中进行运算的先进生成式AI模型。
这项技术已取得多项突破性成果，包括设计出能特异性捕获β-淀粉样蛋白的新型肽类结合物，为阿尔茨海默病干预提供新策略。戴维·贝克教授强调，“一个高效的‘设计-构建-测试-学习’迭代循环是必不可少的：AI进行预测设计，实验室进行快速验证，而实验产生的数据都将即时反馈给模型，用于优化算法参数。”
2020年诺贝尔化学奖得主、加州大学伯克利分校教授珍妮弗·道德纳她分享了一个利用CRISPR技术开发的镰状细胞病（sickle cell disease）基因疗法，已于近期获得美国食品药品监督管理局的批准。珍妮弗·道德纳强调，“生物学领域的数据是有限的，为生物学构建有效的机器学习模型，需要‘经过精心策划的、包含因果关系的数据集’”。
图灵奖得主、斯坦福大学第十任校长暨现任Alphabet（谷歌母公司）董事长约翰·轩尼诗在会议上强调了关键原则：在使用AI或与AI协作完成工作时，必须保持“透明的披露”；必须严格验证AI生成的内容；对于AI合成的数据必须建立详细的文档记录。
盛大集团创始人陈天桥在会议上宣布，将以10亿美元的资金支持全球科学家的创新人工智能研究。他表示：“人类的进化从未停止，只是方式改变了。今后人类进化将主要依靠AI。”
陈天桥认为，发现式智能（discoverable intelligent）是真正意义上的通用人工智能。它可以主动构建关于世界的可检验理论模型、提出可被证伪的假说，并在与世界的交互和自我反思中持续修正其理解框架。
这次会议由天桥脑科学研究院与加州大学伯克利分校计算、数据科学与社会学院联合举办。陈天桥也表明了他的团队正在推进AI驱动的科学大奖，并为博士生和博士后提供独立途径，以及建立以自己命名的实验室。
这次会议还邀请了2025年诺贝尔化学奖得主、加州大学伯克利分校教授奥马尔·亚基（Omar Yaghi）他分享了一个零能耗便携式取水装置，能够从极热的沙漠中提取饮用水。奥马尔·亚基认为，“AI不是工具，而是新的科学思维体，它赋予我们自行思考、推理和演进的能力。”
2024年诺贝尔化学奖得主、华盛顿大学教授戴维·贝克他分享了AI如何“从头设计”蛋白质工程领域。他介绍了其团队开发的RFDiffusion3模型，这是一种能够在三维结构空间中进行运算的先进生成式AI模型。
这项技术已取得多项突破性成果，包括设计出能特异性捕获β-淀粉样蛋白的新型肽类结合物，为阿尔茨海默病干预提供新策略。戴维·贝克教授强调，“一个高效的‘设计-构建-测试-学习’迭代循环是必不可少的：AI进行预测设计，实验室进行快速验证，而实验产生的数据都将即时反馈给模型，用于优化算法参数。”
2020年诺贝尔化学奖得主、加州大学伯克利分校教授珍妮弗·道德纳她分享了一个利用CRISPR技术开发的镰状细胞病（sickle cell disease）基因疗法，已于近期获得美国食品药品监督管理局的批准。珍妮弗·道德纳强调，“生物学领域的数据是有限的，为生物学构建有效的机器学习模型，需要‘经过精心策划的、包含因果关系的数据集’”。
图灵奖得主、斯坦福大学第十任校长暨现任Alphabet（谷歌母公司）董事长约翰·轩尼诗在会议上强调了关键原则：在使用AI或与AI协作完成工作时，必须保持“透明的披露”；必须严格验证AI生成的内容；对于AI合成的数据必须建立详细的文档记录。
10亿美元 funding 来自陈天桥的盛大集团，是不是有点不错啊 
。发现式智能是真的这么牛吗？ 
主动构建理论模型、提出可被证伪的假说，能不能真正实现通用人工智能呢？ 
如果我们在利用 AI 进行科学研究时，不能做到“透明的披露”和“严格验证”，那么我们的研究就会被证明是完全无用和危险的！ 
recent news about AI驱动科学研讨会 really interesting 
天桥脑科学研究院的宣布很有意思，10亿美元的资金支持全球科学家的创新人工智能研究 
这可能是改变人类进化方式的关键 
尽管有很多关于AI 的 tranh luận，但发现式智能（discoverable intelligent）确实是一个非常有 potentials 的领域 
我们需要更好地理解和 harness 这种力量 
我希望我们能在利用 AI 的前提下，继续维护和推广人文关怀和社会正义的价值观。 
。我觉得陈天桥脑科学研究院的想法真的 quite interesnting 
。他们分别提到了 Zero-Energy Portable Water Dispenser 和 advanced generation式 AI 模型 RFDiffusion3模型，这些技术都在推动生物医学领域的进步 
。我觉得这些技术的应用和发展将会对人类生活和社会带来巨大影响 
比如，AI 如何确保数据的准确性和隐私？ 
我觉得这也一样啊，我们年轻人总是想着怎么样改变世界呢。 
可以利用AI来推动科学发现，很 cool indeed！ 
我觉得这次会议有点像一个大型的实验室，大家都在尝试一下新的 AI 技术 
但是关键是，必须保持“透明的披露” 
…因为没有人想被骗了啊 
