曹原：AI科学发现迈向爆发期但仍有漫长路要走

前Google DeepMind资深研究科学家、现Unreasonable Labs联合创始人兼CEO曹原近日公开表示，当前人工智能在科学探索领域的应用正迎来加速发展阶段，多项成果已初现端倪。

真实实验制约AI快速试错能力

他强调，相较于代码可即时运行测试或数学证明可通过形式化系统逐步验证，生物、材料及物理等实证科学仍高度依赖昂贵且耗时的真实实验。这种延迟和成本极大限制了AI像编程代理一样进行高频迭代与试错。

概念抽象是通往通用智能的最后关键

曹原进一步指出，当前模型虽擅长在已有知识体系中检索答案，却尚未具备顶尖科研人员那种从零构建新理论框架的能力。能否跳出既有范式，抽象出全新的数学对象、定义或原理，被视为实现真正通用智能的‘最后一英里’挑战。