重新定义智能的本质
"真正的智能，是能发现的智能"——陈天桥的这一论断打破了 AI 取代人类的焦虑，重塑了人机共生的进化图景。北京澜舟科技创始人、ACL Fellow 周明博士对此高度认同："主动提出假说、构建模型、修正认知的深层创造，体现了人类智慧的精髓。神经动力学、长期记忆等五大核心能力为 AI 提供了清晰蓝图。"
微软亚洲研究院常务副院长、微软技术院士郭百宁从科学哲学角度阐释："自我反思是人类的核心能力——质疑假设、识别偏见、完善认知的内省过程，正是每一次重大科学突破的核心。发现式 AI 体现了这些原则，它不仅为预定目标优化，而是真正参与到人类探索与理解的持续事业中。"
超越规模定律的结构创新
清华大学电子工程系主任、IEEE Fellow 汪玉教授指出："'发现式智能'精准把握了 AI 的下一个重要发展引擎：从模仿人类走向自主探索。通过与世界的持续互动，在清晰、可验证的逻辑反馈中实现自我进化，为构建超越人类的智能提供了可能。这一新范式有望弥补当前规模化扩展在缺乏数据场景下的局限。"
清华大学基础科学讲席教授、心理与认知科学系主任刘嘉从进化视角提出深刻见解："人类大脑完美展现了'规模定律'，但规模并非充分条件。真正区分'规模巨大但智能平庸的鲸脑'与'相对较小却能创造文明的人脑'的，是结构如何分配计算资源。如果一味强调增加参数与算力，我们可能只是在重复鲸脑的路线，无法实现类人的 AGI。"
弥合 AI 与人类智能的鸿沟
北京大学心理与认知科学学院长聘教授吴思从认知科学角度揭示了当前 AI 的根本局限："最新研究显示，GPT-5 等大模型在知识储备方面达到甚至超过人类平均水平，但在长期记忆方面完全是零分。而记忆正是人类高级认知功能的基础。"
吴思教授指出，当前 AI 本质上还是被动的"刺激-响应"系统，缺乏好奇心去探索世界边界，更不会为内在目标主动发起行动。"陈天桥先生提出的'发现式智能'，强调'重走'生物智能的进化路线，从专用机器人的目标驱动系统，到规划能力，再到元认知功能。这种创造与发现的能力才是人类智能的核心，才是我们期盼能与人类认知共进化的 AGI。"
为青年科学家搭建突破舞台
学者们对陈天桥为推动"发现式智能"研究提供的支持体系给予高度评价。十亿美元算力集群、全球研发中心、PI 孵化器等实打实的投入，正为跨学科青年人才搭建起突破的舞台，让创新火种有了燎原之势。
展望未来，学者们认为，随着发现式智能的发展，人工智能将迎来质的飞跃：AI 辅助人类在生物医学攻克绝症，在气候科学破解可持续难题，在未知领域开辟新认知。年轻人正站在这一历史转折点，以结构创新突破规模瓶颈，用好奇心与创造力定义真正的智能。
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