刚刚，谷歌发布71页AI科研报告！6大领域全面超越专家，几小时顶几个月

导读：谷歌的AI系统在处理高难度数学积分和时间序列预测方面展现出惊人能力，不仅解决了传统方法难以企及的问题，还从零开始构建了通用的预测模型。更重要的是，AI在基因组学、神经科学等前沿领域展现出创新和跨界能力，预示着科研范式的深刻变革。AI正成为高效的实验员和方法发明者，而人类科学家则将扮演更高维度的决策者角色。

数学难题的AI之道

在算法能力面临极限挑战的数学领域，谷歌的AI系统以其卓越的表现令人瞩目。面对19个异常复杂的积分任务，传统的数值计算方法几乎全军覆没，而AI系统却成功攻克了其中的17个。这一成就并非简单的表面计算，而是AI深入理解复杂数学场景并寻找到突破口能力的体现。

正如数值积分任务的示例所示，AI系统在19个测试积分中成功求解了17个，而标准数值方法却束手无策。对于科研人员而言，这意味着在长期困扰的数值计算难题上，AI已能提供切实可行的解决方案。

时间序列预测的通用化突破

在通用时间序列预测的GIFT-Eval基准测试中，谷歌的AI系统完成了一项近乎不可能的任务。该系统从零开始，仅凭一段代码通过不断优化，成功构建了一个覆盖28个数据集、横跨7个领域、适配从秒到年10种频率的通用预测库。这不仅证明了AI解决具体问题的能力，更彰显了其总结通用方法、实现跨领域泛化的强大潜力。

科研范式的革新：AI的创新与跨界能力

前述案例仅仅是AI在科研领域卓越表现的冰山一角。其背后更令人振奋的是，AI已不再满足于模仿，而是开始在科研中展现出真正的创新能力和跨学科的通用性。在基因组学研究中，AI能够自主地融合两种不同的专家方法，生成比人类更优越的解决方案。而在神经科学领域，AI更是首次实现了生物物理模拟器与深度模型的结合，开辟了一种全新的混合研究思路。

尽管学界和业界已有DeepResearchGym等评测框架和OpenProblems.bio等公开基准，但谷歌的系统首次在这些基准上实现了端到端的流程贯通，并产出了可量化、可复现的专家级成果。这种创新并非孤立的亮点，而是跨学科的普遍趋势。从基因组学到公共健康，从遥感影像到时间序列预测，该系统都能快速适应并探索新的研究路径。这些多样的基准测试，全面评估了AI在零样本泛化、高维信号处理、不确定性量化、复杂数据语释以及系统层面建模等方面的能力。

过去，科学家们依靠反复试验来推动科学进步，如今AI系统能够以相同的方式进行大规模试错，且速度提升了数百倍，将数月的探索时间压缩至数小时。这预示着科研的节奏将迎来真正的“指数级加速”。

AI赋能实验室：人类科学家的新定位

随着AI在多个前沿领域展现出生成新方法、验证结果甚至超越专家的能力，人类科学家的角色正在经历深刻的重塑。在这套AI系统中，AI承担了不知疲倦的实验与探索工作，能够尝试、优化和筛选成千上万种方案，将原本需要数月甚至更长时间的工作压缩到几小时或几天内。AI系统能够快速生成专家级的解决方案，将一组想法的探索时间从数月缩短到数小时或数天。

而人类科学家的职责则逐渐转向提出研究方向、判断研究价值以及设定优先级。AI可以在技术路径上无限拓展，但科研问题的意义和其背后的社会价值，依然需要人类来确立和把握。这标志着科研分工正走向一种新的格局：AI可能成为高效的实验员和方法发明者，而人类则将站在更高的维度上进行选择和决策。

谷歌的这套系统已不再仅仅是一个“研究工具”的实验，而是朝着与FunSearch、AI co-scientist等项目相同的方向迈进——从单点突破走向跨领域的科研合作者。值得一提的是，谷歌已将该系统产出的最佳方案全部开源，并提供交互界面，允许研究人员追踪整个搜索与突破过程。这种开放的态度，将使科研界能够直接在真实任务中验证和拓展AI生成的研究解决方案。