那么，让AI拥有这些能力需满足什么条件？吴家骥认为，这需要有大量的数据、完善的算法和强大的算力及存储能力的支持。数据是AI的“饲料”，AI需要数据才能进行深度学习；具备自主性和适应性的算法是AI深度理解和解析宇宙中各种复杂信息和规律的关键；强大的计算和存储能力则是AI的“后勤保障”，是AI发挥其应有能力的底座。有了这些条件，才能初步构建出能够理解宇宙的AI。
·训练能理解宇宙的AI有两条技术路线
宇宙浩瀚而复杂。为了理解宇宙的本质，科学家需要分析来自望远镜、卫星和其他观测仪器的大规模数据，而分析处理数据正是AI的强项。
“凭借快速准确处理、分析和模拟大量数据的能力，AI可以帮助科学家识别并检测出人类可能无法立即理解的数据，进而做出预测，有望彻底改变我们对宇宙的理解。同时，考虑到宇宙中存在大量不可观测的暗物质，因此科学家可能需要利用具备一定启发学习和创造能力的AI开展假设性思想实验。”吴家骥表示。
比如，天文学家们试图构建宇宙模型来解释宇宙的起源、演化和结构，然而目前囿于算力，各类宇宙模型都只能用有限的特征来描述它，这对于庞大的宇宙来说并不准确。吴家骥指出，如果利用AI for Science（即人工智能驱动的科学研究）的思路，通过结合已有的天文观测数据和人工智能技术，就有可能探索出新的宇宙模型。这种模型具有非常好的表征能力和泛化能力，可以在没有大量数据标记的情况下进行自我学习和进化。
那么，训练出能理解宇宙的AI有哪些技术路线呢？ |
