曾与诺奖“擦肩而过”，他深刻反省科学网

一个长期研究AI的天文学家，最终得出的结论却是，“人类最重要的，是不能被建模的部分”。

2026年大年初一清晨，天文学家葛健在林间小道上漫步，阳光与鸟鸣中，他在朋友圈写下了400多字的感慨。

他的感慨因AI而发。这位中国科学院上海天文台研究员写道：“只要我们守住自身的生命力，即使AGI时代真正到来，我们也不会迷失方向。而这种生命力最重要的体现，正是好奇心、审美观与爱心——这些品质，也必将成为我们在AGI时代需要坚守的底线。”

目前，葛健正牵头组织一项国家空间科学卫星任务，目标是寻找太阳系之外的行星，其中包括寻找真正意义上的“地球2.0”。这个计划的正式名称为系外地球（ET）巡天任务，其发射行星将部署在距离地球150万公里的日地拉格朗日L2点绕日轨道上（詹姆斯·韦布空间望远镜也在此处），与地球保持相同的公转周期围绕太阳运行。

这个带有科幻色彩的任务，正是一个科学家好奇心的绝佳体现。

与诺奖擦肩而过

葛健说，顶尖科学家需要死磕“反常数据”。之所以这么说，他是有切身体会的。

1992年，葛健来到美国亚利桑那大学天文系攻读博士学位，他的第一个研究工作是使用当年最新的观测数据，对不同宇宙模型进行检验。

在穿过宇宙中的氢气云时，遥远的类星体发出来的光会留下许多细小的“吸收线”，就像阳光透过天空的云层会变暗一样。当时亚利桑那大学一位年轻助理教授观察了34个遥远类星体，通过观察宇宙深处传来的光线变暗的痕迹，精确地获取了宇宙早期上千个“氢气云块”的位置及其吸收光的多少。

那位助理教授把发表的最新数据分享给了葛健所在的团队。团队猜想，这些氢气云还处在宇宙物质早期涨落的线性增长阶段，于是用当时主流的冷暗物质宇宙理论模型去比对测算。他们发现，宇宙中可能存在一种此前未被重视的神秘成分。

也就是说，他们当时的数据已经隐约表现出某种“反常”，暗示宇宙模型中可能存在某种此前被忽视的效应，也就是爱因斯坦当年自认重大失误的宇宙常数。

可惜的是，他们并没有对这个结论作进一步分析。某种程度上，他们当年的结果已经隐约指向后来被称为“暗能量”的宇宙成分。2011年诺贝尔物理学奖授予三位科学家，表彰他们通过遥远超新星观测发现宇宙加速膨胀的成果，而驱动宇宙加速膨胀的核心动因，正是葛健所在团队当年未深入论证的宇宙常数对应的暗能量组分。

2016年葛健在调试达摩天文望远镜

复盘当年的遗憾，葛健认识到，他们犯了多重错误：

第一，他们没有深究为什么——为什么宇宙里必须有这个神秘成分？这是原始创新的核心准则，他们忽视了。

第二，他们没有较真核心概念——这个宇宙神秘成分到底是什么？它代表了什么，会导致什么结果？它为什么存在？

葛健说：“虽然大家还不知道暗能量这个词，但我们还是可以给它起个通俗的名字，比如叫万有斥力，那也是极其震撼的。”（编者注：“暗能量”作为科学专有名词的首次出现时间是1998年）

第三，也是最重要的一点——如何对待不确定性。他们当年发表的有关文章，没有对系统误差进行更深入的分析，也没有充分研究这个结论的不确定性。如果把干扰因素都排除掉，证明他们测量的结果不是误差造成的，那么这个结论就是牢不可破的。

除此之外，当时写论文的一位合作同事因为找工作不顺心，天天发牢骚说做天文学研究没前途，本来兴致勃勃的葛健感到被泼了冷水，因此就退出了论文的后续写作，没能按原计划用更精确的多体仿真方法去反复验证、排除干扰。

一份本来可能属于他们的荣誉，就这么阴差阳错地与他们失之交臂。葛健感慨地说：“就像手里的钻石蒙了灰，你认不出价值就等于没有。人生没什么后悔的，但我们要明白，碰到超出预期的未知情况，不要轻易地放弃，要搞清楚为什么。”

1998年葛健获得博士学位

做不能建模的事情

作为一个多年使用AI的天文学家，葛健对AI和科学家的关系有深刻的理解。

他的团队在2015年开始探索AI在天文学领域的应用，2017年，他就已经和研究生一起开发AI算法。葛健说，他们团队2026年估计要发表近10篇AI相关论文。

他们做出了“AI科研智能体”。这种专门用于科研的智能体，相当于一位不知疲劳、极其高效的“研究生”。2024年，他们刊发论文，报告了多颗与火星体积相近的系外行星。葛健说，在数据处理与分析层面，AI智能体可以在数小时内复现过去需要多年人工完成的工作流程。

不仅如此，他们现在更进一步，利用人工智能算法，在开普勒太空望远镜海量观测数据中自动抓取微弱凌星信号，从中筛选此前未被发现的潜在系外行星。葛健说，他们现在已经找到不少，正在验证真伪。

葛健带学生做研究，特别强调概念理解的重要性。他的理念是，做任何事情，一旦掌握了方向，就要聚焦最底层的核心概念。

他以经典物理为例：从距离与时间推导出速度，再到加速度，经典力学体系的建立，本就是层层拆解、提炼核心概念的典范。而这，正是可被建模的。

由此，葛健把AI底层的哲学概括为三点：

第一，在AI的世界里只有概念，一切都是由概念组成的。人把这些概念搞清楚了，建立模型让AI学会，它就能在数据里面把需要的结果找出来。

第二，人类搭建起系统化的概念框架，可以提炼科学定律和原理、功能和模型（即物理图像）。

第三，所有可量化、可拆解、可建模的重复性科研工作，最终都能被AI高效替代。

那人类还能做什么呢？葛健给出的答案是，寻找哪些东西不能或很难被建模，比如人类的好奇心、生命力、情感、共情心。

他说：“AI擅长建模和重复执行，人类的价值在于‘一头一尾’——提出核心科学问题，并对结果作出价值判断。”

1987年葛健在中国科学技术大学

仿照情商和智商的概念，葛健提出了一个全新的概念——PG商。他的看法是，AI时代智商和情商可以被技术弥补，但人们最稀缺的是对科学长期的热情（Passion）与遇到未知不放弃的韧性和冒险精神（Grit），即PG商。PG商能够通过后天打磨不断提升，PG商越高，个人的成就就越高，对社会的影响也就越大。这点很难被AI代替。

他正在做的ET巡天任务就是一个典型案例。

2019年6月，彼时还是美国佛罗里达大学终身教授的葛健回国访问，提出了ET巡天任务的原初想法。他最初想的是，仿照美国开普勒太空望远镜，研制更小口径但更大视场的施密特类型的巡天望远镜，结果设计出来发现技术路径走不通。当年9月25日，他在美国得知国内有系外宜居行星卫星的研究机会，10月7日就要提交建议书。他于是在9月26日确定参与，并快速组建一个国际合作团队，十天几乎不睡觉完成了147页的建议书。

其间，最初的设计走不通，9月28日团队开展头脑风暴，葛健灵光乍现，就把方案从反射式设计改为折射式设计，配备七台广角凌星望远镜，由此形成ET科学卫星最初的概念原型。

对于这段经历，葛健感慨地说：“人生成就是努力的积分，努力是每一时刻的微分。持续的正向努力累加起来，就是大的成就。做决定前要想透，一旦选定方向就全力以赴、接受风险，人生就没有生不逢时，也没有遗憾。”

葛健回国后在办公室工作