最近新闻火出圈的AlphaFold，可以预测海量蛋白质的结构，以及预测蛋白质之间极其复杂的相互作用，让人大受震撼，让人感到一种不同于过去的新的科学范式的诞生，下面写点自己的想法：

我们将这种新的科学范式称为”数据范式“或者为了和过去的”人类经验直觉范式“比较，我们姑且称之为”机器经验直觉范式“。我们将人类对自然界的认识范式随着历史的发展归纳为：

人类经验直觉范式→实验理论范式→机器经验直觉范式

人类最早通过经验直觉来了解自然界，这点其实与动物无异。但由于人类个体的经验直觉的不可复制性和难以完全解释性（人类个体经验包含大量只能意会不能言传的东西），因此人类经验在人类社会中难以直接传播。每代新人需要花费大量的时间和成本来训练获得某方面的经验直觉，而随着个人寿命的结束，这种个人化的经验直觉也随之消失，很难被保留下来。这逐渐催生了一种能够独立于人，并且能无歧义的继承和发展的新范式，一种建立在无歧义的数学公理或假设之上，或建立在不证自明的观察实验基础之上，或者建立在无异议的社会共识和契约之上的新范式：实验理论范式。

实验理论范式最早起源于古希腊的《几何原本》（简称《原本》），复兴于1687年牛顿的《自然哲学的数学原理》的出版（简称《原理》）。这种实验理论范式实现了独立于人而存在的永生，将复杂的自然界现象通过还原论的方法归结到少数几条公理或者原理或者共识上。到目前为止这种范式最高的成就可能就是广义相对论和量子理论了。但这种范式可能还没有达到其巅峰成就，因为到目前为止广义相对论和量子理论还没有能完全自洽的建立在一个更统一的新基础之上，这被看作是这种范式的圣杯。实验理论范式如前所述，有其优点，但也有其劣势。这种范式受到人类语言，特别是人类所能发明的数学语言的制约，以至于人类语言的边界决定了实验理论范式下人类思维所能达到的边界。人类的语言和数学语言对描写复杂的自然界来说是过于简化了，以至于现在将很多复杂系统出现的很难用这种实验理论范式解释的现象，起了一个略带神秘主义的名词”emergence“，中文翻译成”涌现“或者”衍生“，比如大量有机分子涌现的生命现象，大量神经细胞活动涌现出的智能现象，大量人的活动涌现出的复杂社会经济现象等。

如同用人类经验直觉是很难直接理解实验理论的一样，数学理论的推导产生大量超出人类经验直觉的结论，自牛顿以来，实验理论范式是完全超乎过去人类经验直觉的存在，将来机器经验直觉范式也是完全超乎目前实验理论范式的存在，想借助人类语言和实验理论范式去“解释”机器经验直觉或许也是无力甚至是徒劳的。

实验理论范式的优点是人类意义上的可解释性，这点弥补了人类经验直觉范式的缺陷。比如，当一个人去医院看病的时候，一个很有经验的医生如果只告诉你结论，而不向你解释他是如何得到这个结论的依据的时候，除非你对医生绝对的信任，否则你是很难直接受的，虽然医生仅仅可能只是根据他的经验直觉来给出判断，但努力让他的经验直觉能建立在教科书给出的“道理”之上才能得到其他人的接受和理解，所以或许他编也得编一个“道理”出来。但实验理论范式的缺点就是其受到人类语言和概念过于简化的制约，强烈的依赖于被研究系统是否是可以降维或降秩的，或者至少能在重整化或粗粒化意义上“分块降秩”的。将来“机器经验直觉范式”建立在大量数据内在隐藏模式的基础上，这种数据内在隐藏模式完全可以是高维和不可降维的。这是否能换来人类跳过人类意义的“可解释性”，让人类直接去信任机器经验直觉“蹦出”的结论呢？我们不知道。但这或许代表了一种新的科学范式。这种范式如同实验理论范式一样也是独立于人的，也是能继承和发展的，因为机器是不死的，而且原则上，你只要喂给他更多新的数据，它的确有可能“看”到新的内在隐藏模式，甚至发生模式“认知”的变革，而这种模式认知的变革，在过去通常是通过人类的“新人”换“旧人”的形式发生的。

综上，过去我们从依赖人类的经验直觉去认知这个世界，发展到我们通过给这个世界建立各种数学模型来预测这个世界，现在逐渐出现了另外一种趋势，即，与其去对这个世界的各个方面建立各种数学模型，不如直接建立一个大脑的模型，只要这个大脑的数学模型的参数量足够大，那么原则上这个大脑的模型就能映射任意复杂度的真实系统，给出这个系统行为的预测。用这个永生的机器大脑去理解这个世界，我们人类是否就等于通过这个工具理解了这个世界呢？一些人认为这个问题的答案是肯定的，我们人类不就是借助人造的工具（数学也好，物理也好），逐渐认识自然界，一步步走到今天的吗？但也有些人的答案是否定的，因为当这个工具复杂到一定程度，人类或许已经无法去理解这个工具本身了。