人工智能与理论科学发展

--假设基于五百余年独立演化思想实验的AI能力边界

AI五百年.pdf

作者：孙博华

本文以受控思想实验为主线：倘若在公元1500年就存在人工智能系统，仅向其提供各个时代的原始

观测与实验数据，不植入任何后世科学理论，任由AI独立演化直至当代，将会形成怎样的科学知识体系？

为研判这一假想场景，选取两类硬核物理案例作为参照：统计力学中的不可逆与熵增问题，以及湍流

统计描述下的Friedmann–Keller无穷速度矩层级封闭难题。研究表明，人工智能在已有的概念语言框架内，

能够高效挖掘数据中的经验规律、标度关系与数学猜想；但AI无法自主完成全新基础概念的建构与范式革命，

也不能天然区分数值巧合与自然界普适原理。因此，历经五百余年独立运行的AI会生成发达的经验—

工程知识体系，但基础理论将长期碎片化，难以自发产生颠覆性科学革命。

结合近年AI-for-Science的实证研究，本文进一步辨析：数据压缩与模式拟合并不等价于物理概念创造。

未来现实世界的合理范式不是AI取代科学家，而是AI承担大规模搜索、拟合与验算工作，

少数具备原创洞察力的人类完成概念建构、范式突破与跨领域思想综合。同时，需警惕以下风险：

当研究者满足于AI给出的高精度但不可解释的黑盒模型时，基础理论进步以及基础创新人才储备

均可能趋于萎缩。

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