AI（或者说神经网络/深度学习）能够实现科学（尤其是物理学）研究中提出假设这一步嘛？
科学研究的魅力，很大程度上在于它对未知世界的探索，而“提出假设”正是这趟旅程的起点。那么，我们今天探讨的主题——人工智能（这里我们更多地聚焦于其核心驱动力——神经网络和深度学习）能否在提出科学假设这一步上有所作为？
要回答这个问题，我们得先厘清一下“提出假设”在科学研究中的角色和意义。简单来说，提出假设是基于已有的观察、数据和理论，对某个现象或问题提出一种可能的解释或预测。它是一种“我猜想”，一种“我觉得可能是这样”。这个过程往往需要深厚的领域知识、敏锐的直觉、跳出常规的思维以及一定的“灵感”。
AI在“提出假设”上的潜力：数据的“催化剂”
首先，我们必须承认，当前AI，尤其是深度学习，在处理和分析海量数据方面展现出了前所未有的能力。科学研究的各个领域，从天文学的星系观测数据，到生物学的基因组序列，再到材料科学的晶体结构，都在以指数级的速度增长。人类研究者即使倾尽全力，也难以在如此庞杂的数据中发现隐藏的规律和关联。
AI，特别是深度学习模型，可以通过识别数据中复杂的模式、非线性的关系，甚至是人类肉眼难以察觉的细微之处，来“启发”或“驱动”假设的产生。我们可以这样理解：
模式识别与关联发现： 深度学习模型，尤其是那些能够处理序列数据（如时间序列、文本）或图像数据（如显微照片、天文图像）的模型，能够在大规模数据集里找出看似无关的现象之间的统计学上的强相关性。例如，在材料科学中，一个经过训练的模型或许能从成千上万种材料的化学组成、晶体结构和电学性质的数据中，发现某种特定组合的元素或结构特征，总是伴随着某种优异的性能，从而提出“含有XX元素的Y结构可能具有XX新特性”的假设。
异常检测与“未解之谜”的聚焦： AI模型擅长学习“正常”的模式，而对于偏离这些模式的“异常”数据，它们也能敏感地捕捉到。在科学研究中，这些异常往往是新现象的萌芽，是现有理论无法解释的“反例”。AI可以帮助科学家们从海量数据中筛选出这些“不寻常”的观测点，从而引导研究者去思考为什么会发生这种异常，进而提出新的解释性假设。比如，在天体物理学中，AI可以分析望远镜收集的宇宙信号，发现与已知天体模型不符的特殊信号，引发关于未知天体或物理过程的猜想。
预测与“反事实”思考： 一旦模型在数据上表现出很强的预测能力，它实际上就蕴含了对潜在规律的“理解”。我们可以利用这种能力进行“反事实”的思考：如果改变某个参数，结果会如何？这种“如果…那么…”的思维方式，正是提出科学假设的重要驱动力。例如，在药物研发中，AI可以根据已知的药物分子结构和疗效数据，预测新分子的潜在活性。当AI预测某种从未合成过的分子可能具有某种活性时，这本身就是一个强有力的假设。
AI的局限性：人类的“智慧火花”与“意义的构建”
然而，要说AI“独立自主地”提出一个具有深刻洞察力和创新性的科学假设，目前来看还存在一些关键性的障碍：
“理解”与“联想”的鸿沟： 深度学习模型本质上是数学函数逼近器，它们在数据中学习的是统计规律和特征之间的映射关系，而非真正意义上的“因果关系”或“物理机制”。它们发现的关联，可能是真正的物理规律，也可能只是巧合，或者仅仅是数据本身的统计特征。比如，AI可能发现某种特定颜色的星星总是与某种特殊的光谱模式相关联，但它无法“理解”这背后的原因——是恒星演化的必然结果？还是观测仪器的系统误差？人类科学家凭借对物理学原理的深厚理解，才能将这种关联解读为有价值的科学假设。
“领域知识”的注入与“价值判断”： 科学假设的提出，不仅仅是对数据规律的捕捉，更重要的是要与现有科学理论体系相兼容（或有意识地挑战它），并且具有一定的“解释力”和“可检验性”。AI模型往往需要预先被告知“目标”是什么，或者通过特定的目标函数来指导训练。它们很难像人类科学家那样，基于对整个物理学框架的理解，去主动寻找那些能够填补理论空白、解决核心难题的“有意义”的假设。一个模型可能发现一百万个数据中的统计规律，但人类科学家需要判断哪一个是最有价值、最值得深入研究的。
“好奇心”与“直觉”的缺失： 科学研究的驱动力之一是人类与生俱来的好奇心，是对“为什么”的追问。同时，许多重大的科学突破，也源于科学家们敏锐的直觉，一种基于长期经验积累的“感觉”。AI目前还不具备真正意义上的“好奇心”或“直觉”。它们的目标是优化某个既定的指标，而不是主动去探索未知或质疑现有范式。
合作模式：AI作为“超级助手”
因此，与其说AI能够“取代”人类提出假设，不如说AI将成为科学家们提出假设的“超级助手”，一种强大的“催化剂”和“协作者”。
在这种合作模式下：
1. 数据驱动的“启示”： AI对海量数据进行分析，挖掘出潜在的、隐藏的关联和异常，为科学家提供“线索”。
2. 科学家进行“解读”与“升华”： 科学家凭借自身的领域知识、对物理规律的理解以及批判性思维，来解读AI发现的线索，判断其潜在的物理意义，并将其转化为明确的、可检验的科学假设。
3. AI辅助验证与迭代： 提出的假设可以进一步通过AI来辅助设计实验、模拟预测，或者在新的数据集中进行验证。如果验证不通过，AI可以帮助分析失败的原因，再次引导科学家修正或提出新的假设。
结论
回到最初的问题：AI能否实现科学研究中提出假设这一步？
答案是：在一定程度上，AI可以成为提出假设的重要驱动力和辅助工具，但目前还无法完全独立自主地实现具有深刻洞察力和创新性的科学假设的提出。
AI强大的数据分析能力，能够发现人类难以察觉的模式和关联，为科学研究提供新的视角和线索。然而，将这些线索转化为有意义的、可检验的科学假设，仍然需要人类科学家深厚的领域知识、批判性思维、直觉以及构建完整理论框架的能力。
我们正处于一个AI赋能科学研究的新时代。AI的加入，更像是为科学研究打开了一扇新的大门，让科学家能够更有效地探索未知，更快速地接近真理。未来，我们期待看到更多由“AI启示、人类智慧升华”而产生的科学假设，推动物理学乃至整个科学界的进步。
要回答这个问题，我们得先厘清一下“提出假设”在科学研究中的角色和意义。简单来说，提出假设是基于已有的观察、数据和理论，对某个现象或问题提出一种可能的解释或预测。它是一种“我猜想”，一种“我觉得可能是这样”。这个过程往往需要深厚的领域知识、敏锐的直觉、跳出常规的思维以及一定的“灵感”。
AI在“提出假设”上的潜力：数据的“催化剂”
首先，我们必须承认，当前AI，尤其是深度学习，在处理和分析海量数据方面展现出了前所未有的能力。科学研究的各个领域，从天文学的星系观测数据，到生物学的基因组序列，再到材料科学的晶体结构，都在以指数级的速度增长。人类研究者即使倾尽全力，也难以在如此庞杂的数据中发现隐藏的规律和关联。
AI，特别是深度学习模型，可以通过识别数据中复杂的模式、非线性的关系，甚至是人类肉眼难以察觉的细微之处，来“启发”或“驱动”假设的产生。我们可以这样理解：
模式识别与关联发现： 深度学习模型，尤其是那些能够处理序列数据（如时间序列、文本）或图像数据（如显微照片、天文图像）的模型，能够在大规模数据集里找出看似无关的现象之间的统计学上的强相关性。例如，在材料科学中，一个经过训练的模型或许能从成千上万种材料的化学组成、晶体结构和电学性质的数据中，发现某种特定组合的元素或结构特征，总是伴随着某种优异的性能，从而提出“含有XX元素的Y结构可能具有XX新特性”的假设。
异常检测与“未解之谜”的聚焦： AI模型擅长学习“正常”的模式，而对于偏离这些模式的“异常”数据，它们也能敏感地捕捉到。在科学研究中，这些异常往往是新现象的萌芽，是现有理论无法解释的“反例”。AI可以帮助科学家们从海量数据中筛选出这些“不寻常”的观测点，从而引导研究者去思考为什么会发生这种异常，进而提出新的解释性假设。比如，在天体物理学中，AI可以分析望远镜收集的宇宙信号，发现与已知天体模型不符的特殊信号，引发关于未知天体或物理过程的猜想。
预测与“反事实”思考： 一旦模型在数据上表现出很强的预测能力，它实际上就蕴含了对潜在规律的“理解”。我们可以利用这种能力进行“反事实”的思考：如果改变某个参数，结果会如何？这种“如果…那么…”的思维方式，正是提出科学假设的重要驱动力。例如，在药物研发中，AI可以根据已知的药物分子结构和疗效数据，预测新分子的潜在活性。当AI预测某种从未合成过的分子可能具有某种活性时，这本身就是一个强有力的假设。
AI的局限性：人类的“智慧火花”与“意义的构建”
然而，要说AI“独立自主地”提出一个具有深刻洞察力和创新性的科学假设，目前来看还存在一些关键性的障碍：
“理解”与“联想”的鸿沟： 深度学习模型本质上是数学函数逼近器，它们在数据中学习的是统计规律和特征之间的映射关系，而非真正意义上的“因果关系”或“物理机制”。它们发现的关联，可能是真正的物理规律，也可能只是巧合，或者仅仅是数据本身的统计特征。比如，AI可能发现某种特定颜色的星星总是与某种特殊的光谱模式相关联，但它无法“理解”这背后的原因——是恒星演化的必然结果？还是观测仪器的系统误差？人类科学家凭借对物理学原理的深厚理解，才能将这种关联解读为有价值的科学假设。
“领域知识”的注入与“价值判断”： 科学假设的提出，不仅仅是对数据规律的捕捉，更重要的是要与现有科学理论体系相兼容（或有意识地挑战它），并且具有一定的“解释力”和“可检验性”。AI模型往往需要预先被告知“目标”是什么，或者通过特定的目标函数来指导训练。它们很难像人类科学家那样，基于对整个物理学框架的理解，去主动寻找那些能够填补理论空白、解决核心难题的“有意义”的假设。一个模型可能发现一百万个数据中的统计规律，但人类科学家需要判断哪一个是最有价值、最值得深入研究的。
“好奇心”与“直觉”的缺失： 科学研究的驱动力之一是人类与生俱来的好奇心，是对“为什么”的追问。同时，许多重大的科学突破，也源于科学家们敏锐的直觉，一种基于长期经验积累的“感觉”。AI目前还不具备真正意义上的“好奇心”或“直觉”。它们的目标是优化某个既定的指标，而不是主动去探索未知或质疑现有范式。
合作模式：AI作为“超级助手”
因此，与其说AI能够“取代”人类提出假设，不如说AI将成为科学家们提出假设的“超级助手”，一种强大的“催化剂”和“协作者”。
在这种合作模式下：
1. 数据驱动的“启示”： AI对海量数据进行分析，挖掘出潜在的、隐藏的关联和异常，为科学家提供“线索”。
2. 科学家进行“解读”与“升华”： 科学家凭借自身的领域知识、对物理规律的理解以及批判性思维，来解读AI发现的线索，判断其潜在的物理意义，并将其转化为明确的、可检验的科学假设。
3. AI辅助验证与迭代： 提出的假设可以进一步通过AI来辅助设计实验、模拟预测，或者在新的数据集中进行验证。如果验证不通过，AI可以帮助分析失败的原因，再次引导科学家修正或提出新的假设。
结论
回到最初的问题：AI能否实现科学研究中提出假设这一步？
答案是：在一定程度上，AI可以成为提出假设的重要驱动力和辅助工具，但目前还无法完全独立自主地实现具有深刻洞察力和创新性的科学假设的提出。
AI强大的数据分析能力，能够发现人类难以察觉的模式和关联，为科学研究提供新的视角和线索。然而，将这些线索转化为有意义的、可检验的科学假设，仍然需要人类科学家深厚的领域知识、批判性思维、直觉以及构建完整理论框架的能力。
我们正处于一个AI赋能科学研究的新时代。AI的加入，更像是为科学研究打开了一扇新的大门，让科学家能够更有效地探索未知，更快速地接近真理。未来，我们期待看到更多由“AI启示、人类智慧升华”而产生的科学假设，推动物理学乃至整个科学界的进步。
网友意见
是数学上的假设？物理世界的假设？程序上的假设？
全部都早就有了。而且，你早都用过了。
数学假设：
Quickspec, Tensat, Ruler等工作可以自动找寻mathematical equation，并且交由SMT或Isabelle/HOL等自动化定理证明器来验证/反证猜想的正确性。被证明正确的猜想会自动加入深度学习编译器，又或者传统编译器，来对程序进行优化。
物理假设：
Symbolic Regression通过基因编程或者其他搜索方法对给定数据搜索符合数据的表达式。这种方法被应用于材料学，天文学等科学，用于帮助科学家快速发现新定律。其实，当你每次使用excel的下拉功能去填数据的时候，其实就是在利用这种方法去找寻符合数据规律的定理，然后用这定理来完成填空 (Flash Fill)。
程序假设：
Model Checking的CEGAR方法会试图提出程序的loop invariant，然后当发现反例(loop invariant不够强，无法证明性质)的时候，会通过反例更新自己的invariant，重新尝试，如此反复。此等方法被用于多种软件硬件的形式化验证，包括芯片，分布式系统，C程序等。
所以说，别再想可不可能的事情了，当你打开手机的人脸识别，或者使用excel，更甚至，当你打开电脑的那一刻，你就在享受‘计算机自己发现猜想’的成果了。
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