《自然》：AI驱动的科学研究，正彻底改变知识生成的方式

《自然》杂志本周发布的"AI for Science 2025"综合报告，揭示了AI正在改变科学研究新范式。

报告的核心观点是，我们正在见证一种全新的研究范式诞生，它与实验科学、理论科学和计算科学并驾齐驱。这不再仅仅是AI让研究变得更快，而是人工智能正在成为假说生成、跨学科综合以及解决传统方法无法攻克的跨尺度问题的真正合作者。

之所以说这种新范式不同于以往，关键在于它如何将数据驱动建模与人类专业知识相结合，从而自动发现模式、生成可验证的假说，甚至还能设计实验。报告表明，AI已经开始解决从气候建模到蛋白质设计等领域中以前无法逾越的难题。

下面是原文

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传统的科研范式主要有以下几种

经验归纳（实验科学）：这种范式通过观察自然现象和可重复的实验来得出经验定律，但它无法从根本上解释这些定律背后的理论基础。

理论建模（理论科学）：这种范式也是从观察自然现象和可重复实验开始。它会识别基本的科学问题，提出正式的假设，并最终通过系统的逻辑推理和数学分析来发展理论。然而，在复杂系统中验证这些理论是一个巨大的挑战。

计算模拟（计算科学）：这种范式利用数值方法，根据科学模型来模拟复杂系统。但是，它必须简化这些模型，并且需要高精度计算，这从根本上限制了其保真度和效率。

数据密集型科学：随着技术进步和数据呈指数级增长，一种新的数据密集型科学研究范式应运而生。它利用数据挖掘技术从大规模数据集中自动识别统计模式，从而减少对先验科学假设的依赖。不过，它在建立因果关系、处理有噪声或不完整的数据以及在复杂系统中发现规律方面存在局限性。

现代科学研究面临着复杂性挑战，因为相互关联的自然、技术和人类系统在时间和空间上都表现出多尺度动态。

传统的科研方法难以有效应对这些复杂挑战，因此需要新的方法。

为了解决因果关系建立的问题，研究人员开发了创新的推理方法来处理现代数据挑战。

为了解决高质量科学数据稀缺等问题，研究人员开发了扩散模型和大型语言模型（LLMs）等生成式AI技术。

为了克服复杂系统建模的局限性，他们也建立了知识引导的深度学习方法，把先验知识嵌入到深度神经网络中，这显著增强了泛化能力并提高了可解释性，比如物理信息神经网络。

AI创新正在重塑传统的科研流程并加速科学发现。

AI将数据驱动的建模与先验知识（即模型驱动）相结合，这能够自动化假设生成与验证，实现自主智能实验，并促进跨学科协作。

传统科学发现的核心是实验观察和理论建模，然后提出科学假设并归纳出普遍原理，例如物理定律。

与此不同，AI采用模型驱动的方法，能够从大规模数据中自动发现隐藏模式，从而规避了提出假设的必要性。

传统科学发现需要在庞大的解决方案空间中生成并验证候选假设，这通常效率低下，而且难以找到高质量的解决方案。

AI凭借其强大的数据处理和分析能力，能够更高效地探索解决方案空间，从而生成高质量的候选假设。

例如，机器学习可以帮助数学家发现新的猜想和定理。

科学研究依赖于理论的实验验证。传统的实验设计和优化方法通常依靠人工经验和迭代试错，这既昂贵又低效。

在材料合成和核聚变实验等领域，这个问题尤为突出。

AI与机器人技术的结合可以推动自动化实验设计和执行，它利用实时数据来优化参数，并改进实验流程和候选方案。

AI擅长整合跨领域的数据和知识，这打破了学科壁垒，也使得深度跨学科融合成为可能，进而解决基础性难题。

这种跨学科合作不仅拓展了研究的边界，还催生了计算生物学、量子机器学习和数字人文等新兴学科。

展望未来，AI4S面临的关键挑战包括：

未来的突破可能来自于跨学科知识图谱、强化学习驱动的闭环系统以及能够优化科学理论的交互式AI界面。

AI4S的迅速发展意味着一场深刻的变革：AI不再仅仅是一种科学工具，它已成为一种元技术，正在重新定义科学发现的范式，开启了人类科学探索的新篇章。

要阅读《AI for Science 2025》的完整报告，请访问：https://www.nature.com/collections/bfefgbacag。