引言

科学的目标包含科学发现和科学理解，这两个目标虽然密切相关，但在本质上存在显著差异。科学发现通常指通过实验或观察得到的新现象或新数据，而科学理解则涉及对这些现象或数据背后的原理或机制的深入认识。本文将探讨科学发现与科学理解之间的区别，并讨论在人工智能（AI）特别是机器学习（ML）在自然科学中的应用，是否以及如何能够促进新的科学理解。

科学发现与科学理解的区别

科学发现通常是指在实验或观察中得到的新现象或新数据。例如，使用ML和量子化学探索有机激光二极管的新型高效分子时，研究人员在160万个搜索空间中找到了具有高量子效率的新分子 。尽管这一发现具有重要的技术意义，但它并未提供新的科学理解，因为无法从结果本身直接推导出定性结果，而需要进一步的详细计算。

科学理解则超越了简单的发现，涉及对现象背后原理或机制的深入认识。例如，ML在蛋白质折叠方面的突破 ，尽管改变了生物化学的格局，但AlphaFold作为一个黑箱模型，并没有直接提供新的科学理解。物理学中的许多发现也是如此，例如超导性、宇宙学微波背景和中微子振荡，这些现象在理论或解释被发现之前就已经被观察到 。

这些例子表明，科学发现可以引发科学和技术的变革，但不一定直接有助于科学理解。

机器学习在科学发现中的应用

近年来，人工智能和机器学习在科学研究中的应用显著增加。科学家们使用机器学习来重新发现物理定律或概念，例如日心说世界观 ，时间之箭 以及机械运动方程 。这些应用展示了算法在理论上是有效的，但仍存在一个关键问题：能够重新发现物理定律的人工智能是否能够为新的科学理解做出贡献？

人类与AI的协同作用

目前，人工智能系统的创造者通常知道他们在案例研究中寻找什么，这可能导致有意识或无意识的偏见。例如，通过选择特定的表示方式或数据集来训练模型，这些偏见可能会影响结果的解释。因此，即使算法能够重新发现有趣的物理现象，我们仍然需要解决如何从中获得新的科学理解的问题。

新的科学理解意味着发现新的思想、原理、概念甚至理论，这些理论科学家可以在不同情况下应用和使用，而无需完全依赖计算。例如，在某些情况下，机器学习模型可能会揭示数据中的复杂模式，这些模式可以激发科学家提出新的假设或理论。然而，要实现这一目标，需要明确关注如何从先进的计算系统中获取“新”的科学理解。

实现新的科学理解的路径

为了实现新的科学理解，我们可以采取以下几种策略：

1. 跨学科合作：科学家与计算机科学家、统计学家等合作，可以帮助克服领域特定的局限性，促进新的观点和方法的产生。
2. 解释性模型：开发更具解释性的机器学习模型，能够提供关于预测和决策过程的透明性，这有助于科学家理解模型的工作机制。
3. 数据多样性与偏见校正：确保训练数据的多样性，并开发技术来识别和校正数据中的偏见，从而减少有意识和无意识的偏见对模型结果的影响。
4. 交互式探索工具：开发交互式工具，使科学家能够与机器学习模型进行互动，探索数据并验证模型的预测，这有助于形成新的科学假设和理论。

案例研究：机器学习在材料科学中的应用

一个典型的案例是机器学习在材料科学中的应用。研究人员使用ML来预测新材料的性能，例如导电性、热导率等。通过分析大量的材料数据，机器学习模型可以识别出影响材料性能的关键因素，并预测新的高性能材料 。

然而，这些预测本身并不直接提供科学理解。为了获得新的理解，科学家需要进一步分析模型的输出，理解其背后的物理或化学机制。例如，通过对模型中重要特征的分析，科学家可以发现哪些原子结构或电子配置对材料性能有重要影响，这些发现可以指导进一步的实验和理论研究。

未来展望：AI在科学理解中的潜力

尽管目前人工智能在科学理解中的应用仍面临挑战，但其潜力不可忽视。未来，随着算法的改进和计算能力的提升，AI有望在以下几个方面促进科学理解：

1. 自动化科学发现：开发能够自动生成和验证科学假设的AI系统，减少科学家在实验设计和数据分析中的工作量，从而加速科学研究的进程。
2. 跨领域知识整合：AI可以整合来自不同领域的知识，发现跨学科的联系和规律，推动科学理解的深度和广度。
3. 实时数据分析：AI能够实时分析大量实验数据，及时发现和解释新的科学现象，提高研究效率。

结论

科学发现与科学理解是科学研究的两个重要目标，尽管它们在本质上有所不同，但它们之间密切相关。随着人工智能和机器学习技术的发展，科学家们在重新发现物理法则和概念方面取得了显著进展。然而，要实现新的科学理解，还需要克服许多挑战，包括减少模型中的偏见、开发解释性模型和促进跨学科合作。

通过不断探索和改进，AI有望在未来的科学研究中发挥更大的作用，推动新的科学发现和理解，为人类知识的进步做出贡献。