贾玮晗 董春雨 | 机器智能在科学发现中的价值与限度

本文探讨了机器智能在科学发现中的价值与限度。背景方面，随着大数据和模型方法的进步，人工智能（如AlphaFold、自动化方程发现系统）在科学研究中取得了突破性进展，引发了关于机器能否实现科学发现的讨论。研究目的旨在通过比较人类与机器主导的科学发现模式，分析机器学习系统在科学研究中的作用及其局限性。结论认为，人工智能目前主要增强了人类的认知能力，尤其在数据处理和模式识别方面具有辅助作用，但尚未能真正模拟人类科学发现过程中的所有思维特征，如直觉、假设生成和将结果与物理世界对应的能力。机器发现活动在很大程度上依赖人类的预先设计和数据选择，其角色仍是工具性的，无法独立进行完整的科学探索。