对话前DeepMind曹原：AI for Science爆发，一个新时代到来了

AI for Science 正在成为推动科学研究范式变革的核心驱动力，其核心在于构建模型生成假设与物理实验验证的闭环。尽管大模型在数学证明与代码编写等结构化任务中表现卓越，但科学发现本质上需要从感官数据中抽象出概念并构建理论体系，这不仅依赖于连接主义的神经网络，还需引入符号主义以增强逻辑推理与因果分析能力。目前，物理实验验证的高成本与低效率是该领域的主要瓶颈，而 AI 在科学领域的真正突破，在于能否超越现有知识库的排列组合，实现具有创新性的科学发现。这一过程不仅是工具层面的提效，更是对人类认知本质与科学发现逻辑的深度重构，未来 AI 将在科学研究中扮演愈发关键的角色。