在AI与科学研究的交汇点上，“Science for AI”和“AI for Science”构成了驱动科学进步的“双螺旋引擎”。这两个概念不仅代表了科学与技术之间的相互作用，也定义了一个全新的科学研究范式。

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5NTIyODgzOQ==&mid=2650288920&idx=1&sn=e170a63c1bc20ac415556502ba76de50&chksm=899f49f1326de356f4ededdbd3c14cb757674e7012fbc9b68fc839e68ee905d41d79fe47b215&scene=126&sessionid=1729218932#rd

Science for AI指的是利用物理学等基础科学的原理和方法来启发和改进AI技术。

如前文所述，物理学中的热扩散原理启发了AI中的Diffusion model。在机器学习领域，很多关键算法都受到了物理学思维的启发，比如利用能量函数、玻尔兹曼分布等概念来构建模型。此外，符号计算也是Science for AI的一个重要方面，它涉及到使用计算机代数系统来执行数学符号的计算和推理。

AI for Science则是将人工智能技术应用于科学研究，以解决科学问题，包括引导科学假设的生成，自动实验和验证，并推进科学发现。

总之，无论是数字世界还是物理世界，要实现发现复杂世界的未知规律这一科学终极目标，需要Science for AI和AI for Science的“双螺旋驱动”，就类似DNA和RNA的双螺旋结构。

在Science for AI和AI for Science的共振中，数据驱动和第一性原理的融合是关键。深度学习是数据的拟合，第一性原理和知识则可以外插到缺少或者没有数据的地方，体现更好的扩展性。

当规则、知识和关键数据矛盾，可以调整知识规则，就像爱因斯坦把有限的物理数据、他自己头脑实验的合成数据（比如坐着光会看到什么样的宇宙）和黎曼几何结合起来，把牛顿力学扩展到了刻画宏观宇宙的相对论。在这个意义上，打造AI爱因斯坦是科学智能（AI+Science）的终极目标，也是AGI的终极目标——发现未知规律，推动科学和人类的进步。在这个激动人心的科学探索和创造未来的旅程中，让我们一起同行。

 Science for AI 和AI for Science 全新的科学研究范式