目前来看，在自然科学的研究领域中，人工智能（AI）技术的介入已经不再是一个单纯的工具或助手，而是逐步演变为一种深刻的参与者，甚至是“思维”的新维度。然而，当前大多数关于AI与科学研究结合的讨论，仍然局限于AI的工具性，例如它如何加速数据分析、模型拟合、或者提升实验效率。这些探讨虽然重要，却没有深入挖掘AI在自然科学研究中可能引发的研究主导者的重塑。这里试图从一个更具理论性、有点哲学性的角度探讨AI与自然科学的结合，尤其是AI如何不仅仅在表象上模拟自然规律的，而是可能促使我们重新定义科学探索的本质与方法论。

1、AI从计算模型到知识生成

大多数自然科学研究依赖于理论模型和实验验证这一基础框架。模型提供了对自然现象的简化描述，而实验则验证或去反驳这些模型。然而，AI的引入可能颠覆了这一过程。通过大数据驱动的机器学习算法，AI能够在没有预先定义的物理模型情况下，通过对数据的训练自行构建模式，这种“拟态”式的学习引发了对科学本质的新思考。

AI的拟态能力之所以能够引人关注，是因为它可能能够比较出人类科学思维的局限性。传统的科学模型通常基于人类经验与直觉，这样会受限于人类感官和认知能力。例如，经典力学、热力学等都是在人类的感知框架下建立的。AI能够从完全不同的角度处理自然现象，通过自适应学习构建出超越了人类认知的模式。值得思考的是，当AI能够在没有任何人类直觉和物理假设的情况下准确预测实验结果时，我们是否应该重新审视科学模型的定义。如果科学的本质是对自然规律的探索，那么这些通过AI生成的模式似乎可以被视为一种“新科学”。

2、何为科学知识？

我们从事的自然科学长期以来依赖的知识观念——基于实验验证的理论体系，在AI的参与下受到了一些挑战，这次诺奖引起的在科研圈的属性纷争就可见一斑。AI生成的模式通常缺乏明确的物理解释，它们更多是“黑箱”，即便能够提供高度精确的预测，但其内在机制常常难以被我们理解。这样一种无法解释的模式是否应被视为科学知识，我们是否可以在不理解物理机制的情况下，仅凭预测精度来定义知识。

传统的知识观基于“可解释性”。科学家不仅要求模型能够准确预测，还必须要求模型具备解释能力，能够揭示或描述背后的自然规律。正如波普尔（ Karl Popper）所主张的，可证伪性是科学理论的核心关键。然而，AI生成的知识往往几乎难以满足这一苛刻的标准。我们可以稍微设想这样一个未来常静：AI发现了一种新的自然规律，这一规律在数千次实验中得到了验证，但我们始终无法理解其背后的物理原理，这个在今后会越来越多的出现。这样的发现应如何被定义，是否仅凭可验证性就足以将其纳入科学范畴？这个问题不仅是知识论上的挑战，更涉及科学认识论的根本转变。在未来的科学研究中，随着AI技术的进步，我们可能需要重新评估何为“科学知识”，以及解释和预测在科学研究中的优先级，就是解释重要还是预测重要。

3、快速进化的AI与人类科学家在科研上的深度融合

一个更为烧脑的问题是，AI是否会逐步演变为一种新的科研主体，甚至在某些方面超越人类的科研能力。当前，AI主要作为人类科研的工具，但其自我学习与自我改进的能力提示着一种可能性：AI与我们人类科研主体之间的角色可能发生转变。

当代科研工作者的一个主要任务是如下的提出问题、构建假设，并设计实验加以验证。近年来AI的快速进化方向则明显表明，它不仅能够在数据中发现模式，还可以生成假设并设计实验。在某些复杂系统（例如气候模型、多介质环境、复杂网络动力学）中，AI已经显示出超越人类的推理与建模能力。随着AI进一步发展，它可能会逐渐“接管”人类科研工作的某些部分。我们应当如何坦然的看待这一趋势，这是否意味着人类在未来的科研中逐步“退居二线”，成为AI的辅助者，或AI与我们人类科学家们形成一种共生关系，彼此协作，共同推动科学前沿。这一问题不仅涉及科学技术的未来发展，更关乎未来人类认识自我、定位自我的根本性思考。在这种背景下，科学研究不再仅仅是人类探索自然的过程，而可能演变为人与AI共同进行的“协同探索”。

4、科学的中长期目标：无限递归还是超越我们认知的边界

首先，AI的崛起还引发了关于科学的未来发展甚至是终点的问题。科学研究是否有一个终点呢？我想这个问题一直以来都困扰着哲学家和科学家。在传统的自然科学观念下，科学被视为一个不断接近真理的过程。但随着AI的参与，这一过程可能发生转变。AI能够通过大数据分析和自我学习构建出许多我们难以理解的复杂模式。这些模式在某种程度上可能比人类的理论模型更加精确，但它们的复杂性也可能超出人类的理解能力。如果未来的科学研究越来越依赖AI生成的模式和假设，那么我们很可能会达到一个我们人类无法理解的“知识边界”。超出边界，这很可能意味着科学将不再是一个我们可以完全独立掌控的领域。

这种思考很自然地引发了对科学终极目的的反思。科学的目的是什么？是为了理解自然，还是为了控制自然。如果科学的最终目的是对自然的控制，那么AI生成的模式和预测或许足够满足这一需求，即便我们无法完全理解其背后的机制。然而，如果科学的目的在于理解自然，那么AI生成的复杂模式是否真的能够被称为科学？从科学在人类活动中的定位，可能在AI的推动下，科学的终点不再是对自然的终极解释，而是一种对自然现象的高效预测与控制。

2024年诺奖明显是一个AI从工具到科研思想的主体的渐变过程的标志性起点。AI的快速发展正在深刻改变我们对科学的理解和实践。从最初的辅助工具，AI逐渐发展为科学研究中的一个主动参与者，甚至可能成为未来科学探索的主体。这一趋势不仅仅是技术上的进步，更可能是科学哲学史册上的重大转变。