在人工智能與科學研究的交叉領(lǐng)域，一項突破性成果引發(fā)廣泛關(guān)注。北京大學物理學院一研究團隊成功開發(fā)出名為“AI-牛頓”的智能系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過自主學習，從實驗數(shù)據(jù)中自主推導(dǎo)出經(jīng)典力學核心定律——牛頓第二定律（F=ma），標志著人工智能在自主科學發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域邁出關(guān)鍵一步。

傳統(tǒng)人工智能模型雖能高效處理數(shù)據(jù)模式識別與預(yù)測任務(wù)，例如精準模擬行星運行軌跡，但難以從海量數(shù)據(jù)中提煉出具有普適性的科學原理。例如，現(xiàn)有模型可基于觀測數(shù)據(jù)預(yù)測天體運動，卻無法自主歸納出萬有引力定律的數(shù)學表達。這一局限源于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的“黑箱”特性，其決策過程缺乏可解釋性與邏輯回溯性。

研究團隊針對這一難題，創(chuàng)新性地融合符號回歸模型與合情推理策略，構(gòu)建出分層知識架構(gòu)。該系統(tǒng)包含實驗庫與理論庫兩大核心模塊：實驗庫通過模擬器生成涉及小球、彈簧等物體的46組物理實驗數(shù)據(jù)；理論庫則采用“符號-概念-定律”三層結(jié)構(gòu)，逐步積累自主發(fā)現(xiàn)的知識。在處理數(shù)據(jù)時，系統(tǒng)模擬人類科學家的認知模式，通過“假設(shè)-驗證”的迭代循環(huán)，從噪聲數(shù)據(jù)中提煉物理概念，最終構(gòu)建出完整的理論體系。

實驗結(jié)果顯示，該系統(tǒng)無需任何人工干預(yù)或預(yù)設(shè)物理知識，僅憑原始數(shù)據(jù)便自主識別出力、質(zhì)量、加速度等核心概念，并推導(dǎo)出F=ma的定量關(guān)系。這一過程完全復(fù)現(xiàn)了牛頓構(gòu)建經(jīng)典力學體系的思維路徑，但耗時僅需傳統(tǒng)方法的百分之一。研究團隊特別強調(diào)，系統(tǒng)通過符號回歸技術(shù)確保了數(shù)學公式的可解釋性，同時利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提升了數(shù)據(jù)處理的效率與精度。

國際學術(shù)界對該成果給予高度評價。哈佛大學計算機專家指出，這種編程方式通過鼓勵概念推導(dǎo)，為科學發(fā)現(xiàn)提供了全新路徑。相較于傳統(tǒng)試錯法，AI-牛頓的迭代式學習機制既保留了人類的理論概括能力，又顯著縮短了研究周期。其知識構(gòu)建過程具有可追溯性，每個推導(dǎo)步驟均可通過邏輯鏈條驗證，這為人工智能參與高階科學推理奠定了基礎(chǔ)。

目前，研究團隊正探索將該系統(tǒng)應(yīng)用于更復(fù)雜的理論體系。量子力學領(lǐng)域因其非直觀性與數(shù)學抽象性，成為下一個挑戰(zhàn)目標。研究人員透露，他們計劃通過擴展實驗庫規(guī)模與優(yōu)化推理算法，使系統(tǒng)具備處理多體量子系統(tǒng)數(shù)據(jù)的能力。這一方向若取得突破，或?qū)⒅匦露x人工智能在基礎(chǔ)科學研究中的角色定位。

隨著人工智能技術(shù)的演進，科學研究的范式正在發(fā)生深刻變革。當機器不僅能模擬現(xiàn)象，更能自主揭示規(guī)律時，科學家將得以從重復(fù)性工作中解放，專注于更具創(chuàng)造性的理論構(gòu)建。這項研究不僅為人工智能驅(qū)動科學發(fā)現(xiàn)提供了實證案例，更暗示著通用人工智能可能通過類似路徑逐步實現(xiàn)。