撰文丨王聪 编辑丨王多鱼 排版丨水成文 在科学探索的历史长河中，人类科学家通过观察、假设和验证的方式发现了无数自然定律。然而，面对日益复杂的科学 问题，传统研究模式的局限性逐渐显现。 近日， 北京大学 马滟青 团队在预印本平台 arXiv 上发表了题为： AI-Newton: A Concept-Driven Physical Law Discovery System without Prior Physical Knowledge 的研究论文。 该研究开发了一个名为 AI-牛顿 （ AI-Newton ） 的创新系统，它能够 完全自主地从原始实验数据中推导出物理定律 （例如牛顿第二定律、万有引力定律、能量守恒定律等） ，而无需监督或任何先验物理知识 。 这一成就标志着向 AI 驱动的自主科学发现迈出了重要一步。 突破传统：AI 驱动的科学发现新范式 当前的科学发现面临着两大挑战：一方面是人类主导的研究周期长、容易受预设观念影响；另一方面是现有 AI 方法存 在明显缺陷——神经网络如同黑箱难以解释，而符号回归方法在处理复杂系统时面临组合爆炸问题。 AI-Newton 系统的设计灵感来源于人类科学家的思考方式， ...