AI在科學突破中的作用：機器可以創造性地思考嗎？

從醫療保健到娛樂，人工智能（AI）正在各個部門揮手，但其對科學研究的影響尤其令人興奮。 AI的訣竅用於處理巨大的數據集，發現複雜的模式以及預測結果正在加快科學突破。這導致我們思考：AI可以真正創新並提出像人類科學家這樣的新想法嗎？為了深入研究這一點，讓我們看一下AI當前如何用於科學發現，以及它是否可以真正產生原創思想。

AI在科學發現中的作用不斷增長

AI一直是藥物發現，基因組學，材料科學，氣候研究和天文學等領域的遊戲規則改變者。通過篩選大量的數據，會使人類不堪重負，AI幫助指出了潛在的候選藥物，建模氣候變化，甚至提出了有關宇宙的新理論。

例如，MIT的研究人員使用AI在短短幾天內找到一種新的抗生素，以靶向抗現有藥物的細菌。在生物學中，DeepMind的Alphafold破裂了蛋白質折疊難題，預測3D蛋白質結構對藥物發育至關重要。在材料科學中，像GNOME這樣的AI模型預測了數百萬個新晶體，這些晶體可能會徹底改變電池和太陽能電池等技術。 AI還通過提出新的方法來建模物理現象和天文學，通過發現系外行星和重力鏡頭來對物理進行貢獻。在氣候科學中，AI改善了氣候預測，並幫助建模了極端天氣事件。

人工智能可以在盒子外面思考嗎？

儘管AI對科學發現的貢獻是不可否認的，但最大的問題是：它可以真正思考開箱即用嗎？人類的科學進步通常取決於直覺，創造力和挑戰現有範式的大膽。這些突破通常來自敢於超越傳統智慧的科學家。

另一方面，AI是由數據驅動的。它根據給出的信息來分析模式並預測結果，但它沒有人類具有富有想像力的，抽象的思想。從這個意義上講，AI的創造力與人類的創造力不同。 AI在其數據和算法的約束中運行，這限制了其執行真正創造性，開箱即用的思維的能力。

但是，情況更加細微。 AI表明它可以產生新的假設，提出創新解決方案，甚至挑戰某些領域的知識。例如，機器學習模型已用於創建人類以前從未考慮過的新型化合物和設計材料。在某些情況下，這些發現導致了突破，這對於人類研究人員而言很難單獨實現。

支持AI創造力的論點

支持者認為，AI通過產生對人類研究人員並不明顯的思想來展示創造力。例如，Alphafold使用一種新穎的深度學習架構來解決蛋白質折疊挑戰，該蛋白質折疊挑戰使科學家陷入了數十年的困擾。同樣，Google的雙子座2.0驅動的AI也被用來創建原始的假設和研究建議，幫助科學家彌合了不同科學領域之間的差距。芝加哥大學的一項研究表明，AI可以產生“外星人”假設 - 人類可能不會想到的創新思想，從而擴大了科學探索的界限。這些例子表明，AI有可能通過提出新思想來思考框框思考。

反對AI的創造力的爭論

批評者認為，AI在根本上受到限制，因為它依賴於現有知識和數據集。它的工作更像是填補數據中的空白，而不是質疑現有的假設。根據評論家的說法，AI的創造力受到訓練的數據的限制，以阻止其真正開創性的發現。

著名的AI專家托馬斯·沃爾夫（Thomas Wolf）斷言，像愛因斯坦（Einstein）的思想一樣，真正的創新需要提出全新的問題和具有挑戰性的傳統智慧。大型語言模型（LLM）和其他AI系統儘管進行了廣泛的培訓，但並未證明能夠產生真正的新穎見解。因此，AI更被視為學習的有效工具，而不是能夠破壞既定科學範式的真正思想家。

此外，AI缺乏直覺，情感和偶然性的人類品質，這些品質通常會推動創造性的突破。 AI依靠邏輯和系統過程中的預定算法工作。根據企業家的說法，這種算法方法與人類創造力的不可預測的自發性質大不相同。 ScienceDirect的一項研究論文還認為，AI生成的創造力可能看起來是創新的，但沒有提供與人類創造力相同的見解。

綜合和含義

儘管AI肯定可以在某些方面進行思考（尤其是在識別模式並提出新解決方案時），但它與人類的創造力有所不同，因為它依賴於數據驅動的分析而不是直覺或生活經驗。 AI在科學發現中的作用被更好地理解為人類科學家的合作夥伴，而不是替代。

帝國大學商學院的研究表明，AI補充了傳統的科學方法，有助於發現新原則並解決研究生產力下降。同樣，凱洛格（Kellogg）的研究人員發現，AI可以在科學領域產生積極的影響，但強調培訓和跨學科的合作對於充分利用AI的潛力至關重要。

科學方面最大的進步可能來自將人類創造力與AI的分析能力相結合。他們可以一起加速突破，並導致發現超出我們目前可以想像的發現。

底線

AI通過加速發現並引入新的思維方式來改變科學研究。儘管AI已經證明了產生假設並識別新型模式的能力，但它並不能夠像人類一樣在框外思考。截至2025年，持續的發展表明，其對科學的影響將繼續增長。但是，至關重要的是要確保AI支持人類的努力而不是替代他們，並仔細地關注透明度，驗證和道德融合。通過與人類創造力一起工作，AI可以增強科學進步並開放新的探索途徑。