人工智能科学：基础学科体系范式的全域重塑

点击上方蓝色字体即可关注北美新书

人工智能科学：基础学科体系范式的全域重塑

作者：贾海东

摘要：

人工智能技术的迭代演进催生出前所未有的第五科研范式，彻底瓦解了经典基础科学沿袭已久的固有研究架构与认知藩篱。数学、物理学、化学、生物学等传统基础学科，已不再囿于古典推演与实验验证的单一路径，正经历着全域性、根本性的范式重塑，并由此衍生出AI数学、AI物理学、AI化学、AI生物学四大崭新平行学科体系。与浅层级的技术赋能截然不同，基础科学领域的AI变革实质上是科研范式、认知逻辑与学科架构的底层重塑，构建起传统基础科学与AI基础科学双轨并行的崭新生态，使基础科学体系实现倍增式扩容。本文系统阐释基础科学AI范式转型的内在逻辑、核心要义与发展特质，夯实全域AI科学体系的理论基底，同时为应用科学的全域体系分化重塑预设研究方向。

一、范式跃迁：基础科学AI范式转型的必然演进

人类科学发展的历史进程依次经历了经验归纳、理论推演、计算机仿真、大数据科学四大经典范式，现已全面跨入由AI驱动的第五科研范式时代，AI for Science已成为基础科学突破发展瓶颈、实现跨越式进步的核心驱动力[1]。在人工智能发展的初期阶段，其仅扮演着辅助运算、数据拟合的辅助角色，服务于基础科学的研究活动，尚不足以撼动学科底层的范式根基与核心架构。然而，伴随着大模型、智能算子、机器推理等关键技术的日趋成熟，AI已成功突破工具层面的局限，业已具备重塑基础科学底层逻辑的关键能力，促使基础科学由「工具辅助研究」向「全域范式重塑」全方位转型，这一趋势是科学演进历程中的必然走向，呈现出不可逆的根本特性。

从学科建构的核心要素加以审视，基础科学的AI范式转型已然全面落地实施。其一，AI范式重塑了专属的研究范畴：AI数学着重于机器自动定理证明及大模型数理机理研究；AI物理学专注于智能方程求解与未知物理规律的反向发掘；AI化学与AI生物学则致力于智能分子设计、蛋白质结构推演以及生命规律的智能解析，从而构筑起与传统学科截然区分的崭新研究体系。其二，AI范式革新了核心科研流程，摒弃了传统「假设提出—人工实验—结论验证」的单一线性模式，构建起「数据预训练—机器自主推演—人机协同核验—理论迭代更新」的创新性科研路径[2]，重新塑造了基础科学的研究逻辑架构。其三，AI范式催生了独立的学术生态系统，全球范围内的高校与科研机构持续加大对专项研究方向的投入力度，专属的学术会议、期刊以及科研成果不断涌现，为全域范式重塑奠定了坚实的学术基础。

二、四大基础学科AI范式转型的核心要义

（一）AI数学：数理认知范式的革命性突破

传统数学体系划分为纯数学与应用数学两大分支，长期依赖人类逻辑推演完成定理证明与规律发掘工作。AI数学的横空出世彻底颠覆了传统数理研究的固有范式，跃升为基础数学领域的第三大核心分支。一方面，借助泛函分析、拓扑学、概率论等经典理论工具深入剖析AI模型的底层运行机理；另一方面，依托机器智能突破人类数理推演的能力边界，自主推演全新数学定理、化简繁复证明过程、攻克悬而未决的数理猜想难题。以AlphaGeometry、Lean证明助手为典型代表的技术成果，已能够自主完成高阶几何推理与奥数竞赛难题的求解任务[2]，构筑起「人类公理体系+机器智能推演」的创新性数理范式，彻底改写了传统数学的研究范式，开创了数理学科范式革新的崭新篇章[3]。

（二）AI物理学：物理规律探索范式的全方位提升

传统物理学研究仰赖人工公式推导、实体实验验证与经典数值计算方法，在面对复杂量子系统、流体力学及天体物理等研究场景时往往遭遇求解瓶颈。AI物理学以物理信息神经网络（PINN）为关键依托，完成了物理学研究范式的全域性变革[4]。它不仅能以远超传统研究手段的算力与效率极速求解各类复杂偏微分方程，还能依托海量的天文观测数据与粒子物理实验数据，反向挖掘人类凭直觉难以察觉的隐性物理规律，在量子物理、凝聚态物理、天体物理等尖端研究领域取得了颠覆性的重大突破[5]，彻底重塑了人类探究物质、能量与时空规律的核心方法论体系。

（三）AI化学与AI生物学：物质科学与生命科学研究范式的重塑

传统化学研究以人工试错合成与实验观测为主导范式，研发周期漫长且随机性突出；传统生物学研究则依赖样本观测与实验分析来探究生命规律，存在显著的认知局限性。AI化学彻底重塑了物质科学的研究范式，借助图神经网络技术实现了分子的智能化生成、反应路径的精确预测以及新材料的定向研发。AI生物学以AlphaFold高精度蛋白质预测技术为关键突破口[6]，推动了基因组深度解析、蛋白质结构创新设计以及生命演化规律智能推演的跨越式升级。二者合力打破了传统实验驱动型研究模式的桎梏，引领物质科学与生命科学完成底层范式的根本性重塑，同时辐射带动AI天文学、AI地质学等基础分支学科的协同演进。

三、AI基础学科的发展定位与现实困境

基础科学领域的全域AI范式重塑，并非对传统学科的简单替代，而是双向赋能的体系性升级。传统基础科学夯实底层公理体系与核心定律基础，为AI范式革新供给理论滋养；AI基础学科则以创新的科研范式拓展人类认知疆界，突破传统科研的能力瓶颈，二者并行共生、互促共进。当前阶段，AI基础范式的落地实施仍面临若干现实约束：模型决策机制不透明、结论可解释性欠缺、学科规范标准未统一、人机科研权责边界模糊等难题，客观上延缓了学科走向成熟的速度，但这些障碍远不足以逆转基础科学全域范式重塑的历史必然趋势[7]。

结语：

由人工智能驱动的第五科研范式，已成功推动数学、物理、化学、生物等经典基础学科完成全域性的范式重塑，重新塑造了基础科学的研究逻辑架构、认知维度空间与学科体系结构，实现了基础科学体系的倍增式升级。基础科学的范式革新构成了全域AI科学体系的核心支柱，并将持续向外辐射赋能各类应用科学，驱动应用科学完成系统性的体系分化重塑，最终构筑起基础与应用双向联动、全域覆盖的AI科学崭新格局。

参考文献：

[1] 李国杰. 智能化科研(AI4R)：第五科研范式[R]. ChinaXiv预印本, 2023.

[2] 鄂维南. AI助力打造科学研究新范式[J]. 中国科学院院刊, 2024, 39(1):10‑16.

[3] Wang H,Fu T,Du Y,et al. Scientific discovery in the age of artificial intelligence[J]. Nature,2023,620:47‑60.

[4] Jumper J,Evans R,Pritzel A,et al. Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold[J]. Nature,2021,596(7873):583‑589.

[5] Raissi M,Perdikaris P,Karniadakis G E. Physics‑informed neural networks:A deep learning framework for solving forward and inverse problems involving nonlinear partial differential equations[J]. Journal of Computational Physics,2019,378:686‑707.

[6] Silver D,et al. AlphaGeometry:Solving olympiad geometry problems without human demonstrations[J]. Nature,2024,631:344‑349.

[7] Royal Society. Science in the age of AI:How artificial intelligence is changing the nature and method of scientific research[R]. London:The Royal Society,2023.

（2026年8月8日）

北美新书公众号：NorthAmericaNewBooks