AI 为何难成爱因斯坦？论文指其缺乏原理发现能力
OdedRechavi · x · 2026-08-01
Ido Kaminer 等研究人员的论文《Can AI Follow In Einstein's Footsteps?》探讨了当前 AI 在物理学发现中的根本局限。
文章指出，人类的物理学发展是从古代的模式预测，到开普勒式的经验定律，最终走向相对论等基于原理的普适理论。然而，AI 在物理领域的贡献却呈现完全相反的逆向趋势：早期 AI 侧重于符号回归等方程发现方法，而如今前沿的 AlphaFold 等模型虽预测能力强大，却无法提供清晰的理论理解。
作者强调，AI 目前最缺乏的核心技能是提出正确问题或发明指导性原理的能力。Demis Hassabis 曾提出过“1911 年截断测试”的设想：即从训练数据中移除相对论，看 AI 能否重新发现爱因斯坦的原理。
所属事件:研究称大模型缺乏溯因跃迁能力，难成爱因斯坦(2 条相关)→
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