研究者称「数据驱动科学方法多是胡扯」，AI for Science 才有前途

tak3sh8 · x · 2026-11-16

一条有争议的科研圈观点：发帖人引用他人推文并表达不满。原推区分了两个概念——「ML for Science」（数据驱动方法、PINN、代理模型等）被认为「mostly nonsense」（大多是胡扯），而「AI for Science」（用推理模型、形式化方法等加速科学发现）则「极其有前景」。引用者对这一全盘否定数据驱动方法的说法表示嘲讽。

这反映了当前 AI 加速科学发现讨论中的路线之争：符号/推理路线与数据驱动路线孰优孰劣，社区内分歧明显。