AI 能复刻相对论革命吗？—— 基于 1904 年知识库的推演与反思

科学革命的本质，是对固有认知框架的颠覆性重构。1905 年，爱因斯坦凭借狭义相对论打破了牛顿力学统治两百余年的时空观，成为科学史上的不朽丰碑。如今，人工智能技术飞速发展，一个极具想象力的问题应运而生：若仅赋予 AI 1904 年的物理学知识库，它能否独立复刻这场改变人类宇宙观的科学革命？这一问题不仅关乎 AI 的认知边界，更折射出人类科学发现的本质规律。

1904 年的物理学危机：一场待解的 “终极考卷”

1904 年的物理学界，正处于看似繁荣实则危机四伏的状态。两大核心理论支柱 —— 牛顿经典力学与麦克斯韦电磁学，各自在其领域内取得了辉煌成就，却在底层逻辑上存在无法调和的矛盾。牛顿力学遵循伽利略变换，速度叠加原理早已深入人心：行驶火车上抛出的球，其相对地面的速度等于火车速度与投掷速度之和。而麦克斯韦电磁学方程组却预言了一个颠覆性结论：光作为电磁波，在真空中的传播速度是恒定的 30 万公里 / 秒，与光源的运动状态无关。这一矛盾如同无形的裂痕，预示着经典物理学体系的根基并非坚不可摧。

1887 年的迈克耳孙 - 莫雷实验，将这场理论危机推向了顶点。实验初衷是探测地球相对于假想 “以太” 介质的运动 —— 当时科学界普遍认为，光波需通过 “以太” 传播，就像声波依赖空气。然而，无论实验仪器如何旋转、地球公转方向如何变化，测得的光速始终保持不变。这个 “零结果” 直接否定了以太理论的存在，强有力地证实了光速不变性，也让牛顿力学与电磁学的冲突再也无法回避。

为调和矛盾，当时的物理学家们尝试在原有框架内修补。1892 年，乔治・菲茨杰拉德提出长度收缩猜想，认为运动物体在运动方向上会缩短，以补偿光速测量的偏差；亨德里克・洛伦兹在此基础上进一步发展，于 1904 年提出洛伦兹变换，引入时间变化的概念修正电磁学方程；昂利・庞加莱也在 1904 年提出 “相对性原理”，指出绝对运动无法检测。这些努力在数学上极为精妙，却始终未能摆脱以太理论的束缚，未能从根本上重构时空观念，只是权宜之计的修补而非革命。

到 1904 年，物理学知识库已积累了丰富的矛盾线索：牛顿力学描述的宏观世界与麦克斯韦电磁学的光速恒定预言针锋相对，迈克耳孙 - 莫雷实验与特隆布 - 诺布尔实验（1901-1903）等高精度观测反复证实光速不变，黑体辐射的 “紫外灾难” 等异常现象也在挑战经典理论。此时的知识体系如同堆满碎片的拼图，缺乏一个统摄全局的全新哲学框架 —— 而这正是爱因斯坦即将完成的壮举。1905 年，他放弃绝对时空与以太概念，以相对性原理和光速不变原理为两大公设，推导出狭义相对论，实现了从 “构型理论” 到 “原理型理论” 的跨越，彻底重塑了人类对宇宙的认知。对于 AI 而言，1904 年的知识库既是丰富的素材，也是艰巨的挑战：它拥有实验数据、部分数学工具和理论线索，却缺少那把颠覆性的 “思想钥匙”。

AI 的双重角色：从 “考古学家” 到 “预言家”

面对 1904 年的物理学困境，AI 展现出两种截然不同的探索路径，分别扮演着 “考古学家” 与 “预言家” 的角色，各自彰显优势又暴露局限。

考古学家：既有框架内的规律挖掘

AI 作为 “考古学家” 的核心能力，是通过符号回归技术在既有知识框架内挖掘隐藏规律。符号回归与深度学习的 “黑箱” 模式不同，它能在庞大的数学表达式空间中搜索，找到具有明确物理意义、可被人类理解的解析公式，是模拟物理定律发现过程的理想工具。AI Feynman 算法便是这一领域的典范，它能从表格式数据中自动发现未知函数的解析表达式，成功复刻了费曼物理学讲义中 100 个方程，正确率达 100%，在更具挑战性的 20 个经典物理方程测试中正确率也高达 90%，甚至能捕捉到 “相对论性像差” 这类狭义相对论相关的物理关系。

为克服纯符号回归的搜索空间爆炸问题，研究人员开发了融合逻辑推理的混合方法。AI-Descartes 系统便是代表，它要求先将守恒定律等背景科学理论编码为机器可读形式，在符号回归过程中既验证公式与实验数据的拟合度，又检验其是否能从背景理论中逻辑推导。该系统成功从高精度原子钟实验数据中推导出爱因斯坦的时间膨胀公式，还能通过逻辑推理排除与背景理论矛盾的 “牛顿光速模型”，实现对错误假设的 “证伪”。另一项 AI-Newton 项目则展示了 AI 从零构建理论的潜力，它通过分层知识表示，从空间 - 时间坐标等基本概念出发，逐步构建速度、质量等物理概念，最终自主推导出牛顿第二定律和能量守恒定律，全程无需人工干预。

这些案例证明，AI 在 “考古” 方面能力出众：它能高效复原相对论的部分成果，如时间膨胀公式；能在人类设定的规则内精准筛选最优解；能整合既有理论与实验数据发现规律。但它的局限同样明显：所有发现都依赖人类划定的知识边界和预设规则，擅长 “找寻” 已存在的规律，却难以自主创造全新的数学结构或提出颠覆性公设。仅凭 1904 年的知识库，纯符号回归系统很难在无提示的情况下自主构想出洛伦兹变换，更无法提出光速不变这一突破常识的基本公设。

预言家：原始数据中的新知探索

如果说 “考古学家” AI 局限于既有框架，“预言家” AI 则展现了突破人类认知偏见的潜力 —— 它无需预设数学语言或物理理论，直接从原始数据中提炼全新规律。哥伦比亚大学的研究团队训练神经网络处理单摆、双摆、滚动球体等经典物理系统的原始视频，让 AI 自主寻找描述系统行为的状态变量。令人惊讶的是，AI 输出的抽象参数中，部分无法用现有物理语言解释，分析双摆系统时甚至产出了 4.7 个变量（远超标准所需的 4 个），但基于这些变量构建的动力学方程却能高精度预测系统未来状态。这揭示了一个深刻事实：AI 可能拥有独特的 “数学语言”，能以人类未理解的方式表达物理规律，发现隐藏在常规观测背后的深层对称性或守恒量。

这种能力在高能物理领域得到了进一步印证。加州大学圣地亚哥分校的 Rose Yu 团队让 AI 在未接受任何物理知识的情况下，分析大型强子对撞机（LHC）的海量粒子碰撞数据，最终自主发现了洛伦兹对称性 —— 这一狭义相对论的核心基石，描述了物理定律在不同惯性参考系中的不变性。这意味着，AI 在 1904 年的知识库中，仅通过分析实验数据就可能 “悟出” 相对论的核心数学结构。在实验设计领域，AI 的 “预言家” 特质同样亮眼：DeepMind 与引力波天文学领域合作，为激光干涉引力波天文台（LIGO）设计的光学配置，引入三公里长的光学环路，将探测灵敏度提升 10%-15%，而其采用的竟是几十年前被忽视的冷门理论，展现了 AI 突破人类直觉的优化能力。

然而，“预言家” AI 面临着严峻的不可解释性挑战。哥伦比亚大学研究中那些无法理解的变量，如同 AI 给出的 “黑箱答案”—— 虽能精准预测结果，却无法阐释物理内涵，难以被纳入现有科学体系。根据卡尔・波普尔的科学哲学，可证伪性是科学理论的核心特质，若人类无法理解 AI 的发现，便无法设计实验验证或反驳它；即便从激进建构主义视角，AI 模型只要有效就具备科学价值，但无法交流理解的成果，在推动科学发展的实用价值上也大打折扣。未来的 AI 系统或许需要双线并行：既产出高效的可解释模型，也保留需进一步研究的 “神秘” 模型。

范式转换的鸿沟：AI 为何成不了 “爱因斯坦”？

尽管 AI 在符号回归与原始数据分析中取得显著进展，甚至能发现相对论的核心要素，但它至今无法复刻爱因斯坦式的科学革命。根本原因在于，AI 缺乏进行根本性范式转换的能力 —— 相对论的诞生不仅是发现新公式，更是对 “空间” 和 “时间” 这两个最基本概念的重新定义，是从 “解决问题” 到 “定义问题” 的质变，这是当前 AI 架构难以企及的。

爱因斯坦的革命性始于对物理学根基的深刻怀疑。他敏锐意识到，牛顿力学与电磁学的矛盾并非局部冲突，而是底层哲学危机，因此没有选择修补旧框架，而是大胆提出两个违反直觉的公设。这种 “元认知” 能力 —— 跳出既有知识体系质疑底层假设，正是 AI 的致命软肋。无论是概率统计驱动的深度学习，还是演化算法支撑的符号回归，AI 的本质都是在已知概率空间或函数空间内搜索优化，擅长 “给定规则下的最优解”，却无法 “创造全新游戏规则”。它能发现洛伦兹变换的数学形式，却难以像爱因斯坦那样，洞察到这个变换背后蕴含的时空观彻底变革。

这种能力差异可通过溯因推理来阐释。溯因推理是从异常现象出发，提出最优解释假设的过程。AI 能模拟基础溯因，如 SINDy 算法通过检测重力加速度系数差异发现空气阻力影响，但它缺乏将局部异常升华为全局理论危机的 “升华” 能力，无法产生 “整个世界观可能错误” 的颠覆性怀疑。而爱因斯坦正是从迈克耳孙 - 莫雷实验的 “零结果” 这一异常中，洞察到物理学根基的缺陷，进而提出全新理论框架重塑世界。

现代物理学的两种研究模式也凸显了这一鸿沟：AI 擅长 “自下而上” 的经验归纳，从实验数据中抽象规律；而相对论的创立是 “自上而下” 的理论演绎，从少数基本原理出发通过严密逻辑构建理论体系，这需要深厚的数学与哲学功底，是当前 AI 难以企及的。此外，社会与机构因素也制约着 AI 的进步：“AI 科学家神话” 导致资源错配，学术评价体系低估数据与基础设施建设的价值，跨学科合作困难，这些都为 AI 实现范式转换增添了障碍。

OpenAI 于 2025 年 12 月推出的 FrontierScience 基准测试，为 AI 的科学推理能力提供了量化证据。该测试包含 “奥林匹克” 和 “研究” 两个轨道：前者侧重结构化问题的理论推导，后者聚焦开放式研究任务。最先进的 GPT-5.2 在奥林匹克轨道取得 77% 的高分，展现出模仿人类专家解题的强大能力；但在研究轨道得分骤降至 25%，暴露了 AI 在假设生成、跨概念合成等开放式探索中的严重不足。这一巨大分数差距清晰表明：AI 能高效处理已知规则的问题，却难以完成相对论式的 “定义问题” 革命 —— 而这正是科学革命的核心所在。

未来展望：AI 与人类的 “黄金搭档”

综合对 1904 年物理学危机、AI 技术路径、范式转换鸿沟及基准测试的分析，结论审慎而乐观：AI 或许永远无法独自成为 “AI 爱因斯坦”，复刻相对论那样的原创性革命，但它将成为人类科学家最强大的合作伙伴，构建前所未有的 “黄金搭档” 关系，共同拓展认知边界。

当前 AI 在科学发现中的角色仍处于初级阶段。一项针对 50 多位顶级物理学家、化学家和生物学家的调查显示，尚无任何 AI 系统被证实能作为独立的 “理解的代理人” 发挥作用。尽管 AI 无法像人类那样深度理解、解释和发展科学想法，但它作为 “灵感源泉” 的价值日益凸显：既能设计前所未有的量子实验方案，也能通过分析海量文献揭示人类忽略的跨领域关联，DeepMind 为 LIGO 设计的光学配置便是力证 ——AI 以非人类直觉的路径找到最优解，为科学研究开辟新可能。

弥合 AI 能力鸿沟的突破口，在于关键领域的交叉融合。首先是因果推断与 AI 的深度结合，将结构因果模型等框架融入推理引擎，让 AI 从单纯的相关性匹配跃升至理解变量间的因果机制，这是构建可靠物理理论的核心；其次是多模态科学数据的整合，如 Polymathic AI 项目通过 115TB 跨领域科学数据集，训练 AI 的跨学科物理直觉与迁移学习能力，培育 “理论通感”；最后是可解释 AI 模型的构建，解决 “黑箱” 问题，让 AI 的发现能够被人类理解、验证和交流，这是其融入科学体系的必要条件。

我们必须清醒认识到，科学发现的本质不仅在于计算与推理，更在于人类独有的直觉、美学判断和哲学思辨。相对论的伟大，不仅在于数学优美与预测精准，更在于它彻底改变了人类对宇宙与自身的认知 —— 这是 AI 目前无法企及的高级抽象思维。但 AI 能极大解放人类科学家：处理 PB 级数据、进行百万次模拟、筛选成千上万候选理论，让人类从繁琐重复的劳动中解脱，专注于提出大胆假设、设计思想实验和阐释理论的哲学内涵。

如果将科学发现比作攀登高山，AI 便是登山者手中最强劲的引擎与最精密的导航仪，能帮助人类更快抵达山脚、跨越陡峭岩壁。但最终决定前进方向、诠释沿途风景、串联发现为壮丽史诗的，始终是人类的智慧。我们不应执着于 “AI 能否成为下一个爱因斯坦”，而应拥抱 “AI 如何帮助我们成为更好的爱因斯坦” 这一时代命题。在这场合作与创新的未来中，AI 与人类科学家将携手并进，共同向着未知的科学高峰发起冲击。