[Slowking]

1. AI 發現物理定律的技術前提

在現代科學中，已經有類似“AI 物理學家”的研究（如 Eureqa 或 Symbolic Regression）。如果 AI 具備以下條件，它發現牛頓定律的可能性極高：

• 
  
  海量的觀測數據： 如果 AI 擁有第谷·布拉赫（Tycho Brahe）畢生積累的精密天文觀測數據。
  
  
• 
  
  符號回歸能力： AI 能夠通過數學公式去擬合這些數據，尋找變量（如距離、質量、周期）之間的關聯。
  
  

2. AI 可能比牛頓更早發現的路徑

A. 從開普勒定律到萬有引力

牛頓是通過開普勒三定律推導出平方反比定律的。AI 可以通過機器學習算法，在極短時間內發現行星軌道半徑與周期的數學關系，並推導出力的衰減模型。

B. 消除“直覺誤差”

人類的直覺曾被亞裡士多德的“力是維持運動的原因”統治了千年。AI 不受這種文化偏見的影響，它通過分析斜面實驗數據，可以比人類更容易得出“慣性”的概念——即在沒有外力的情況下，物體將保持勻速直線運動。

3. AI 面臨的核心挑戰：為什麼它可能“發現不了”？

盡管 AI 擅長擬合數據，但在幾百年前的環境下，它面臨著人類科學家才具備的獨特優勢：

A. 實驗設計能力（第一性原理）

牛頓定律的發現不僅靠看星星，還靠實驗。牛頓親手制作三棱鏡研究光譜，設計擺鍾實驗。目前的 AI 主要是“數據接收者”而非“實驗設計者”。沒有高質量的實驗數據輸入，AI 只是在噪音中尋找無意義的關聯。

B. 跨領域的綜合能力

牛頓的偉大在於他意識到蘋果落地和月球繞地遵循的是同一種力。這種“大統一”的思維跳躍需要極強的泛化能力。

• 
  
  AI 可能會發現“蘋果落地公式”和“天體運行公式”。
  
  
• 
  
  但它未必能意識到這兩個公式本質上是一個東西，除非它被預設了統一場論的邏輯框架。
  
  

C. 微積分工具的缺失

牛頓為了證明他的定律，順便發明了微積分。

• 
  
  AI 雖然可以使用微積分，但它能否在數學工具尚未誕生時，為了解決物理問題而“發明”出一套全新的數學語言？這是目前生成式 AI 尚不具備的原創性突破能力。
  
  

4. 結論：AI 可能是“卓越的擬合者”，而非“偉大的發現者”



維度



AI 的表現



牛頓的表現



速度



極快（一旦有數據，秒出公式）



緩慢（耗費數十年思考）



數學推演



依賴已知數學框架



能夠創造新的數學工具（微積分）



跨界洞察



弱（難以跨物理場景聯想）



極強（蘋果與月球的聯想）



科學范式



歸納法（從數據到公式）



演繹法（從原理到世界觀）