本文来自微信公众号： 防冷涂的腊 ，，，，，作者：防冷涂的腊，，，，，原文问题：《给 AI 一个 1901 年的天下，，，，，它能发明相对论吗？？？？》

Google DeepMind CEO 哈萨比斯 提出过一个很有意思的测试：

把一个现代 AI 的知识阻止时间设在 1901 年，，，，，只允许它接触此前人类积累的知识。。。然后看它能不可像爱因斯坦一样，，，，，在没有读事厥后论文的情形下，，，，，于 1905 年提出狭义相对论。。。

若是它能做到，，，，，说明 AI 已经具备了靠近顶尖科学家的创立力；；；若是做不到，，，，，它仍然只是一个很是强盛的知识处理系统。。。

我的谜底很明确：不可。。。

问题不在算力，，，，，也不在资料数目。。。纵然把 1901 年以前的物理学文献所有交给 AI，，，，，它仍然无法完成爱因斯坦式的突破。。。

由于狭义相对论不是一次知识补全。。。它重新界说了人类明确时间、空间和运动的方式。。。

Hassabis 在讨论 AI 创立力时，，，，，区分了两种能力：一种是在已经界说好的问题中寻找谜底，，，，，另一种是提出新的理论和假说。。。后者才靠近他所明确的真正创立力。。。

这个测试真正要问的是：若是一项科学突破需要的知识都已经泛起，，，，，新理论会不会自然从旧知识中生长出来？？？？

相对论告诉我们，，，，，不会。。。

01 范式决议了科学家在解决什么问题

明确这个问题，，，，，需要先讲一下托马斯·库恩在《科学革命的结构》中提出的“范式”。。。

这个看法可以简朴明确为：一个时代的科学家配合接受的一套解题规则。。。它划定了哪些问题值得研究、应该使用什么看法、什么算有用证据，，，，，以及怎样的诠释才算合理。。。

好比在牛顿物理学的框架里，，，，，时间匀称流逝，，，，，空间是物体运动的牢靠舞台。。。这些内容通常不会被当成问题，，，，，它们是科学家用来研究其他问题的条件。。。

在一个范式内部，，，，，大部分科学研究都像解题。。。理论和实验泛起冲突，，，，，科学家会检查丈量是否准确、参数是否需要调解，，，，，或者理论中是不是遗漏了某个条件。。。只要基本框架仍然有用，，，，，研究就会继续在原有系统里寻找谜底。。？？？？舛靼颜庵盅芯砍莆巴ɡ蒲А。。。

异常一连积累，，，，，原有框架又无法诠释，，，，，科学革命才可能爆发。。。新的理论会重新划定哪些问题主要、哪些看法有用，，，，，甚至改变科学家明确统一组实验效果的方式。。。

范式切换，，，，，不是在旧谜底中选出一个更好的谜底，，，，，而是改变我们明确问题的方式。。。

狭义相对论正是一次这样的转变。。。

02 爱因斯坦重新界说了时间

19 世纪末，，，，，物理学已经建设起两套很是乐成的理论。。。牛顿力学可以诠释物体怎样运动，，，，，麦克斯韦方程则统一了电和磁。。。单独使用时，，，，，两套理论都很有用；；；放到一起，，，，，却泛起了一道难以处理的裂痕。。。

在牛顿力学中，，，，，速率可以相加。。。一个人在行驶的火车上向前扔球，，，，，站台上的人测到的球速，，，，，应该即是火车速率加上球相对火车的速率。。。凭证同样的逻辑，，，，，差别运动状态的视察者丈量光速，，，，，也应该获得差别效果。。。但麦克斯韦方程给出的光速似乎是一个牢靠值。。。

迈克尔逊—莫雷实验也没有测出预期中的“以太风”。。。若是光必需在以太中撒播，，，，，地球又在以太中运动，，，，，实验原来应该测出差别偏向上的光速差别，，，，，效果却没有。。。

其时许多科学家仍在原有框架中寻找诠释：是不是以太会被地球带着一起运动？？？？物体运动时会不会爆发缩短？？？？是否保存某种机制，，，，，使人类永远无法测出以太？？？？

爱因斯坦面临的是统一批矛盾，，，，，却换了一个起点。。。他不再追问为什么测不到以太，，，，，也不再坚持所有视察者共享统一个绝对时间。。。

他从两个基本条件出发：所有惯性参考系中的物理定律具有相同形式，，，，，真空中的光速对所有惯性视察者相同。。。若是这两点都建设，，，，，需要调解的即是人们对时间和空间的明确。。。

两个相隔很远的事务是否同时爆发，，，，，不再拥有一个自力于视察者的绝对谜底；；；时间距离和空间长度，，，，，也会随着视察者的运动状态爆发转变。。。

爱因斯坦把原来被看成条件的“绝对时间”，，，，，酿成了需要重新审阅的问题。。。

这才是相对论测试真正难题的地方。。。相关实验、理论矛盾和数学工具已经泛起，，，，，但这些知识不会自动告诉研究者：也许错的不是某个参数，，，，，而是我们明确时间的方式。。。

03 AI 能天生新谜底，，，，，却仍受旧知识约束

要诠释 AI 为什么发明不了相对论，，，，，还需要相识目今大语言模子怎样获得知识，，，，，又怎样爆发所谓的“创立力”。。。

大语言模子通过海量文本训练，，，，，学习词语、看法和知识之间的关系。。。最基础的训练使命，，，，，是凭证已有内容展望接下来最可能泛起什么。。。规模足够大以后，，，，，模子由此掌握了语言形式，，，，，并形成总结、归纳、推理、迁徙和组合能力。。。

面临一个已经界说好的研究问题，，，，，AI 可以迅速阅读大宗论文，，，，，整理差别看法，，，，，完成盘算推导，，，，，天生代码，，，，，也可以提出候选假说和实验方案。。。已往一个研究团队需要几个月完成的文献综述，，，，，它可能几分钟就能整理出基本脉络。。。

但它判断“什么是合理的”，，，，，主要依据仍然来自已有知识。。。若是训练资料普遍接受以太保存，，，，，模子就会把以太视为合理条件；；；若是大大都论文都在研究以太为什么无法被探测，，，，，它也会沿着这个偏向继续寻找谜底。。。

这不料味着 AI 没有创立力。。。它最常见的创立，，，，，是重新组合已有知识：文章、代码和假说都可以是新的，，，，，组成它们的质料和基本判断标准仍然来自旧知识。。。

再往前一步，，，，，AI 还可以在牢靠规则内找到人类没有发明的谜底。。。AlphaGo 的“第 37 手”就是典范例子。。。那一步前所未见，，，，，但围棋的规则、输赢目的和反馈机制都已经确定，，，，，AI 做的是在重大的可能性空间里寻找新路径。。。

相对论要求的是另一种创立。。。它没有在“怎样探测以太”这个问题下继续寻找更优解，，，，，而是重新审阅以太和绝对时间是否有须要保存。。。它改变了问题自己。。。

AI 已经可以在旧地图上找到人类没有走过的路。。。相对论需要的，，，，，却是意识到这张地图可能画错了。。。

04 从发明矛盾到范式跳跃，，，，，AI 还差什么

若是真的训练一个知识阻止在 1901 年的模子，，，，，把经典力学、麦克斯韦方程和相关实验效果交给它，，，，，AI 能不可发明其中的矛盾？？？？

虽然可以。。。它可以指出经典速率叠加与光速稳固之间的冲突，，，，，也能整理迈克尔逊—莫雷实验给以太理论带来的难题。。。只要提醒足够明确，，，，，它还可以一次天生几十种诠释方案。。。

但这仍然不是相对论。。。

一、识别异常之后，，，，，AI 仍会回到旧框架

理论与实验纷歧致，，，，，可能有许多原因：丈量误差、参数过失、条件遗漏、理论适用规模有限，，，，，或者基础看法自己有问题。。。AI 善于列出这些可能性，，，，，却很难自力判断问题事实出在哪一层。。。

在旧范式中，，，，，绝对时间从未被视为一个需要磨练的假设。。。它更像试卷上已经给定的条件。。。研究者会用这个条件继续解题，，，，，很少先去质疑问题自己。。。

从“两套理论保存矛盾”走到“绝对时间可能不保存”，，，，，中心没有一条可以按方法完成的推导。。。这一步需要推翻用来推导的条件。。。

二、假说数目解决不了理论选择

现在的大语言模子已经可以天生科学假说。。。但天生假说，，，，，距离建设新理论还很远。。。

若是 1901 年的主流研究都围绕以太睁开，，，，，AI 更可能提出一种新的以太模子，，，，，或者设计更细密的以太探测实验。。。纵然它无意天生了“以太可能不保存”这个选项，，，，，也执偾众多候选方案中的一个。。。

真正难题的是理论选择：为什么要放弃一个被整个科学配合体接受的条件？？？？这个看起来反常的假说，，，，，能否用更少的条件统一更多征象？？？？在缺少直接证据时，，，，，为什么值得沿着它继续研究？？？？

科学突破既要爆发新想法，，，，，也要从大宗可能性中识别出值得押注的偏向。。。AI 可以制造选项，，，，，却无法自力完成这样的选择。。。

三、AI 没有一个必需要想通的问题

科学家之以是一直追问，，，，，有时并不是由于公式算不出来。。。理论可能已经能够诠释实验，，，，，但整个系统仍然不敷精练，，，，，或者差别理论之间保存显着裂痕。。。研究者对这种不协调感应不知足，，，，，才会继续寻找更统一的诠释。。。

目今 AI 的目的来自外部。。。人类让它诠释某个实验，，，，，它就寻找能够完成使命的方案；；；人类让它提出十种假说，，，，，它就天生十种假说。。。使命竣事后，，，，，它不会继续追问，，，，，也不会由于某种天下观不协调而恒久投入其中。。。

纵然给它恒久影象、一连使命和自动实验能力，，，，，研究目的与评价标准仍然来自外部。。。一连执行一个问题，，，，，与自动决议哪个矛盾值得追问、哪个条件需要推翻，，，，，并非一回事。。。

它可以模拟嫌疑的语言，，，，，却没有必需把这个问题想通的需要。。。

AI 可以把旧范式里的路走到止境，，，，，却不会自然爆发“这条路自己可能错了”的激动。。。

05 99% 的汗水，，，，，和 1% 的灵感

认可这条界线，，，，，并不会削弱 AI 对科学研究的价值。。。未来大宗科研事情都会被它重构。。。

文献阅读、资料整理、盘算推导、代码实现、实验设计、模子筛选，，，，，这些重复、繁琐又耗时的部分，，，，，都可以越来越多地交给 AI。。。已往需要几年才华梳理清晰的文献冲突，，，，，AI 可能几分钟就能找出来；；；原来依赖大宗实验扫除的过失偏向，，，，，也可以通过模子加速筛选。。。

AI 还会让异常更早袒露，，，，，让科学家把更多时间留给判断、选择息争释。。。它对科研的意义，，，，，可能远大于我们今天看到的文献总结和代码天生。。。

AI 越强，，，，，人类在科学研究中的价值越会向上游移动：决议研究什么，，，，，识别哪个矛盾值得追问，，，，，判断什么时间应该放弃旧诠释。。。

但 Hassabis 的相对论测试提醒我们：科学研究最要害的时刻，，，，，有时不在于更快地回覆问题，，，，，而在于意识到问题问错了。。。

当问题已经界说清晰，，，，，AI 可以比绝大大都人做得更快、更周全。。？？？？梢坏┩黄埔笱芯空呦右勺罨〉奶跫，，，，，知识数目和盘算速率都无法自动完成这一步。。。

爱迪生一经说过：“天才是 1% 的灵感加 99% 的汗水。。。”

这里的灵感并非凭空泛起的闪念。。。它来自人类对矛盾的敏感、对旧条件的嫌疑，，，，，以及在没有标准谜底时重新搭建诠释框架的能力。。。

爱因斯坦面临的资料，，，，，并不比同时代的物理学家更多。。。

他真正改变的，，，，，是看待这些资料的方式。。。

AI 现在能替换 99% 的汗水，，，，，却替换不了那 1% 的灵感。。。

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