在人工智能與科學研究的交叉領域，一項突破性成果引發廣泛關注。北京大學物理學院一研究團隊成功開發出名為“AI-牛頓”的智能系統，該系統通過自主學習，從實驗數據中自主推導出經典力學核心定律——牛頓第二定律（F=ma），標志著人工智能在自主科學發現領域邁出關鍵一步。

傳統人工智能模型雖能高效處理數據模式識別與預測任務，例如精準模擬行星運行軌跡，但難以從海量數據中提煉出具有普適性的科學原理。例如，現有模型可基于觀測數據預測天體運動，卻無法自主歸納出萬有引力定律的數學表達。這一局限源于神經網絡算法的“黑箱”特性，其決策過程缺乏可解釋性與邏輯回溯性。

研究團隊針對這一難題，創新性地融合符號回歸模型與合情推理策略，構建出分層知識架構。該系統包含實驗庫與理論庫兩大核心模塊：實驗庫通過模擬器生成涉及小球、彈簧等物體的46組物理實驗數據；理論庫則采用“符號-概念-定律”三層結構，逐步積累自主發現的知識。在處理數據時，系統模擬人類科學家的認知模式，通過“假設-驗證”的迭代循環，從噪聲數據中提煉物理概念，最終構建出完整的理論體系。

實驗結果顯示，該系統無需任何人工干預或預設物理知識，僅憑原始數據便自主識別出力、質量、加速度等核心概念，并推導出F=ma的定量關系。這一過程完全復現了牛頓構建經典力學體系的思維路徑，但耗時僅需傳統方法的百分之一。研究團隊特別強調，系統通過符號回歸技術確保了數學公式的可解釋性，同時利用神經網絡提升了數據處理的效率與精度。

國際學術界對該成果給予高度評價。哈佛大學計算機專家指出，這種編程方式通過鼓勵概念推導，為科學發現提供了全新路徑。相較于傳統試錯法，AI-牛頓的迭代式學習機制既保留了人類的理論概括能力，又顯著縮短了研究周期。其知識構建過程具有可追溯性，每個推導步驟均可通過邏輯鏈條驗證，這為人工智能參與高階科學推理奠定了基礎。

目前，研究團隊正探索將該系統應用于更復雜的理論體系。量子力學領域因其非直觀性與數學抽象性，成為下一個挑戰目標。研究人員透露，他們計劃通過擴展實驗庫規模與優化推理算法，使系統具備處理多體量子系統數據的能力。這一方向若取得突破，或將重新定義人工智能在基礎科學研究中的角色定位。

隨著人工智能技術的演進，科學研究的范式正在發生深刻變革。當機器不僅能模擬現象，更能自主揭示規律時，科學家將得以從重復性工作中解放，專注于更具創造性的理論構建。這項研究不僅為人工智能驅動科學發現提供了實證案例，更暗示著通用人工智能可能通過類似路徑逐步實現。