在科學研究領域，人工智能正以一種前所未有的方式展現其潛力。近日，北京大學物理學院科研團隊的一項突破性成果引發廣泛關注——他們開發出具備自主理論構建能力的AI系統，該系統通過分析實驗數據獨立推導出經典力學定律，相關研究登上國際權威學術期刊《自然》，被視為人工智能從科研輔助工具向“主動認知主體”轉變的關鍵一步。

這一名為“AI-牛頓”的系統，在完全未預設任何物理知識的前提下，被置于包含小球、彈簧等裝置的46組實驗數據環境中。與傳統AI依賴數據擬合的模式不同，該系統采用類似科學家“假設-驗證”的推理策略，通過迭代分析逐步識別實驗中的運動模式，并自主構建出“力”“質量”“加速度”等基礎概念，最終推導出牛頓第二定律F=ma。這一過程不僅驗證了AI在復雜物理問題中的邏輯推理能力，更突破了傳統神經網絡“黑箱”運算的局限。

研究團隊通過構建“實驗庫-理論庫”雙層架構，為AI搭建了從數據到理論的橋梁。實驗庫提供原始數據與裝置參數，理論庫則記錄系統自主生成的概念與規律。通過符號、概念、定律的三層結構，AI得以在海量數據與可解釋的數學公式之間建立清晰聯結，其推理路徑可追溯、邏輯鏈條可驗證。這種設計使AI的決策過程從“不可知”轉向“可解釋”，為科研領域的人工智能應用提供了新范式。

國際學術界對這一成果給予高度評價。《自然》雜志引述哈佛大學專家觀點指出，該系統的編程邏輯鼓勵模型主動探索核心概念，而非在既有理論框架內驗證假設，這種“原生探索能力”可能重塑未來科學發現的方式。尤其在面對未知領域時，AI的自主推理能力有望成為突破傳統研究瓶頸的重要工具。

目前，研究團隊正計劃將這一方法拓展至更復雜的物理體系。據透露，下一步將嘗試讓AI從量子實驗數據中尋找規律，探索其在微觀世界理論生成中的潛力。這一方向若取得進展，將進一步模糊數據分析與理論創新的邊界，推動人工智能從“數據解釋者”向“理論共創者”演進。