告别牛顿与爱因斯坦？DeepMind创始人诺奖演讲：AI正用“梯度”重写科学规则

主要观点总结

本文介绍了AI对科学领域的颠覆性影响，特别是DeepMind创始人Demis Hassabis在诺贝尔奖讲座上的重要观点。他提出的“AI First Science”理念挑战了数百年来传统的科学方法，强调了AI在数据中寻找梯度的能力，并直接给出预测，再反推机制的传统科研流程将被彻底颠覆。文章还探讨了梯度概念的重要性以及AI在探索未知领域中的潜力。

关键观点总结

关键观点1: AI对传统科学的颠覆性影响

DeepMind创始人Demis Hassabis的“AI First Science”理念挑战了传统科学方法的流程，直接从数据中学习梯度，先做到预测，再反推机制。

关键观点2: 梯度的概念及其重要性

梯度是一种隐藏在自然数据里的方向性信息，是数据中的“脚知道的路”。它提供了一种导航信号，使AI能够学习和建模。

关键观点3: 新旧科学方法的对比与变革

传统科学重视公式和理论，而AI优先科学则强调预测和模型效率。传统科学从假设出发寻找因果定律，而AI优先科学则从数据中寻找有效预测，再反推机制。

关键观点4: AI在探索未知领域中的潜力

AI将带领我们探索那些过去因没有公式地图而无法涉足的未知领域，推动科学哲学的重构。

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