AI获诺奖，传统研究法真要落幕了吗？

在今年的诺贝尔化学奖揭晓中，科学界再次见证了人工智能与传统科学理论的交汇点。大卫·贝克因在计算蛋白设计领域的杰出贡献荣获殊荣，而德米斯·哈萨比斯与约翰·M·朱珀则因其在蛋白结构预测方面的突破性工作共同分享了这一荣誉。贝克不仅构建了全新的蛋白质类型，完成了看似不可能的任务；哈萨比斯和朱珀更是通过开发AlphaFold模型，解决了困扰科学界长达50年的蛋白质结构预测难题。

这一奖项的颁发引发了广泛讨论：随着AI在科学研究中的深入应用，是否意味着传统理论正逐渐走向消亡？回望历史，艾萨克·牛顿通过苹果落地发现了万有引力定律，他的理论至今仍被奉为经典。然而，在如今的科学界，AI模型如Facebook的预测工具和AlphaFold正在以惊人的准确性重塑我们对世界的认知。

Facebook的机器学习工具能够精准预测用户偏好，而AlphaFold则能基于氨基酸序列预测出蛋白质的复杂结构。然而，这些系统虽然高效且准确，却如同黑匣子一般，无法解释其背后的原因或机制。它们不依赖于传统的理论框架，而是直接通过数据学习并做出预测。这不禁让人思考，科学是否正在从寻求因果关系的时代迈向依赖相关性的新阶段？

尽管有人预言理论科学即将终结，但多位学者指出这一观点过于乐观。AI的预测能力虽强，却也容易受到数据偏见的影响。谷歌和亚马逊的AI系统就曾因数据偏见而引发争议。此外，人类对无理论的科学深感不安，我们渴望了解现象背后的原因，而不仅仅是表面的相关性。因此，可解释的人工智能成为当前研究的热点之一。

普林斯顿大学心理学家汤姆·格里菲斯的研究表明，神经网络在大数据集上能够揭示出传统理论所忽视的复杂性。虽然这些发现可能难以解释，但它们却为我们提供了更多关于人类决策行为的洞见。与此同时，AlphaFold也在不断提升其预测的准确性，为药物设计和生命科学研究开辟了新的道路。

然而，科学的未来并非全然由AI主导。人类依然需要直觉和创造力来发现新的理论和通则。牛顿的万有引力定律便是人类直觉与创造力的结晶。而AI虽然能够模仿这一过程，却仍无法完全替代人类的直觉和创造力。

在AI与传统科学理论的交锋中，我们看到了科学发展的无限可能。AI为我们提供了前所未有的工具和方法，但我们也应警惕其潜在的局限性。未来，科学将继续在AI的助力下前行，但人类的智慧和直觉仍将发挥不可替代的作用。