近日北京大学物理系研究员马滟青及其团队自行设计的牛顿“AI牛顿”系统，依靠自我学习能力，自动首次发现并确认了牛顿第二运动定律。发现这被认为是科学AI在自主科学研究领域的一项巨大进展，并可能促使更多基础科研发现。原理

当前人工智能技术辅助科研屡见不鲜。牛顿然而对于自主发现科学原理的自动能力而言还存在较大的提升空间。“牛顿力学”系统作为人工智能研究的发现新成果是该目标的关键。北京大学的科学研究人员为“AI牛顿”进行了多轮训练，并借助这一模型对科学研究领域的原理问题做出了创造性解决。此外，牛顿“牛顿力学”也能够利用物体上的自动物理实验来获取科学原理，其知识库逐渐完善，发现模仿人类科学家的科学探索过程，逐步建立完整科学理论系统，原理这样的人工智能能极大地减少研究周期、弥补研究领域的短板。“牛顿力学”的出现将有力推动人工智能在科学研究中发挥更有效的作用。

这一研究成果于近期登上了《自然》的页面，由马滟青发布，并表示该系统将被用来研究量子物理学等更为困难的问题，希望能获得更多的科学发现。

近来，北京大学物理学院学者马滟青团队推出新系统，“人工智能牛顿”，以自主方式将科学规律纳入考量，它通过学习自主发现新的牛顿定律。“这无疑是对人工智能在科学发现领域的一大突破，为推进更多的前沿科学研究带来了可能。”

当前，AI技术正不断在科研中发挥作用，但相较于独立发现科学原理的能力来说，目前还存在很大的进步空间。对此，马滟青认为，若能实现AI牛顿系统自主构建科学理论的目标，科学家就可从不断地试错中解放出来，集中于具有创造性的思考方面。“大胆猜想与小心求证”是其核心推理策略之一。科研项目中，“AI牛顿”需要学习小球、弹簧等物理物体的原理，并逐步建立自己的知识体系和规律库，它在构建理论的过程中不仅能保留人类科学家所特有的概括能力，也克服了研究周期过长的缺点。这样的研发能有效弥补人类科学研究过程中的不足之处。

这本著作近期正式发表于Nature杂志。 马滟青指出，该系统未来会用于更为复杂的研究领域，比如利用它理解量子理论中复杂模式，并促成新的前沿科研成就。