🚨这篇论文是近年来 AI 领域少有的具有深刻哲学与科学史厚度的 Position Paper。
2026 年上半年,Demis Hassabis 公开提出Einstein Test,即用 1911 年之前的知识训练 AI,看它能不能独立发现广义相对论。
这篇论文几乎是对该测试的哲学-技术回应。
论文指出,大模型只是个极其优秀的已知知识逻辑插值器,而人类顶级科学家做的是跨越认知断层,即Unexplained Jump。
以 Schmidhuber 等人为代表的派系长期宣称科学发现本质上就是数据压缩,寻找能解释观察数据的最简算法。
这是流行的谬论。
论文认为,如果科学发现全靠数据压缩,爱因斯坦根本不可能发明广义相对论。因为当时根本没有足够的异常观测数据供他去压缩。爱因斯坦是凭空做了一个思想实验,是那个升降机里的失重与引力等效的实验,完成了一次溯因跃迁。
大模型靠概率分布玩归纳注定画不出这个 Jump。
作者在附注里极其刻薄且优雅地嘲讽道:“讽刺的是,AI 对公理符号的这种幻觉,恰恰暴露出它根本无法自动化完成这一Jump的困境。”
我认为,不谈任何私货,这篇论文算是从根本上、从认知科学Peirce 的哲学框架和科学史多个维度证明Jump是一个具身世界模型问题。 你给文本模型堆再多算力,它也只是在符号的影子里打转,永远出不了洞穴。
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