近日，北京大学物理学院马滟青教授课题组的研究成果引发广泛关注。

其开发的“AI-牛顿”（AI-Newton）系统在无人工监督、不依赖先验物理知识的情况下，从46个物理实验的原始噪声数据中，自主发现了经典力学核心定律——牛顿第二定律（F=ma）。

相关进展11月14日被《自然》（Nature）新闻栏目长篇专题报道。

不同于传统AI仅能识别数据模式或进行预测，“AI-牛顿”创新采用“大胆猜想、小心求证”的合情推理策略，模仿人类科学家的认知过程。

该系统通过实验库生成物理数据，借助符号回归与微分代数等技术，从时空坐标、几何信息等基础符号中提炼概念。

再逐步构建起包含符号、概念、定律的三层知识架构，最终自主推导出力、质量、加速度的关联规律，甚至同步发现了能量守恒等重要物理法则。

此次研究标志着AI从科研辅助工具向“自主发现主体”迈出关键一步。

课题组表示，他们计划将“AI-牛顿”应用于更具挑战性的领域，例如尝试理解和发现量子理论中的复杂规律。