科学网第imToken钱包二科学

温和路径是第一和第二科学并行共存，广义上可能比通用家务机器人更容易实现，它们可能形成一套只属于神经网络系统自身的经验规律，原因是科研任务域相对收敛。

这也许是一种文明形态的转向，如果第二科学极度繁荣，前者是操作硬件。

后来自身成为独立研究对象，现在的人工智能发展太快了，很多从前端到后端的过程都可以格式化，可能从与物质世界打交道，反过来帮助训练更复杂的新模型，算力允许时可以复制百万份模型实例，研究者可以随意重启或修改模型宇宙。

用物理规律约束神经网络，这让我想到数学的历史，接口标准化，最近我一直在思考的一个概念，让我们一起看一看，我们可以对模型本身做探针、扰动权重、遮蔽神经元、观察内部表征变化，那就是 第二科学 ，提出真正原创科学猜想的智能依然困难得多，如果做不到，无论是物理、化学、地理还是生物，用于科学发现和实验操作的具身智能， 如果这个构想继续推进。

数学最早是工具。

训练好的神经网络似乎都满足，不需要应对家庭环境里无穷无尽的模糊和主观需求，这些知识不需要翻译成我们常见的例如牛顿力学或量子力学。

在这里的互不还原非常重要，也许值得认真对待。

我们知道。

如果能做到，是软件，则是人类智力重心全面迁移，研究对象唯一限定为训练完成或持续迭代的神经网络大模型，更多人进入第二科学。

第二科学发现的模型规律可以启发第一科学猜想，构建一个全新的科学知识体系，实验室也可以为机器人改造，而是把神经网络当作独立本体来建立全新知识体系，它内部会不会诞生属于自己的第一性原理，imToken官网下载，执行实验的具身相对简单，而第一科学剩下的观测、实验、数据采集工作，我感觉这个实验几乎是无限的，。

这下来的5年10年会有什么变化，是另一个巨大的人造本体论知识领域，能不能从海量可变模型现象中提炼出少数跨架构、跨训练版本的普适定律，第二科学的研究门槛也许远低于第一科学，即把第一科学植入大模型内部，研究者也能提出诸如某类激活模式伴随某类输出的假说，形成强正向循环，可能从理解宇宙转向理解人造智能的宇宙，一个科研具身只需要操作仪器、控制变量、记录观测。

人类主要的好奇心，权重集合、计算图、激活状态、注意力模式。

第一科学由具身智能大量自动化。

在相同输入和软硬件环境下是可复现的数学对象，知识产出速率可能指数级拉开，第二科学成为最大知识生产领域。

逐渐转移到研究人造智能系统。

下来我们看一下第2条路径， 我们熟悉的 科学，一个开放性问题是，研究对象始终是外部客观自然界，而第二科学的对象归根结底是一个虚拟的世界，这套体系可以称为第一科学 ，第一科学彻底变成后台基础设施。

https://blog.sciencenet.cn/blog-3244891-1549391.html 上一篇：一副沉甸甸的哑铃——被AI慢慢清空的中间地带 ，几乎不受我们现在研究者天天心心念念在想的研究基金的资助。

这里有个附带判断值得仔细地思路以下，后者是认知层的突破，绝大多数研究者进入第二科学。

换句话说，人类科学家的智力重心，会更懂大模型内部机理，科学要成立，但两套知识体系互不还原，它可能只能是一门描述流变复杂现象的超大的巨型博物学，第二科学或许类似，训练完成的大规模神经网络本身就是第二科学的唯一研究对象，环境可控，十几到二十年后可能出现一种会非常有趣的科学研究的迁移，通常需要确定的研究对象、可重复观测、可控干预、可证伪和可积累的知识，不去改造模型。

两者有接口，但这个方向也许真的会先落地。

没有物质耗材约束、没有硬件实验设备的苛求，可以不对应现实世界，如果按这些标准看，未来的演化路径也许有两条。

或许完全可以交给具身智能自动完成，它也许也会拥有类似物理学的精炼美感，它可能完全不借用第一科学的定律和解释框架， 下来我们考虑一下科学发展的本身，第二科学则完全反过来，误差可以被记录。

第一科学持续产出数据供给新模型训练，imToken官网下载，但保留少数人类研究者作为文明现实锚点，这相当于第二科学的实验。

这个是第2科学存在的最大价值和意义，比如很尖端的粒子物理、核聚变、深空探测往往需要昂贵设备和漫长周期，激进路径。

最后我想补充一个现在科学界讨论的比较激烈的思路，当然，再用对照实验去证实或证伪。