郦全民 项 锐

2020年11月30日，《自然》杂志在一篇题为《“它将改变一切”： AI在求解蛋白质结构中实现巨大飞跃》的科学新闻中，突出报道了谷歌公司旗下“深智”（DeepMind）团队运用机器学习系统AlphaFold，精准高效地预测了大量蛋白质的三维结构形状；①Callawa E., “‘It Will Change Everything’: AI Makes Gigantic Leap in Solving Protein Structures”, Nature, Vol. 588, 2020, pp.203-204.2021年7月16日，该团队再次在《自然》上发文，宣布新一代的AlphaFold2已成功地预测了98.5%的人类蛋白质结构。②Tunyasuvunakool K. et al.,“Highly Accurate Protein Structure Prediction for the Human Proteome”, Nature, https://doi.org/10.1038/s41586-021-03828-1, 2021-07-22.在科学界，目前普遍认为，这是21世纪以来最为重要的科学成就之一。而从科学哲学和科学方法论的视角看，这也是人工智能（特别是机器学习）改变科学认知方式的出色范例。本文中，我们结合这一范例，试图就机器学习对科学认知方式的改变及其哲学意蕴进行初步的探究。

一、科学认知的计算方式

简单地说，AlphaFold是具有一定的自主学习能力的计算系统，因而，当其被用于求解蛋白质折叠这一科学问题时，实质上是计算方式（或进路）在当代科学认知中运用的具体表现。为了探究机器学习如何改变人类科学地认识世界的过程，我们有必要先对科学认知中计算方式的兴起和发展进行简单概述。

我们知道，近代科学诞生以来，依仗一代又一代探索者的热情、智慧和努力，伟大的经验发现和理论创造不断涌现。其结果是，人类认识的视野拓展到了宇宙的起始阶段和物质的基本构成；我们在相当程度上知晓了自己究竟从何而来，也通过技术释放出科学所蕴含的巨大力量。总之，科学取得了无与伦比的成功。从认知的角度看，科学的成功在于系统地、习惯地运用了人类认识世界的两种基本方式，即实验和理论，并在认知过程中将两者动态地整合。……