第一章：引言与问题背景

1.1 AI在科学中的兴起与现状

过去十年，人工智能（Artificial Intelligence, AI）尤其是机器学习（Machine Learning, ML）技术在科学研究中的渗透速度显著加快。从物理学中的量子态预测，到生物学中的蛋白质折叠建模，从化学中的分子生成，到工程学中的材料优化，AI正逐步成为科学家的“第二实验室”。

在气候科学中，深度神经网络被用于模拟大气环流与海洋热输运，显著提升了中长期预测的精度与效率。在药物发现领域，AI模型通过学习分子结构与药理活性之间的关联，加速了候选药物的筛选过程。例如，AlphaFold 系统在蛋白质结构预测方面取得了突破性进展，尽管其本质并非模拟折叠过程，但其预测精度已接近实验测定【Jumper et al., 2021】。在天体物理学中，图神经网络被用于模拟星系形成与暗物质分布，替代部分高成本的N体模拟【He et al., 2023】。

这些应用表明，AI的预测能力正在重塑科学发现的路径——从传统的“理论—实验—验证”三段式流程，转向“数据—模型—预测”的新范式。

1.2 “AI模拟”的滥用与误解

然而，随着AI在科学中的广泛应用，“模拟”一词在AI语境中的使用也日益模糊甚至被滥用。多数AI模型，尤其是深度学习系统，本质上是数据驱动的统计拟合器。它们通过在大规模数据集上学习输入—输出之间的模式，实现对未知样本的预测。这种方法强调相关性，而非因果性；强调拟合，而非解释。

与此形成对比的是传统科学模拟，如数值模拟、有限元分析、蒙特卡洛方法等，它们通常基于第一性原理（first principles），如牛顿力学、热力学、量子力学等，明确描述系统的状态空间与演化机制。这类模拟具有高度的可解释性与可控性，能够在变量干预下预测系统响应。

AI模拟则往往作为“黑箱”运行，缺乏明确的机制嵌入与物理约束。虽然某些新兴方法如物理信息神经网络（Physics-Informed Neural Networks, PINNs）试图将物理定律嵌入模型训练过程【Karniadakis et al., 2021】，但整体而言，AI模拟仍主要依赖数据分布，而非机制建模。

因此，将AI预测结果称为“模拟”，在哲学上存在严重歧义。它可能误导我们认为AI已具备实验再现能力，而忽视其本质仍是统计推断。

1.3 核心问题的提出

这一语义混淆引发了更深层的哲学质疑：AI模拟是否能够“真正”模拟实验？即，它是否能够再现真实世界的因果机制与演化过程？还是仅仅是一种高效的现象预测工具？

从科学哲学角度来看，这一问题涉及模型与实在之间的关系。Frigg 与 Hartmann（2012）指出，科学模型可以是描述性的、预测性的或解释性的，但并不等同于现实本身。Bunge（1973）则从科学实在论出发，强调模拟必须捕捉系统的本质机制，才能构成科学知识。

因此，我们必须界定AI模拟的哲学地位：它是科学的辅助工具？认知模型？还是潜在的理论替代者？这一界定不仅影响我们如何使用AI，也决定我们如何理解AI在科学中的角色。

1.4 本章小结与结构预告

本章旨在为全文奠定问题意识的基础。我们回顾了AI在科学中的兴起与现状，批判性分析了“模拟”一词的滥用，并提出了AI模拟的哲学质疑。接下来的章节将从本体论、认识论与方法论三个维度，系统分析AI模拟的科学地位与哲学边界，最终构建一个适用于跨学科研究的“AI实验模拟哲学框架”。