第一章：引言與問題背景

1.1 AI在科學中的興起與現狀

過去十年，人工智能（Artificial Intelligence, AI）尤其是機器學習（Machine Learning, ML）技術在科學研究中的滲透速度顯著加快。從物理學中的量子態預測，到生物學中的蛋白質摺疊建模，從化學中的分子生成，到工程學中的材料優化，AI正逐步成為科學家的“第二實驗室”。

在氣候科學中，深度神經網絡被用於模擬大氣環流與海洋熱輸運，顯著提升了中長期預測的精度與效率。在藥物發現領域，AI模型通過學習分子結構與藥理活性之間的關聯，加速了候選藥物的篩選過程。例如，AlphaFold 系統在蛋白質結構預測方面取得了突破性進展，儘管其本質並非模擬摺疊過程，但其預測精度已接近實驗測定【Jumper et al., 2021】。在天體物理學中，圖神經網絡被用於模擬星系形成與暗物質分布，替代部分高成本的N體模擬【He et al., 2023】。

這些應用表明，AI的預測能力正在重塑科學發現的路徑——從傳統的“理論—實驗—驗證”三段式流程，轉向“數據—模型—預測”的新範式。

1.2 “AI模擬”的濫用與誤解

然而，隨着AI在科學中的廣泛應用，“模擬”一詞在AI語境中的使用也日益模糊甚至被濫用。多數AI模型，尤其是深度學習系統，本質上是數據驅動的統計擬合器。它們通過在大規模數據集上學習輸入—輸出之間的模式，實現對未知樣本的預測。這種方法強調相關性，而非因果性；強調擬合，而非解釋。

與此形成對比的是傳統科學模擬，如數值模擬、有限元分析、蒙特卡洛方法等，它們通常基於第一性原理（first principles），如牛頓力學、熱力學、量子力學等，明確描述系統的狀態空間與演化機制。這類模擬具有高度的可解釋性與可控性，能夠在變量干預下預測系統響應。

AI模擬則往往作為“黑箱”運行，缺乏明確的機制嵌入與物理約束。雖然某些新興方法如物理信息神經網絡（Physics-Informed Neural Networks, PINNs）試圖將物理定律嵌入模型訓練過程【Karniadakis et al., 2021】，但整體而言，AI模擬仍主要依賴數據分布，而非機制建模。

因此，將AI預測結果稱為“模擬”，在哲學上存在嚴重歧義。它可能誤導我們認為AI已具備實驗再現能力，而忽視其本質仍是統計推斷。

1.3 核心問題的提出

這一語義混淆引發了更深層的哲學質疑：AI模擬是否能夠“真正”模擬實驗？即，它是否能夠再現真實世界的因果機制與演化過程？還是僅僅是一種高效的現象預測工具？

從科學哲學角度來看，這一問題涉及模型與實在之間的關係。Frigg 與 Hartmann（2012）指出，科學模型可以是描述性的、預測性的或解釋性的，但並不等同於現實本身。Bunge（1973）則從科學實在論出發，強調模擬必須捕捉系統的本質機制，才能構成科學知識。

因此，我們必須界定AI模擬的哲學地位：它是科學的輔助工具？認知模型？還是潛在的理論替代者？這一界定不僅影響我們如何使用AI，也決定我們如何理解AI在科學中的角色。

1.4 本章小結與結構預告

本章旨在為全文奠定問題意識的基礎。我們回顧了AI在科學中的興起與現狀，批判性分析了“模擬”一詞的濫用，並提出了AI模擬的哲學質疑。接下來的章節將從本體論、認識論與方法論三個維度，系統分析AI模擬的科學地位與哲學邊界，最終構建一個適用於跨學科研究的“AI實驗模擬哲學框架”。