【对话清华刘子鸣：AI还没迎来自己的牛顿时代】去年年底，清华大学人工智能学院助理教授刘子鸣在个人博客上发文，直言 AI 研究尚未迎来属于自己的“牛顿时代”。他借用物理学史上“第谷—开普勒—牛顿”的演进路径作类比，形容今天的 AI 更像停留在观测和经验公式阶段。我们拥有大量数据和模型，却缺乏真正理解背后规律的科学语言。Scaling Law 虽然有效，却让研究者沉迷于规模扩张，而忽略了对机制的探索。

刘子鸣出身物理系，早期研究集中在“AI for Physics”，用 AI 解决物理问题。直到 2022 年博三时，ChatGPT 的诞生让他意识到 AI 本身可能才是更值得研究的对象，他开始思考能否用物理学的方法论去理解 AI 系统内部的演化和能力形成。

现在，他走上了 Physics of AI 的道路，尝试用物理学的思路理解 AI，把神经网络当作一个可以被观测和实验的系统，通过观察、实验和归纳，去拆解其训练中的动力学过程。

在他看来，科学建立在可复现的实验和现象的持续积累之上。但在当下的AI研究中，对于很多现象还缺乏一套共同的科学语言。研究者的关注往往集中于少数热点问题，许多细微却重要的观察，却因为没法讲出一个好故事而无法发表。

“我们需要建立一套更统一的科学语言。只有当研究能够用这种可复现、可讨论的语言展开，AI 才有可能真正从‘炼丹’走向一门严谨的科学”，刘子鸣说。

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