在科学研究中，可检验的假设是推动科学发现的核心。这些假设可以通过数学符号、化学分子或生物学遗传变异等形式呈现。尽管提出有意义的假设可能需要漫长的时间，但人工智能（AI）正在成为这一过程中的强大助手。本文将探讨AI在提出科学假设方面的几种主要方法，并分析这些方法如何加速科学发现的进程。

科学假设空间的庞大和复杂性往往给科学发现带来巨大挑战。以药物发现为例，人类只合成了10^60潜在药物分子中的极小一部分，并且这些分子的理化、生化性质数据往往不完整。AI通过黑盒式高通量假说筛选，可以有效应对这一挑战。具体来说，AI通过在已经合成且有实验标注的分子上训练预测模型，能够对庞大的候选分子库进行虚拟筛选。这种方法不对假设空间的结构做任何预设，而是利用一个黑盒式模型对每一个假设进行筛选。通过自监督学习，AI可以在大量已知但未标注的分子上进行表征学习，从而进一步提高模型性能。结合湿实验评估和不确定性量化的方法，高通量筛选可以流水线化，从而大大提高分子发现的效率并降低成本。

在组合式假设空间中搜索是另一种AI帮助提出科学假设的有效方法。由于采样整个假设空间极其困难，搜索一个较优解成为更为可行的目标。在离散的假设空间中，这可以转化为一个组合优化问题。以符号回归为例，符号回归旨在搜索表达空间中最适合（准确且简洁）给定数据集的数学模型。通过强化学习，AI可以训练一个智能体，评估搜索树上每个动作的回报，从而有效搜索整个假设空间，找到合适的符号表达式。这种方法不仅提高了搜索效率，还能够在较短时间内找到潜在的科学假设。

可微假设空间中的优化则是AI提出科学假设的第三种重要方法。在可微空间中，基于梯度的最优化方法可以高效地找到局部最优解。然而，科学假设往往是离散的，这时AI可以采用两种方法将其转化到可微空间。一种是使用变分自编码器（VAE），将离散对象映射到可微的潜在空间中，再在这个空间内使用优化算法，最终通过解码器将潜在空间中的点映射回数据空间。另一种方法是对数据空间进行松弛，随后进行优化。这些方法使得AI能够在复杂的假设空间中高效搜索，并找到有意义的假设。

AI在科学假设提出中的应用不仅限于上述几种方法。随着技术的进步，AI还可以通过深度学习、机器学习等技术，分析海量的科学数据，发现潜在的规律和模式。这些技术的应用，使得科学家能够在更短时间内提出更多有意义的假设，从而加速科学研究的进程。例如，AI可以通过分析大量的基因组数据，发现某些基因变异与特定疾病之间的关联，从而提出新的生物学假设。

然而，尽管AI在提出科学假设方面展现了巨大的潜力，其应用仍面临一些挑战。首先，AI模型的训练需要大量高质量的标注数据，而这些数据在某些科学领域可能难以获得。其次，AI提出的假设需要通过实验验证，而某些假设的验证过程可能耗时长、成本高。此外，AI模型的黑箱性质可能导致假设的可解释性不足，从而影响科学家的信任。因此，在应用AI提出科学假设时，科学家需要综合考虑这些因素，并结合传统的科学方法，确保提出的假设具有科学性和可检验性。

总的来说，AI在提出科学假设方面展现了巨大的潜力，通过黑盒式高通量假说筛选、组合式假设空间搜索和可微假设空间优化等方法，AI能够高效地在庞大的假设空间中找到有意义的假设。这些方法的应用，不仅提高了科学研究的效率，还为科学家提供了新的工具和方法，加速了科学发现的进程。尽管AI在这一领域仍面临一些挑战，但随着技术的不断进步，AI在科学假设提出中的应用前景将更加广阔，为科学研究带来更多创新和突破。