“科学发现的五个范式”是对人类认识自然、探索真理方法演进历程的高度概括，由微软研究院前院长 托尼·海（Tony Hey） 等人在 21 世纪初基于吉姆·格雷（Jim Gray）提出的“第四范式”思想进一步发展而来。这五个范式依次反映了科学方法从经验到数据驱动的演变：

🌍 第一范式：实验科学（Empirical Science）

• 时代：古代 → 文艺复兴
• 核心方法：通过观察和实验获取经验知识。
• 特点：
  • 依赖直接感官或简单工具（如天平、望远镜）。
  • 强调可重复的实验验证。
• 代表人物/事例：
  • 伽利略的斜面实验
  • 拉瓦锡的燃烧实验（奠定现代化学）
• 局限：难以研究不可见、不可控或极端条件下的现象。

📐 第二范式：理论科学（Theoretical Science）

• 时代：17 世纪（牛顿时代）起
• 核心方法：用数学模型和逻辑推导解释自然规律。
• 特点：
  • 从第一性原理出发，构建普适理论。
  • 可预测未观测现象。
• 代表人物/事例：
  • 牛顿《自然哲学的数学原理》（经典力学）
  • 麦克斯韦方程组（电磁理论）
  • 爱因斯坦相对论
• 局限：复杂系统（如天气、生物）难以用解析公式描述。

💻 第三范式：计算科学（Computational Science）

• 时代：20 世纪中后期（计算机出现后）
• 核心方法：利用数值模拟和计算机仿真求解理论模型。
• 特点：
  • 将复杂数学方程离散化，在计算机上求解。
  • 实现“虚拟实验”，如气候模拟、核爆模拟。
• 代表应用：
  • 天气预报模型
  • 分子动力学模拟
  • 宇宙演化仿真
• 意义：突破了理论解析与物理实验的限制。

📊 第四范式：数据密集型科学（Data-Intensive Science）

• 提出者：图灵奖得主 吉姆·格雷（Jim Gray）（2007）
• 核心方法：从海量数据中发现模式和规律，即“数据驱动科学”。
• 特点：
  • 不依赖先验假设，让数据“自己说话”。
  • 依赖大数据技术、统计学习、可视化。
• 代表场景：
  • 基因组学（如人类基因组计划）
  • 天文巡天（如斯隆数字巡天 SDSS）
  • LHC 粒子对撞数据挖掘
• 关键工具：Hadoop、Spark、机器学习。

✅ 格雷名言：“科学世界的数据爆炸正在改变科学方法本身。”http://www.cndba.cn/cndba/dave/article/131766

http://www.cndba.cn/cndba/dave/article/131766

🤖 第五范式：人工智能驱动的科学（AI-Driven Science）

• 时代：2010 年代末至今（大模型与 AI 突破）
• 核心方法：利用人工智能（尤其是深度学习、大模型）自主提出假设、设计实验、发现规律。
• 特点：
  • AI 不仅是分析工具，更是“科学伙伴”。
  • 能处理多模态、高维、非结构化数据。
  • 可实现“生成式科学发现”。
• 典型例子：
  • AlphaFold（蛋白质结构预测）
  • AI 发现新材料（如电池电解质）
  • 大模型辅助数学猜想（如 DeepMind 与数学家合作发现新拓扑关系）
  • 科学大模型（如 Microsoft 的 SciBERT、Google 的 Med-PaLM）

🔮 第五范式强调：AI 从“辅助分析”走向“自主发现”，甚至可能提出人类未曾设想的科学问题。http://www.cndba.cn/cndba/dave/article/131766

📌 总结对比表

💡 补充说明

• 这五个范式不是取代关系，而是叠加共存。现代科研往往同时使用多种范式。
• 第五范式仍在发展中，其伦理、可解释性、可靠性仍是挑战。
• 中国“人工智能+”行动、美国“国家AI研究资源（NAIRR）”等政策正推动第五范式落地。

理解这五个范式，有助于把握当代科研的变革方向：从“人主导”走向“人机协同”，从“假设驱动”走向“数据与智能双驱动”。http://www.cndba.cn/cndba/dave/article/131766http://www.cndba.cn/cndba/dave/article/131766http://www.cndba.cn/cndba/dave/article/131766http://www.cndba.cn/cndba/dave/article/131766http://www.cndba.cn/cndba/dave/article/131766