现阶段的人工智能，更擅长在成熟的知识框架里整理信息、推演结论，在已知的规则范围内高效完成计算、归纳和验证工作。而这类改写科学根基的重大突破，往往不是顺着现有理论稳步推导就能得到的。它需要察觉到现有体系里不易察觉的矛盾，跳出大家默认的固有认知，在线索零散、没有标准答案的情况下，搭建一套全新的理解世界的方式。

在常规科研任务上，人工智能可以成为很好的帮手，处理海量数据、快速试错模拟，大幅提升研究效率。但跳出原有认知框架、主动质疑底层前提，这种带有创造性的认知跳跃，和模型基于已有数据拟合生成内容的逻辑，本身存在不小差别。

技术还处在持续演化的过程当中，未来会发展到哪一步，目前并没有定论。人工智能能够不断拓展人类认知的辅助边界，可开辟全新认知方向的创造性突破，依旧是一件很难简单托付给工具的事。真正有分量的科学开拓，不只是熟练运用已有的知识，还包括主动发现藏在缝隙里的新问题。

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