现代人工智能表面上看只是一场精巧的统计学游戏。大语言模型基于前文预测下一个词元（token），自监督视觉模型重构随机照片中被掩码的像素块；两种架构都没有被赋予显式的物理模拟器或形式化的演绎逻辑规则。表面上看，最大化词元似然概率似乎与真正的因果理解相去甚远。然而，将表象似然推向数学极限，却迫使神经网络内化了表象之下的隐式结构——从句法逻辑、三维几何到客观世界的生成机制。但这种涌现能力的建立，完全依赖于海量观测对假说空间的严格约束：面对万亿级紧密排列的采样点，相互竞争的假说在观测点之间几乎没有分歧的余地，最终唯有唯一的真实曲线得以成立。
然而在许多实证科学领域，观测数据却存在天然的稀疏性。我们在青藏高原地球系统科学的研究中，受制于极端的高寒地理环境与昂贵的科考后勤成本，可用实测记录极其有限——且在可预见的未来，开展长期、高密度的野外连续采样依然是不切实际的。在这一严苛挑战下，极度饥饿于数据的高容量模型极易把仪器漂移和局地微气象噪声误判为客观规律。为了在现有约束下尽可能缓解这一瓶颈，我们探索了两种互为补充的方法途径：一是利用数学同构性，从数据充裕的相关学科中引入跨领域证据与反例证伪；二是在递归自我改进（RSI）框架中引入走向简单的第二条轴，在不断拓展适用范围的同时严格惩罚符号公式的冗余复杂度。
稀疏之墙：有限观测下的拟合陷阱
“在数据的荒原上，无数幻觉皆可伪饰为真理。”如果说客观物理规律是真实存在的实体，那么实验测量就只是它在传感器阵列上投下的低维投影。在文本或图像等领域，海量密集的观测点足以牢牢锁定假说空间。然而在垂直科学中，试图仅凭少量零散的测量点反推底层的控制方程，在数学上是一个典型的病态反问题（Ill-posed inverse problem）：无数条在物理上荒谬的假说曲线都能完美穿过相同的稀疏点集，导致单纯依赖表象似然拟合的 AI 极易陷入虚假规律与拟合幻觉。
青藏高原高寒环境的实际科考清晰展现了这道物理限制。在国家青藏高原科学数据中心 (TPDC)中，气象与通量观测站往往散落在相隔数百公里的崇山峻岭之间（Che et al., 2019; Pan et al., 2021）。关键的非线性相变过程——比如春季土壤冻融中水冰共存且温度恒定在 0°C 的“零幕效应”（Zero-curtain effect）——一年之中只有短短一两周的窗口。最核心的物理动力学过程，最终往往只留下几个稀疏而孤立的采样点。
如果直接让高容量神经网络拟合这几个孤立的数据点，模型学到的绝不是热力学定律。它会毫不费力地把仪器漂移和局地微气象噪声记进庞大的权重参数中，输出一条完美贴合历史读数却完全错误的虚假曲线。在稀疏数据面前，单纯依靠表象似然拟合，根本无法分辨客观规律与数学幻觉。
采样密度与假说空间
稠密数据 (语言与视觉领域)
稀疏数据 (野外科学观测)
万物同构：跨领域的证明与证伪
“他山之石，可以攻玉。”面对野外科学数据的天然稀疏，一个很自然的解决思路是跨越学科边界去寻找结构先验。自然界中存在着深刻的数学同构性（Mathematical Isomorphism）：截然不同的物理过程，底层往往由完全相同的偏微分方程所支配。那些在野外极端环境中极其匮乏的量测数据，在受控的室内实验或其他成熟学科中往往已有高精度的丰富积累。
冻土热传导与凝胶中的染料扩散就是一个典型案例。在纯传输阶段，二者都严格遵循经典扩散方程：∂u/∂t = D∇2u。高原冻土中的温度变化，与培养皿中的染料扩散拥有完全一致的数学解；尽管真实的野外冻融还叠加了相变潜热，但它的热传输主干完全可以在实验室中高精度验证。千里之外的一滴染料扩散，恰好为无人雪山的数据荒原提供了坚固的物理地基。
| 野外稀疏科学问题 (地球科学) | 底层共享的物理机制 | 数据丰富的姊妹学科 |
|---|---|---|
| 高山气流与吹雪输移 (TPCSM 地形拖曳; 垭口积雪观测站) | 边界层湍流剪切与临界颗粒起动跃移阈值 | 航空航天风洞、化学工程流化床、荒漠风沙跃移实验 |
| 多年冻土冻融循环 (祁连/黑河流域观测网) | 具有相变潜热的多孔介质非线性扩散 (∂u/∂t = ∇·(D∇u)) | 锂电池多孔电极传输、合金晶化凝固、铁磁迟滞动力学 |
| 高寒草甸退化斑块演化 (HiWATER 生态水文) | 空间网格上的局部正反馈与临界渗流相变 | 统计物理渗流模型、流行病空间传播阈值、催化表面反应 |
自动化跨域检索（Cross-Domain Retrieval）能够将这种数学同构转变为可落地的验证引擎。智能体提出假说时，首先剥离“海拔”、“冻土”等场景特定名词，将假说转化为无量纲的数学算子（IsoSci Benchmark, 2026; Analogical Reasoning in Science, 2026）。随后，AI 跨学科检索流体力学、电池多孔电极或材料晶化领域的公开数据（CrossTrace, 2026），利用外部数据严格检验假说。跨学科的独立证据不仅能证伪错误的过拟合公式，更为稀疏场景下的物理假说提供了关键的客观支持。
在自我迭代的过程中，跨领域的数据为假说验证提供了严格的过滤机制：
- 剥离领域语义（De-semanticize）。 将具体的现场变量抽象为无量纲的物理守恒形式，消除特定领域的认知壁垒。
- 跨域证伪与协同验证（Proof & Falsification）。 如果一个公式虽然拟合了高原台站，但在相同无量纲数控制下的室内流体数据中给出了荒谬预测，它将被直接淘汰；若在姊妹学科中同样成立，其普遍性便获得了独立证实。
走向简单：科学假设RSI的另一条轴
“真理恒存于简约之中，而非繁复与混乱。”跨领域的证据虽然拓宽了数据来源，但探索系统依然需要一个明确的优化方向。正如我在开篇所指出的，当前大模型与其递归自我改进（RSI）的核心评价准则，往往是似然概率最大化（Maximum Likelihood）及其各种变体，本质上是在不断提升预测经验数据的准确度。然而在数据稀疏的垂直科学领域，若仅仅沿着这一条轴狂奔，模型极易陷入靠堆砌参数来强行迎合经验读数的拟合泥潭。
在我看来，针对科学假设的自我迭代必须确立截然不同的双重目标。对 AI 生成的科学假设进行持续迭代，一方面固然是为了满足传统 RSI 的准则——即在更多样化的现实场景中取得更高的解释精度（推进似然拟合与预测泛化）；但另一方面，同样关键甚至更为本质的，是把这个假设压缩得越来越简洁。科学探索不仅要问“公式算得有多准”，更要问“它被表达得有多纯粹”。
下图（图 3）正是我用来阐明这一双轴演化过程的一个直观例子。在横向轴上，假设的推进沿着传统 RSI 的精度标准展开，但这种前进并不意味着在单个高寒台站上把残差从 0.05 强行压到 0.001（那往往只是记住了仪器噪声），而是在观测容差之内，将有效解释的物理情境由一处稳健拓展至多处。真正的进步不在于单个数据集上的极端似然，而在于跨场景的一致泛化。
而在纵向轴上，假设的提炼则完全由符号重构与复杂度剪枝所主导。在吸收新的物理情境时，系统允许在短期内拼凑出冗余参数较多的过渡公式（向右扩展）；随后，结合类似 LASR 的符号提炼与 AI Feynman 的物理分解思想，系统主动重构公式树，剔除冗余项（向上压缩）。在“提高数据解释度”与“压缩假设复杂度”的双轴交替中，AI 才能真正摆脱参数膨胀，逼近本征的物理定律。
闭环发现：科学假设的自我迭代
“欲见客观规律，必先敢于亲手击碎每一座脆弱的假说。”在我们的研究观察中，科学规律的发掘从来不是一场一次性的被动拟合，而是一个提出假设、遭遇证伪并持续自我修正的漫长试错过程。面对野外观测不可避免的稀疏性，我们越来越清晰地意识到：仅仅依靠单向的似然优化很快就会触碰天花板。如果希望 AI 真正参与到高门槛的科学探索中，我们认为最核心的突破口，在于让系统进入一种能够主动迭代假设的进化闭环（Recursive Self-Improvement）。
在我们的设想与探索中，这种自我迭代正是紧扣着前述的两条核心路径展开的。每当 AI 提炼出候选假设时，我们首先引导它借助跨领域的数学同构性，从数据充裕的姊妹学科中调取基准进行交叉检验，迅速过滤掉那些在受控物理实验中根本无法立足的虚假模式（IsoSci; Analogical Reasoning; Verification in AI-Driven Discovery）；随后，在向简单演化的第二条轴上，系统不断精简公式树，剔除冗余修饰项，使假设保持高度凝练的解析形态（LASR; AI Feynman）。
我们进一步认为，自我迭代闭环的真正魅力在于它能反哺主动观测。当多条极简假设在有限数据点上难分伯仲时，模型能够主动计算出预测分歧最大的临界物理区间，进而指引稀缺的高原科考资源去实施“外科手术式”的精准采样。这篇博文更多代表我们在青藏高原科研一线的一些主观反思与尝试路径：我们并不指望 AI 能在一夜之间穷尽真理，但当跨领域证伪与简约性追求合二为一，一个不断自我迭代的科学智能体，或许真能帮我们拨开数据荒原中的拟合幻象，一步步走向更真实的物理世界。