John Platt 谈 AI 如何做科学实验
来自 Latent Space · 期号 2026-09-23
摘要
John Platt 是少有的同时拥有奥斯卡奖和教科书级机器学习算法的人。他所在的 Google 团队推出了 Empirical Research Assistance（ERA），一个用 LLM 自动做科学实验的系统。 ERA 的思路很简单：把科学问题写成可打分的任务，然后用 Gemini 维护一棵实验树，每次用 UCB 算法挑出最有潜力的分支，让模型提出约十个变异方案。这相当于一个不睡觉的超级研究生。 团队用 ERA 解决了多个气候问题。最有趣的是飞机凝结尾迹：这些细小的冰晶云占了人类活动致暖效应的 1%。解决方案本身很简单——让飞机降低一两层高度——但难在量化到底减少了多少暖化。ERA 找到了团队两年没发现的混杂变量，把问题解开了。 “它是个强力工具，能切掉你的手指。”Platt 提醒，ERA 找到的预测模型需要科学家验证其描述性，否则可能只是过拟合。他的入门建议是：“永远先试线性回归。就做它。或者 SVM。”