预印本："发展生物学是否需要生物学？" 由工程师、使用人工智能的生物学家以及哲学家组成的团队认为，AI 可以映射已知的生物学，但仍然需要具身的科学家来发现模型遗漏的内容。

# 生物学进步是否离不开生物学？ 来源：https://ecoevorxiv.org/repository/view/13696/ ## 下载 下载预印本 (https://ecoevorxiv.org/repository/object/13696/download/24463/) ## 作者 John T Van Stan, II[](https://orcid.org/0000-0002-0692-7064), Theodore Bach, Olivier Dangles, Robert Guralnick, Sarah Huebner, Roland Kays, Justin Kitzes, Robert A Krebs, Benjamin Noren, Jarrad H\. Van Stan, Michael O Wiitala, Roman Yampolskiy ## 摘要 人工智能正在变革生物科学的工作流程。但当优先考虑深层理论时，人类认知还能扮演什么角色？我们基于人工代理与生物代理之间的“覆盖不对称性”提出了一种分工方式。AI擅长拓展可及范围：扩展已知机制并探索复杂参数空间。然而，AI（目前）无法进行“种类形成”——即铸造新的变量和约束——因为它受到其训练本体论的束缚。现有系统无法意识到自身词汇表的不完整性，因为识别缺失变量需要对所研究系统进行物质性参与。我们借助现象学哲学论证，新种类源于“野性存在”：当有机体遇到其现有类别无法命名的事物（一次“本体之外”的相遇）时所产生的具身摩擦。我们勾勒出一套课程体系，旨在将人类科学家训练为“未参数化事物的探测器”，确保知识的增长始终与关切的增长相伴。问题不在于AI能否从事生物学，而在于我们如何设计系统以最大化发现效率，既产出知识，又培育出那些通过具身参与来决定知识用途的求知者。 ## DOI https://doi.org/10.32942/X2310W ## 主题 生物化学、生物物理学与结构生物学，生物多样性，生物信息学，生物学，细胞与发育生物学，计算生物学，哲学，教学学术，系统生物学 ## 关键词 人工智能，生物发现，本体论，具身认知，分布外，认识论 ## 日期 **发表：**2026\-07\-14 08:32 **最后更新：**2026\-07\-14 08:32 ## 旧版本 - 版本 3 \- 2026\-07\-14 (https://ecoevorxiv.org/repository/object/13696/download/24463/) - 版本 2 \- 2026\-07\-14 (https://ecoevorxiv.org/repository/object/13696/download/24462/) - 版本 1 \- 2026\-07\-09 (https://ecoevorxiv.org/repository/object/13696/download/24049/) ## 许可协议 CC\-BY 署名\-非商业性使用 4\.0 国际版 (https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/legalcode) ## 附加元数据 **利益冲突声明：**无 **语言：**英文 ## 指标 **浏览：**39 **下载：**2