如果把人类搞科学研究、找规律的过程比作做饭，那图灵奖得主Jim Gray在2007年提出的“第四范式”，就是告诉我们：现在做饭不用先猜“放多少盐、煮多久”，而是让海量的“食材数据”自己告诉我们最好的做法。这个理论不仅重新定义了科学研究的方式，还直接启发了戴文渊创办第四范式公司，让AI从“实验室玩具”变成了帮企业找规律、做决策的实用工具。接下来我就用最接地气的话，把这个理论的来龙去脉、核心意思，还有它对现在的AI发展到底有啥影响，掰开揉碎了讲清楚。
一、先搞懂：啥是“范式”？其实就是“搞研究的套路”
首先得先弄明白“范式”这两个字到底啥意思，不然听“第四范式”肯定一头雾水。其实“范式”就是咱们解决问题、探索未知的固定套路和思路，就像咱们上班有“打工的套路”，做饭有“炒菜的套路”，人类搞科学研究，也有自己一步步迭代出来的“套路”。
Jim Gray作为计算机领域的大牛（拿过图灵奖，相当于计算机界的诺贝尔奖），一辈子都在研究数据和计算，他发现人类几千年来探索世界、搞科学研究的方式，其实就分了四个阶段，每个阶段的“套路”都不一样，他把这四个阶段叫做“四大科学研究范式”。而他重点提出的“第四范式”，就是当下最符合数据时代的新套路——简单说，就是以前靠人“猜规律、验规律”，现在靠数据“自己说规律、自己找规律”。
二、四大范式演变：从“用手试”到“让数据算”
咱们顺着时间线，把这四大范式一个个讲清楚，你就能明白第四范式到底新在哪、牛在哪了。这就像从“用柴火做饭”到“用智能电饭煲做饭”的升级，每一步都让“找规律”这件事更高效、更靠谱。
（一）第一范式：实验科学——靠手试，靠眼睛看
这是人类最原始的研究套路，核心就是**“动手做实验，亲眼观现象”**。咱们的老祖宗想知道“钻木能不能取火”，就真的拿木头钻来钻去；伽利略想知道“轻重物体下落速度一样吗”，就真的爬到比萨斜塔上往下扔铁球；咱们小时候玩放大镜，对着太阳烧纸，也是在做这种实验。
这种范式的特点就是“简单直接”，不用复杂的理论，就靠“试错”找规律。但缺点也特别明显：一是能研究的东西有限，比如你没法亲手去试“太阳内部是啥样的”；二是靠人的感官判断，容易出错，比如古人觉得“天圆地方”，就是因为眼睛看出去天好像是圆的、地好像是平的。
打个比方，这就像你第一次做西红柿炒鸡蛋，不知道放多少盐，就一勺一勺加，尝着咸淡合适了就记住“这次放了半勺盐”——完全靠手试、靠嘴尝，没有任何理论指导。
（二）第二范式：理论科学——靠脑子想，靠公式算
随着人类观察的现象越来越多，光靠实验试错已经不够了，于是就有了第二范式：“用数学公式和理论，总结普适的规律”。简单说，就是从很多次实验里，提炼出一个能通用的“公式”或“道理”。
比如牛顿看到苹果落地，不是只觉得“苹果会往下掉”，而是琢磨出了“万有引力定律”，用公式F=G\frac{m_1m_2}{r^2}告诉我们，任何两个物体之间都有引力，苹果落地、月亮绕着地球转，都是因为这个规律；爱因斯坦的相对论，用E=mc^2解释了质量和能量的关系，也是典型的理论科学。
这种范式的厉害之处，在于能“举一反三”。比如你知道了万有引力，就不用再去试“橘子会不会落地”“篮球会不会落地”，直接就能判断“所有东西都会往下掉”。但它也有短板：如果遇到特别复杂的问题，比如“天气预报”“股市涨跌”，根本没法用一个简单的公式概括，理论就会失效。
还是拿西红柿炒鸡蛋举例，这就像你做了十次之后，总结出“两个西红柿配三个鸡蛋、半勺盐、一勺糖，味道最好”，还把这个“配方”写下来——以后再做，就按这个配方来，不用再瞎试了。
（三）第三范式：计算科学——靠计算机模拟，代替手试
到了计算机出现之后，人类迎来了第三范式：“用计算机做模拟，解决没法实验的问题”。有些研究课题，要么实验成本太高，要么根本没法做实验，比如“核爆炸是什么原理”“台风会往哪走”“宇宙大爆炸初期是什么样的”，总不能真的去炸一次核弹、去台风眼里测数据吧？
这时候计算机就派上用场了。科学家先根据已有的理论，建立一个数学模型，然后把模型输入计算机，让计算机用算力去模拟过程、预测结果。比如气象预报就是这样，把大气运动的公式输进电脑，再输入温度、湿度、气压等数据，电脑就能算出未来几天的天气；车企设计新车时，用计算机模拟撞车实验，不用真的撞坏几十辆车，既省钱又安全。
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