接下来的几天，梁熠几乎全身心扑在了“天工计划”的海量文档上。他阅读了关于符号主义AI、连接主义AI、贝叶斯推理、生成式模型等各种流派在科学发现领域的应用与局限。他深入研究了项目组当前尝试的几个主要技术路线及其失败原因。

越是深入研究，他越是感到这个问题的深刻与艰难。 现有的AI本质上是在已有的数据分布内进行插值和外推，无法真正“跳出盒子”思考。而人类科学史上那些划时代的突破，从相对论到量子力学，恰恰是打破了旧有范式，引入了全新的基本假设。

“这不只是算法问题，这几乎是哲学问题。”梁熠在工作室里，一边翻阅着司徒清明早年一篇关于“计算创造力极限”的雄文，一边对Gaia感叹。

Gaia： “同意您的判断。当前AI范式的核心局限在于，其‘学习’过程严重依赖预设的损失函数和数据特征空间。而人类科学发现中的‘灵感’或‘直觉’，往往涉及对特征空间本身的重构或扩展，甚至创造新的数学语言来描述新的规律。这需要一种元认知能力。”

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“元认知……对自己的认知过程进行认知和调控……”梁熠若有所思，“Gaia，你觉得，我们之间的协作模式，有没有可能被形式化地描述出来？比如，在我的思维过程中，有哪些特征是可能被算法模拟的？”

Gaia： “正在进行模式分析。根据历史交互数据，您的思维过程中存在一些可量化的特征，例如：1. 高强度跨领域知识关联的频率和强度异常高；2. 面对矛盾数据时，倾向于优先质疑底层约束条件而非优化表面参数；3. 在问题求解的僵局期，会主动引入看似无关的‘随机刺激’（如网络小说、其他学科案例）以促进发散思维。这些模式与传统的梯度下降优化有显着区别。”

梁熠眼睛一亮。Gaia的分析为他提供了新的思路。也许破解“天工计划”瓶颈的关键，并不在于设计一个更强大的“推理引擎”，而在于为AI赋予某种程度的“知识叛逆性”和“联想自由性”，允许它在一定程度上“不听话”，甚至“异想天开”。

他立刻开始着手，将自己的想法和Gaia的分析结合起来，尝试构思一个新的框架模型。这个模型的核心是引入一个“元学习”模块，它的任务不是直接解决问题，而是根据当前问题求解的停滞情况，动态地调整主AI模型的“思维风格”——比如，在某些时候，强制模型进行跨领域的远距离联想；在另一些时候，鼓励它生成一些看似违背奥卡姆剃刀原理的、更复杂的假设来进行探索性验证。

周三上午，“天工计划”例行研讨会。

梁熠准时出现在位于基地C区的智能计算中心会议室。会议室很大，椭圆形的长桌旁坐了十几位研究员，大多年纪在三十到五十岁之间，气质沉稳，眼神锐利。坐在主位上的是一位清瘦的老者，戴着厚厚的眼镜，头发梳理得一丝不苟，正是司徒清明教授。他说话语速不快，但逻辑极其严密，每个用词都精准无比。

会议的氛围严肃而专注。几位项目骨干依次汇报了上周在因果发现、自动定理证明等子课题上的进展——或者更准确地说，是进展缓慢的原因和遇到的新困难。讨论非常技术性，充满了各种复杂的算法名称和数学概念。

梁熠安静地坐在靠后的位置，认真听着，没有贸然发言。他能感觉到，在汇报间隙，有几道目光不经意地扫过他，带着好奇和审视。他在量子领域的成功显然已经传开，但在这里，在这个AI理论的大本营，他依然是个“外人”。

轮到司徒清明总结时，他扶了扶眼镜，语气带着一丝不易察觉的疲惫：“……综上所述，我们在因果干预的表示学习上取得了一些微进步，但距离让AI自主提出像‘光速不变’这样的基本假设，还有遥不可及的距离。我们可能需要对‘科学发现’的本质进行更基础的反思。”