Термин "эвристический поиск" указывает на то, что в отличие от алгоритмов процедуры решения проблем приводят к результатам, которые носят лишь предварительный и правдоподобный характер. Решение не гарантировано, но эвристический поиск выгоден тем, что он более эффективен, чем исчерпывающий случайный метод и поиск ошибок. Насколько можно оценить, насколько лучше - более эффективно, чем у других, - одна эвристика, чем другая, логика открытия превращается в нормативную теорию открытия.
Возможно, в связи с возможностью реконструкции важных процессов научных открытий с помощью наборов вычислительной эвристики, процесс научного открытия можно рассматривать как особый случай общего механизма обработки информации. В этом контексте термин "логика" используется не в узком смысле ряда формальных, общеприменимых правил для формулирования выводов, а опять же в широком смысле в качестве обозначения свода процессуальных правил.
Компьютерные программы, воплощающие в себе принципы эвристических поисков в научных исследованиях, моделируют пути, по которым ученые ищут новые теоретические гипотезы. Компьютерные программы, такие как BACON (Simon et al. 1981) и KEKADA (Kulkarni and Simon 1988) используют наборы эвристических методов решения проблем для выявления закономерностей в данных наборах данных. Программа отметила бы, например, что значения зависимого члена являются постоянными или что набор значений для члена x и набор значений для члена y линейно связаны между собой. Таким образом, можно "сделать вывод", что зависимый термин всегда имеет это значение или что между x и y существует линейная зависимость. Эти программы могут "делать открытия" в том смысле, что они могут имитировать успешные открытия, такие как третий закон Кеплера (BACON) или цикл Кребса (KEKADA).
Теории научных открытий на основе искусственного интеллекта помогли выявить и уточнить ряд стратегий решения проблем. Примером такой стратегии может служить эвристический анализ средств-задач, который предполагает выявление специфических различий между текущей и целевой ситуацией и поиск операторов (процессов, которые изменят ситуацию), связанных с выявленными различиями. Другой важной эвристикой является разделение задачи на подзадачи и начало решения задачи с наименьшим количеством неизвестных (Simon 1977). Подходы, основанные на МА, также высветили ту степень, в которой генерирование новых знаний опирается на существующие знания, что сдерживает развитие новых гипотез.
Учитывая научные открытия, вычислительная эвристика имеет некоторые ограничения. Самое главное, поскольку компьютерные программы требуют данных из реальных экспериментов, моделирование охватывает только определенные аспекты научных открытий. Они не разрабатывают новые эксперименты, инструменты или методы. Более того, по сравнению с проблемными пространствами, заданными в вычислительной эвристике, сложные проблемные пространства для научных задач часто плохо определены, и соответствующее поисковое пространство и состояние цели должны быть очерчены до формулирования эвристических допущений (Bechtel and Richardson 1993: глава 1).
Ранее критики теорий научных открытий на основе искусственного интеллекта утверждали, что компьютер не может разрабатывать новые концепции, а ограничивается концепциями, включенными в данный компьютерный язык (Hempel 1985: 119-120). Последующая работа показала, что вычислительные методы могут быть использованы для получения новых результатов, что привело к появлению ссылок на научные публикации в области астрономии, онкологии, экологии и других областях (Langley 2000). Однако последние вычислительные исследования в области научных открытий больше не руководствуются философскими интересами в научных открытиях. Вместо этого, основной мотивацией является предоставление вычислительных инструментов для оказания помощи ученым в их исследованиях (Аддис-Абебат и др., 2016)
Многие философы утверждают, что открытие является законной темой для философии науки, отказываясь при этом от представления о том, что существует логика открытия. Одним из очень влиятельных подходов является анализ Томаса Куна появления новых фактов и теорий (Kuhn 1970 [1962]: глава 6). Кун выделяет общую закономерность открытий как часть своего отчета о научных изменениях. Открытие - это не просто действие, а длительный, сложный процесс, кульминацией которого является смена парадигмы. Парадигмы - это символические обобщения, метафизические обязательства, ценности и образцы, которые разделяются сообществом ученых и которыми руководствуются исследователи этого сообщества. Нормальная наука, основанная на парадигмах, направлена не на новизну, а на развитие, расширение и артикуляцию принятых парадигм. Открытие начинается с аномалии, т.е. с признания того, что ожидания, порождаемые устоявшейся парадигмой, нарушаются. Процесс открытия включает несколько аспектов: наблюдение за аномальным явлением, попытки его концептуализации и изменение парадигмы с тем, чтобы эта парадигма могла быть аккомодатирована.
