全书分为三个主要部分，第一部分在比较狭义的角度考察人工智能尤其是机器学习在科学发现中的作用，给出机器学习能够达到的科学发现的层级，并提出一个在当前的技术条件下可能的发现新概念和新思想的路径。第二部分是在更加广义上从科学哲学的角度去看机器学习与科学活动，基于对科学发现逻辑的分析和科学理论结构的分析，尝试从一种基于数学认知的科学实践哲学的角度回答自动科学发现是否可能。第三部分是案例研究，主要用机器学习模型和科学史上两个经典的科学革命的案例——与相对论相关的以太漂移问题以及与量子力学相关的黑体辐射问题——的历史数据，来模拟机器学习是否能够在真实的科学发现场景给人类带来新的概念和思想，并给第一部分的结论作为支撑。