物理学界的“最大阻碍”？MIT专家揭秘AI如何颠覆科学发现 | AI门户AINEWS

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引言：当深度思考遇见深度学习

在人工智能（AI）浪潮席卷全球的今天，即使是探索宇宙最基本规律的基础物理学，也无法置身事外。然而，这场联姻并非一帆风顺。麻省理工学院（MIT）物理学家、美国国家科学基金会人工智能与基本相互作用研究所（IAIFI）主任杰西·塞勒（Jesse Thaler）一针见血地指出：“最大的障碍来自我们物理学界内部。” 这一观点揭示了前沿科学领域在拥抱AI，特别是ChatGPT这类大模型（LLM）技术时，所面临的深刻文化冲突与思维挑战。本文将深入解读塞勒的见解，探讨AI与物理学如何相互成就，以及我们如何跨越障碍，迎接一个由AI驱动的科学发现新纪元。想要获取最新AI资讯和前沿观点，可以关注AI门户网站 https://www.aigc.bar。

AI赋能物理学：从海量数据到宇宙奥秘的“超级感官”

长期以来，物理学研究依赖于理论推演和实验验证。但随着实验规模的急剧扩大，人类的处理能力已远不及数据的产生速度。AI，尤其是机器学习，正成为物理学家不可或缺的“超级感官”。

筛选宇宙的“沙砾”：在欧洲核子研究组织的大型强子对撞机（LHC）中，每秒产生的碰撞数据是天文数字。2012年希格斯玻色子的发现，背后就有机器学习算法的巨大功劳。如今，从浅层学习到深度学习，AI正帮助科学家从海量数据中识别出最微弱、最关键的信号。

模拟宇宙的演化：宇宙学研究涉及从宇宙大爆炸到星系形成的广阔时空尺度。运行如此复杂的模拟需要惊人的计算资源。机器学习技术能够以更高效的方式学习并模拟宇宙动力学，处理传统方法难以企及的多尺度问题，极大地推动了我们对宇宙的理解。

洞察幽灵般的粒子：在中微子实验中，探测器会产生海量密集的粒子径迹图像。人工逐一分析这些图像是不可能的。人工智能的图像识别能力，特别是类似人类的推理能力，能够自动解析这些复杂的相互作用事件，使得这项前沿技术得以真正运行。

在这些领域，AI不再是可有可无的辅助工具，而是推动物理学边界向前拓展的绝对必要条件。

物理学反哺AI：不止于模拟，更是思想的注入

塞勒强调，AI与物理学的关系是“一条双向道”。如果说AI为物理学提供了强大的计算工具，那么物理学则为AI的发展注入了深刻的“思想原理”。

赋予AI物理直觉：最直接的应用是，将物理学定律融入AI系统。例如，训练一个机器人导航时，教会它关于三维空间、旋转对称性等物理知识，能显著提高其效率和准确性。电影特效中逼真的光影，也得益于基于光学原理的光线追踪技术。

构建物理思维的AI架构：更深层次的融合，是将物理学的思维方式嵌入机器学习架构中。物理学家习惯于处理对称性、守恒定律和尺度不变性等概念，这些抽象原则被证明可以用来设计出更强大、更具泛化能力的AI模型。

探索“AI的物理学”：一个极具开创性的方向是，将AI本身作为一个物理系统来研究。物理学家熟悉的“相变”概念，可以用来描述AI算法在调整超参数时行为发生的突变。通过物理学的分析工具，我们有望揭开大模型“黑箱”的神秘面纱，理解其学习和“思考”的内在机制。

用物理学难题推动AI极限：宇宙学等多尺度问题，对现有为文本和图像设计的AI算法提出了极限挑战。解决这些物理学难题的过程，反过来也迫使AI技术本身进化，发展出处理更复杂、更抽象问题的能力。

最大的障碍：为何物理学家对AI心存芥蒂？

尽管前景广阔，但塞勒坦言，推广“AI+物理”的最大阻力并非来自技术，而是物理学家群体自身的怀疑和抵触。

对“幻觉”的恐惧：理论物理学追求的是基于第一性原理的严格计算和精确预测。而AI，特别是生成式AI，其“幻觉”（即生成不准确或虚构信息）的特性，让许多追求严谨的科学家望而却步。他们担心AI的不可靠性会污染科学的纯洁性。

对概率性的不适：AI算法本质上是概率性的，每次运行都可能产生略微不同的结果。这对于习惯确定性思维的物理学家来说，是一种挑战。然而，塞勒指出，这与量子力学的内禀随机性并无本质不同，统计推理本就是现代物理学的核心。

思维惯性的束缚：许多物理学家习惯于用纸笔进行“深度思考”，认为这才是创造力的源泉。他们将AI简单地等同于现成的工具或“深度伪造”技术，未能认识到通过精心设计和调校，AI系统同样可以达到科学研究所需的稳健性。

塞勒认为，打破这种僵局的最好方式，就是像当初说服他自己一样：让年轻一代的研究者用实实在在的成果，展示AI不仅能满足科学的严谨标准，更能解决那些传统方法无法触及的难题。这需要持续的交流和一场自下而上的范式革命。

结论：迈向“AI+科学”的全新蓝图

从最初的怀疑者，到如今“AI+物理”领域的领军人，杰西·塞勒和IAIFI的探索，为我们揭示了人工智能在基础科学领域的巨大潜力。他们不仅在努力建立一个被学术界认可的新兴交叉领域，更在为未来培养能够同时驾驭“深度思考”与“深度学习”的新一代科学家。

塞勒的愿景不止于物理学，而是将“AI+物理”的成功模式扩展到“AI+科学”的更广阔图景中。无论是化学、生物学还是地球科学，每个领域都有其独特的数据和认知框架，都能在这场由AI驱动的变革中贡献力量并从中受益。

人工智能不会消失。对于科学家而言，与其像鸵鸟一样将头埋在沙里，不如主动拥抱、理解并塑造这些强大的工具。现成的AI或许不完美，但它正以前所未有的速度进化。通过与计算机科学界的紧密协作，我们正站在一个全新科学发现范式的入口。未来，新的科学突破可能不再仅仅源于灵光乍现，也可能来自人机协作，通过向AI提出正确的问题，在庞大的可能性空间中进行高效搜索而获得。持续关注AI新闻和AI日报，将是跟上这一变革步伐的关键。