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AI牛顿横空出世：北大团队如何让AI自主发现物理定律？

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科学的殿堂，正迎来一位特殊的“思考者”。想象一下，一个AI系统仅仅通过观察小球运动的枯燥数据，就能像牛顿一样“顿悟”，自行推导出支配宇宙的物理定律。这不再是科幻小说的情节，而是北京大学团队带来的革命性突破——AI-Newton系统。这一成果不仅登上了顶级期刊，更预示着一个由AI驱动科学发现（AI for Science）的新时代的到来。
在人工智能（AI）飞速发展的今天，我们习惯于将AI视为强大的“模式识别大师”，它们能在海量数据中精准找出关联性，但要从这些关联中提炼出如“F=ma”这样简洁而普适的科学定律，却一直是难以逾越的鸿沟。AI-Newton的出现，正是在这条充满挑战的道路上迈出的坚实一步。它不仅仅是一个模型，更是一个全新的科学发现范式，有望将人类从冗长、易受偏见影响的传统研究中解放出来。想要紧跟AI发展的最前沿，了解更多类似AI-Newton的突破性进展，可以访问AI资讯门户网站 AIGC.bar，获取最新的AI新闻和深度解读。

什么是AI-Newton？超越“黑箱”的符号回归

与当前主流的基于神经网络的AI模型不同，AI-Newton采用了另一种被称为“符号回归”（Symbolic Regression, SR）的技术路径。
传统的神经网络模型，尽管在模式识别上表现出色，但其决策过程往往像一个“黑箱”，我们很难理解它到底学到了什么，这在要求严谨和可证伪的科学领域是致命的弱点。而符号回归则完全不同，它的目标是直接搜索能够最精确描述物理现象的数学方程式。
  • 可解释性：它生成的不是复杂的神经网络权重，而是人类科学家可以阅读、理解和验证的显式数学表达式。
  • 简洁性：它追求用最简洁的公式来描述复杂的现象，这与奥卡姆剃刀原理不谋而合，也是伟大物理定律的共同特征。
  • 概念推导：更重要的是，AI-Newton不仅仅是拟合数据，它会尝试去“推导”和“定义”物理概念，比如从零开始理解什么是“质量”、什么是“能量”。
AI-Newton巧妙地将大模型的广博知识与符号回归的严谨性结合起来，利用大模型的推理能力为符号搜索提供方向，从而在庞大的可能性空间中高效地找到合理的候选定律。

AI-Newton的核心机制：知识库与自主发现工作流

AI-Newton的强大能力源于其精心设计的两大核心组件：一个动态的知识库（Knowledge Base, KB）和一个模拟人类科学家思考过程的自主发现工作流。

知识库：AI的“知识体系”

AI-Newton的知识库是其进行思考和推理的基础，它由实验库和理论库构成，所有知识都通过一种专门设计的物理领域专用语言（DSL）进行表示。
  • 三层结构：理论库采用“符号-概念-定律”的三层结构。
  • 符号层：存储基础的数学和物理符号。
  • 概念层：存储AI自主发现的物理概念，如“动能”、“势能”等。这些概念以明确的DSL表达式表示，而不是模糊的潜在特征，大大提升了可解释性。
  • 定律层：存储发现的物理定律，并区分为仅适用于特定实验的“特定定律”和具有普适性的“一般定律”（如能量守恒、牛顿第二定律）。
这种结构化的知识管理方式，使得AI-Newton能够像人类一样，逐步构建起自己的物理知识大厦，并将已学到的知识迁移到新的、未知的问题中。

自主发现工作流：模拟科学家的“合理推理”

AI-Newton的工作流程并非暴力搜索，而是模拟了科学家的研究过程——“提出假说，然后验证”。这个过程被称为“合理推理”（Plausible Reasoning）。
  1. 选择目标：系统首先根据算法推荐，从知识库中选择一个实验和相关的概念进行研究。
  1. 寻找特定定律：通过符号回归，在选定的概念之间寻找数学关系，发现适用于当前实验的“特定定律”。
  1. 推广为一般定律：这是最关键的一步。系统会尝试将已有的“一般定律”应用到新实验中。如果定律失效，它不会直接放弃，而是会尝试对原有公式进行修正（比如增加一个修正项），从而推导出一个更普适、更强大的新“一般定律”。
通过这个不断循环、迭代的流程，AI-Newton能够启发式地利用已知探索未知，从简单的现象逐步深入，最终揭示出复杂系统背后的深刻规律。

惊人的成果：自主发现牛顿第二定律与能量守恒

为了验证AI-Newton的能力，研究团队设计了涵盖46个不同牛顿力学场景的实验，包括小球碰撞、弹簧振动、天体运动等。这些实验数据都模拟了真实世界中的测量噪声。
在没有任何物理先验知识（比如不知道什么是力、质量、能量）的前提下，AI-Newton完全从零开始，通过观察这些实验数据，展现出了惊人的学习能力：
  • 渐进式学习：它像一个初学者一样，先从简单的概念（如速度）开始，然后逐步定义出更复杂的概念（如动量、动能），最终将它们组合，推导出了完整的能量守恒定律和牛顿第二定律。
  • 发现多种力：系统成功识别并用简洁的数学形式描述了牛顿力学中的三种典型力：弹力、近地重力和万有引力。
  • 知识的泛化：最令人印象深刻的是，它发现的“一般定律”能够同时解释多个看似无关的复杂物理系统，展现了强大的泛化能力。
这些成果有力地证明，AI不仅能“看懂”数据，更能“理解”数据背后的物理世界。

展望未来：AI驱动的科学发现新范式

AI-Newton的成功只是一个开始。它作为一个概念验证系统，展示了AI在基础科学发现领域的巨大潜力。未来的发展方向充满想象空间：
  • 集成更强工具：可以引入更强大的数学工具（如微积分、群论），提升其推导和证伪定律的能力。
  • 融合自然语言：通过集成自然语言处理能力，AI-Newton将能理解和表达那些难以用纯数学公式描述的物理概念（如惯性、量子力学原理），让人工智能的思考方式更接近人类。
  • 跨学科应用：这一框架不仅限于物理学，未来有望应用于化学、生物学、材料科学等更广泛的领域，加速全人类的科学探索进程。
从AlphaGo在围棋领域击败人类，到今天的AI-Newton自主发现物理定律，我们正见证着AGI（通用人工智能）的曙光。AI不再仅仅是工具，它正在成为我们探索未知世界的智慧伙伴。想要持续追踪AI领域的最新动态和深度分析，欢迎访问一站式AI门户 AIGC.bar，与我们共同见证这场正在发生的科技革命。
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