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人工智能与物理学

人工智能与物理学 硅基生命AIGC
2025-11-14
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最近几年，AI 已经迅速渗透到社会的各个角落了。
从聊天机器人、图像生成到黑洞照片增强器以及蛋白质结构预测。
2024 年，诺贝尔物理学奖颁发给了约翰·霍普菲尔德和杰弗里·辛顿以表彰他们在该领域所做出的贡献。
但为什么 AI 能拿物理学奖呢？
一切的起点：伊辛模型
时间回到 1920 年，德国物理学家威廉·楞次给他的学生伊辛提出了这样一个课题：
他要伊辛研究一种用来解释某些材料（例如铁）中磁性的模型。
一块铁由无数原子组成，每个原子的电子会产生微小的磁场，也就是物理学中的自旋。
自旋大致可以分为两种状态：向上或向下。伊辛将这块铁抽象为一个网格，每个格点代表一个原子，每个原子可以“向上”或“向下”，相邻原子之间会互相影响。
随着时间推移，温度会让这些自旋随机波动，相邻自旋倾向于对齐。若加上外部磁场，所有自旋都会趋向于与磁场方向一致。这时，铁块就会变成一个整体的永久磁体。
这就是著名的伊辛模型（Ising Model），它让人们能更好地理解铁磁性的形成。
可以把系统看作一个小球在山地上滚动。小球的位置代表系统当前的自旋分布，山地的高度代表该状态的能量，随着时间流逝，小球会滚向更低的能量谷地，系统变得更稳定。
Hopfield 网络诞生
1982 年，计算机科学蓬勃发展。
美国科学家约翰·霍普菲尔德受伊辛模型的启发，提出了一个有记忆模式的算法模型，也就是 Hopfield 网络。
在这个模型中，原子被替换成了人工神经元，每个神经元可以被激活（1）或关闭（0），所有神经元彼此相连，每条“突触”之间带有一个权重系数。
这些权重可以是让两个神经元倾向于取相同状态的正值，或者是两者互不影响的零值，亦或是倾向于取相反状态的负值。
神经网络会不断更新状态，每个神经元计算来自所有突触的加权和，然后根据阈值决定是否激活。系统逐渐演化到能量更低的状态，也就是更稳定的模式。
霍普菲尔德发现，只要适当调整突触权重，就能塑造能量地形。我们可以人为“挖出”几个能量低谷，让神经网络自动收敛到这些谷底。这些低谷，就代表神经网络记住的模式。因此，当输入一个接近的初始状态时，网络会自动演化到最近的记忆模式。
这就是机器学习的早期雏形：系统能自我学习并记忆模式。
神经网络与物理场的对应关系
几十年来，研究者们不断扩展这一模型，逐渐演化出我们今天熟悉的神经网络。通过大量样本学习，反复调整参数，让模型能够识别和记忆常见的规律。这就是我们常说的机器学习。
但物理与 AI 的联系并不止于此。
科学家发现，神经网络与基本物理场之间，还存在一个更深层的数学类比。
高斯分布与量子场
想象一个简单的神经网络：它接收两个输入值，经过若干层计算，输出一个结果。可以把这个网络看作一个数学函数：输入是空间中的点，输出则是对每个点的场值。
这与物理中“场”的概念非常相似：大气温度场描述空气中的温度分布；流体速度场描述每个点的流速；重力场描述空间中重力的大小。
同样地，神经网络根据参数不同，会生成不同的场。如果我们随机改变这些参数，并记录输出的分布，某些输出值就会出现得更频繁；随着网络变宽（神经元数量增加），输出分布逐渐趋于平滑；最终，分布会收敛成一个高斯分布，也就是经典的钟形曲线。
这项发现最早来自 1995 年，辛顿的学生 Radford Neal 提出：当神经网络变得无限宽时，它们的行为趋向于高斯过程。
AI 与量子场论的奇妙对应
时间来到 2020 年，人工智能与基础相互作用研究所（IIIAFI） 提出了一个惊人的对应关系，无限宽的神经网络的行为，与量子场的行为几乎一致。
在量子物理中：世界由各种量子场组成，粒子只是这些量子场中的扰动，量子场的值会随机波动，当粒子之间没有相互作用时，这些波动服从高斯分布。
一个无相互作用的量子场，就像一个无限宽、参数随机的神经网络。而当现实中粒子彼此作用时，物理学家会通过微调高斯模型，加上修正项来模拟这些相互作用。这与有限宽神经网络中出现的非完美高斯偏差如出一辙。
因此，在数学上神经网络中的非线性修正≈量子场中的粒子相互作用。
最后
如今，量子场论是我们理解宇宙最成功的理论，但其计算极其复杂。例如模拟夸克的相互作用，即使是最强的超级计算机也难以胜任。
然而，神经网络可能会提供一种全新的计算方法：它们能自然再现自由量子场的统计特性，甚至可以模拟有相互作用的场，如 φ⁴ 模型，或者研究具有特殊对称性的共形场。虽然这些尝试仍然处于早期阶段，但它为理论物理开辟了一个新的方向。
AI 与物理的联系已经渗透到多个层面：
  1. 实验物理：利用 AI 降噪引力波信号、识别新粒子数据；
  2. 理论物理：用神经网络解数学方程、探索量子场属性、研究弦论多宇宙结构；
  3. 凝聚态物理：发现新材料特性、模拟相变；
  4. 天体物理：重建被引力透镜扭曲的图像、绘制暗物质分布图。
反过来，物理学的概念能量地形、量子场、相互作用这样的物理学概念也帮助我们重新理解人工智能的内部运作，让“黑箱”变得更加透明。

【声明】内容源于网络
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硅基生命AIGC
专注于为企业打造AI数字应用，致力于将前沿AIGC人工智能技术转化为可落地、高价值的商业应用
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