河北
人工智能正在重塑物理学研究的方式，而物理学也在推动AI技术的关键突破。英国物理学会最新发布的路径研究报告显示，约三分之二的物理学家已在使用AI技术，这种双向促进的关系不仅加速了科学发现，更为AI在其他领域的应用奠定了坚实基础。
双向街道机器学习算法对于分析大型物理实验生成的超大型数据集非常有价值。但物理学也帮助推动了人工智能技术的许多进步。（图片提供：Shutterstock/NicoElNino）
从实验室到全球市场的技术传承
这种跨领域合作的典型案例可以追溯到21世纪初的费米实验室。当时，德国卡尔斯鲁厄大学的迈克尔·费因特教授面临一个棘手问题：如何从大量数据中识别美夸克的物质和反物质版本。传统方法面临背景噪声高、信号微弱、数据量庞大的三重挑战。
费因特开发的神经网络算法模拟大脑学习机制，通过组合多个神经元的信息来识别数据模式。这一技术不仅帮助对撞机探测器实验组成功观察到Bs介子在物质和反物质形态间的振荡，更重要的是，该算法的商业版本催生了后来成为全球知名供应链优化公司Blue Yonder的企业。
这种从基础物理研究到商业应用的技术转移模式并非个案。目前，欧洲核子研究中心大型强子对撞机的四个主要实验中，有三个都在使用基于该算法的技术版本，显著提高了从有限数据中提取信息的能力。
数据洪流催生技术需求
物理学对AI技术的需求正在呈指数级增长。大型强子对撞机下一个运行周期预计每年将产生约2000拍字节的真实和模拟数据，这一数据量几乎是YouTube年上传视频总量的10倍，是谷歌年网页数据集的30倍。面对如此庞大的数据量，AI已从科研工具的"奢侈品"变为"必需品"。
英国物理学会的调查显示，在700名受访者中，约三分之二表示曾在某种程度上使用过AI技术，涵盖从机器学习方法到生成式AI的各个领域。这些应用包括图像分类、模式识别、自然语言处理，以及AI伦理和政策制定等更广泛的领域。
深度学习黑暗的天空使用名为 Gower Street 的 AI 工具创建的暗物质模拟地图示例。（抄送 4.0/英国皇家天文学会月刊 536 1303)
暗能量巡天项目为AI在物理学中的应用提供了另一个引人注目的例子。2024年，研究人员利用AI技术分析引力透镜图像，通过模拟不同暗能量参数下的物质分布，将测量精度提高了一倍，相当于使用四倍数据量的传统方法效果。
谨慎应用避免算法偏见
尽管AI为物理学研究带来了革命性进展，但科学家们对其潜在风险保持高度警惕。调查显示，69%的受访者认为AI对物理学构成多重风险，其中最主要的担忧是由于训练数据不完善导致的结果不准确。
麻省理工学院研究生乔伊·布奥拉姆维尼2017年的开创性研究揭示了AI系统中存在的严重偏见问题。她分析三种商用面部识别技术后发现，由于训练数据集主要由白人男性组成，这些系统对有色人种女性的误识率高达35%，而对白人男性的准确率则达到99%。这一发现促使IBM和微软修正了其算法。
在物理学研究中，类似的问题可能导致更严重的后果。训练数据永远无法完美描述实验设备的响应，模拟数据也可能遗漏真实数据中的关键过程。劳伦斯伯克利国家实验室的研究人员指出，即使设计出对已知训练数据不确定性不敏感的程序，也不等同于对实际存在的不确定性具有免疫力。
物理学推动AI技术革新
物理学在精确性和严谨性方面的优势正在反哺AI技术的发展。物理学家在量化偏差和不确定性方面的方法论正被用于改进AI系统的可靠性和可信度。
谨慎理由与任何其他人口群体相比，基于人工智能的面部识别技术对黑人女性的效果较差。这可能会产生现实世界的负面后果。原因是训练数据集严重偏向白人男性。（图片提供：Shutterstock/Fractal Pictures）
物理信息神经网络是这种反向促进的典型代表。这种于2017年首次引入的技术在使用训练数据的同时，还强制执行物理定律的一致性约束，从而弥补有限训练数据的不足，防止产生违反物理规律的解决方案。该技术目前已在计算流体力学、热传递、结构力学、期权定价和血压估算等多个领域找到应用。
贝叶斯神经网络的发展同样体现了物理学的贡献。这种方法将不确定性估计纳入预测过程，使结果更加稳健和有意义，目前正在医疗诊断和股市预测等关键决策领域进行试验。值得注意的是，费米实验室早期开发的神经网络就是一个贝叶斯神经网络的雏形，具备抵御数据异常值、避免统计波动训练问题的能力。
英国政府已将AI视为"我们这一代人的决定性机遇"，并计划成为全球AI超级大国。在这一背景下，物理学界正在积极参与AI发展战略的制定和实施。物理学会路径研究报告强调，需要明确阐述和展示AI能为物理学做什么，以及物理学能为AI做什么，将物理学的独特视角纳入全球AI发展的对话中。
这种双向促进的关系预示着物理学与AI将在未来继续深度融合，不仅推动科学发现的边界，更为解决人类面临的重大挑战提供强有力的技术支撑。
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