MIT惊人神作：AI独立提出哈密顿物理！0先验知识，一天破译人类百年理论

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文章摘要

MIT物理学大牛Max Tegmark团队的最新研究揭示了AI在物理领域的惊人潜力。研究发现，AI能够在没有任何先验知识的情况下，独立提出哈密顿物理量或拉格朗日方程式。仅仅通过尝试解释数据，AI就收敛到了这些成熟的物理原则，发现了宇宙间的奥秘。这一发现不仅展示了AI在科学探索中的强大能力，也为未来的物理学研究提供了新的思路。

研究团队提出了一种名为MASS（Multiple AI Scalar Scientists）的新架构，允许单个神经网络学习跨多个物理系统的理论。MASS在来自各种物理系统的观测数据上进行了训练，且事先并未被告知底层的物理定律。结果发现，MASS开发的理论与已知的经典力学哈密顿或拉格朗日表述高度相似，具体取决于其分析的系统的复杂性。这表明，AI能够通过数据驱动的方式，自动发现并应用物理规律。

研究还探讨了多个AI科学家在面对相同训练数据时的表现。有趣的是，这些AI科学家在学习经典物理学后，起初可能会存在分歧，但当数据变得多样化之后，他们就会不约而同地收敛到拉格朗日/哈密顿这些已知的理论。这一现象表明，AI科学家在面对复杂系统时，能够通过不断修正自己的理论，最终达成一致。

研究团队进一步分析了AI科学家在面对更复杂系统时的表现。他们发现，随着系统数量的增加，模型学习到的显著项数量反而减少，但理论变得更加多样化。这表明，AI科学家能够通过寻找通用理论表达，来解释多个系统的物理规律。此外，研究还发现，不同AI科学家在面对同一物理系统时，虽然可能学会不同的理论形式，但这些理论在本质上是一致的。

研究的另一个重要发现是，MASS学到的理论形式与拉格朗日量高度相似。在MASS所探索的丰富理论空间中，拉格朗日描述似乎已经足够，这表明在经典力学中，拉格朗日描述可能是唯一正确的描述体系。这一发现不仅验证了拉格朗日力学的普适性，也为未来的物理学研究提供了新的方向。

总的来说，这项研究展示了AI在物理学中的巨大潜力。通过数据驱动的方式，AI能够独立发现并应用物理规律，甚至能够超越传统的物理学家，提出新的理论框架。这一发现不仅为未来的物理学研究提供了新的工具，也为AI在科学探索中的应用开辟了新的道路。