# 热门搜索 #
大模型
人工智能
openai
融资
chatGPT
AI设计出人类看不懂的实验，却成功破解物理学数十年难题，大幅提升LIGO灵敏度。寻找暗物质，解读宇宙公式都不在话下，AI辅助物理学发现的新时代已经到来。
物理学界「炸锅了」！
AI主导设计的物理实验方案，顶尖科学家看不懂，但它竟然成功了！
实验方案中的「反直觉」和「外星造物」般的复杂性震惊了科学界。
尽管顶尖科学家初看时完全无法理解其逻辑，但该方案在模拟中被证实极其有效，标志着物理学可能迎来了自己的「AlphaGo时刻」。
AI设计出了一种新颖的光学元件布局，可使LIGO引力波探测器的灵敏度提高10%到15%！
别小看这点进步，在需要「亚质子精度」的世界里，10%到15%的提升是非常巨大的！
LIGO（激光干涉引力波天文台，Laser Interferometer Gravitational-Wave Observatory）是一个用于探测引力波的物理实验设施
LIGO最著名的成就是首次直接探测到由两个黑洞合并产生的引力波（以GW150914命名）。
2015年9月14日探测到的引力波现象，是人类首次直接探测到的引力波（图为想象）
LIGO属于精密测量的一种，有多精密？
想象一下，在LIGO那两座一模一样的探测器里，激光束在巨大的L形、长达四公里的双臂中穿梭亿万次。
当引力波——也就是时空的涟漪——掠过时，其中一条臂的长度变化，甚至比一颗质子的宽度还小！
这是一种怎样的精度？
LIGO的干涉仪是有史以来建造的最大的干涉仪。其臂长为4公里。
这相当于从地球测量远在半人马座α星之间距离，但误差不能超过一根头发丝的宽度！
所有伟大的天文学发现，都源于这种令人发指的灵敏度。
这台神器的设计，耗费了物理学家们数十年的心血，将每一个零件都推向了物理的极限。
然而，加州理工学院的物理学家Rana Adhikari却在思考一个疯狂的问题：我们还能做得更好吗？
Rana Adhikari曾在21世纪初领导LIGO的探测器优化团队，他们呕心沥血，才将机器打磨至此。
但在2015年首次探测到引力波后，他渴望LIGO能捕捉到更宽频带的引力波，从而发现不同尺寸的黑洞合并，甚至是……一些闻所未闻的宇宙奇观！
「我们真正想发现的，是那些没人想象过的、狂野的、全新的天体物理现象！」
Rana Adhikari说，「我们不该对宇宙能创造出什么，抱有任何偏见！」
于是，他和团队将目光投向了AI。
他们使用了一套AI软件，这套软件最初只是用来设计桌面上的量子光学实验。
他们把所有能想到的组件——透镜、反射镜、激光器——全部「喂」给AI，让它在一个不受任何限制的虚拟空间里，自由组合，构建一个功能更强的干涉仪。
AI彻底放飞了自我！
它设计的探测器方案，动辄绵延数百公里，包含数千个元件。
「AI给出的方案，人类根本无法理解！」
Rana Adhikari回忆道，「它们太复杂了，看起来就像是外星人的杰作，或者说，只有AI才能造出来的东西。它完全没有人类所追求的对称感、美感……简直就是一团乱麻！」
研究人员费了好大劲，才学会如何「清理」AI的输出，让它变得可以解读。
可即便如此，摆在他们面前的设计图，依旧让他们困惑不已。
图中是从空中俯瞰位于美国路易斯安那州利文斯顿的探测器
「如果我的学生敢把这种东西交给我，我肯定会说：不不不，这太荒谬了！」Rana Adhikari坦言。
然而，模拟结果却清清楚楚地显示：这个荒谬的设计，真的有效！
花了整整几个月，团队才终于搞懂了AI的「鬼点子」。
原来，AI用了一个反直觉的妙计：它在主干涉仪和探测器之间，额外增加了一个三公里长的环形结构，让光在离开主臂后先在这里「兜圈子」。
团队恍然大悟！
AI竟然翻出了几十年前苏联物理学家提出的一个深奥理论——利用该原理可以有效降低量子力学噪声。
这个想法因为过于超前，从未有人在实验中尝试过！
「要跳出公认的思维框架，去想这么遥远的事情，实在太难了，」Rana Adhikari感慨道。
「我们真的需要AI。」
他估算，如果当初建造LIGO时就有AI的这个洞察，「LIGO的灵敏度将凭空提升10%到15%！」。
在这个精度决定一切的领域，这无疑是一个巨大的飞跃！
多伦多大学的量子光学专家艾Aephraim Steinberg评价道：
LIGO是成千上万顶尖人才苦思冥想了40年的庞然大物。
他们几乎想尽了一切办法。
AI能提出任何新东西，都证明它做到了成千上万人没能做到的事。
AI的颠覆性，远不止于此。
在量子世界，两个从未相遇的粒子，可以通过一种名为「量子纠缠」的操作，建立起神秘的连接。
不过几十年来，物理学家一直认为量子纠缠需要量子物体「一开始处于同一位置」。
但到了20世纪90年代初，后来因其对纠缠的研究而获得诺贝尔物理学奖Anton Zeilinger证明事实并非总是如此。
他和同事们提出了一个实验，从两组互不相关的纠缠光子开始。
光子A和B彼此纠缠，光子C和D也彼此纠缠。
然后研究人员设计了一种巧妙的实验装置，由晶体、分束器和探测器组成，对光子B和C（来自两个纠缠光子对中的各一个光子）进行操作。
经过一系列操作后，光子B和C被探测并被摧毁。
但作为结果，原本未曾发生过相互作用的伴侣粒子A和D却变得纠缠起来。
这一现象被称为纠缠交换（Entanglement Swapping），如今已成为量子技术的重要基础构件之一。
2021年，物理学家Mario Krenn的团队，让他们的AI软件「PyTheus」重新设计这个实验。
Py代表编程语言Python。
Theus则取自希腊神话中杀死牛头怪弥诺陶洛斯的英雄忒修斯。
结果，AI给出的方案，与Zeilinger的经典设计截然不同！
「我当时一看，就认定它肯定是错的。」Krenn说。
然而，AI的设计借鉴了另一个完全不同领域的思想——多光子干涉中的思路，构建出一种更简洁、更高效的方案。
2024年12月，由南京大学马小松领导的中国团队在现实中搭建了这个实验，并证实：AI的设计完美可行！
论文地址：https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.133.233601
实验设计并不是物理学家使用人工智能的唯一方式。
他们还利用人工智能来解析实验结果。
AI在另一个领域大显身手：从海量数据中挖掘隐藏的物理规律。
· 寻找暗物质公式
AI分析了宇宙中暗物质团块的观测数据，竟然得出了一个比人类科学家提出的公式更精确、更贴合实际的全新方程！
威斯康星大学的物理学家Kyle Cranmer及其合作者利用一个机器学习模型，根据其他邻近暗物质团块的可观测属性，预测宇宙中暗物质团块的密度。
Cranmer说：「AI的方程完美地描述了数据，但它还讲不出背后的物理逻辑」。
AI只给了结果，但没有解释。
· 重现自然对称性
加州大学圣地亚哥分校的计算机科学家Rose Yu团队，让AI分析欧洲大型强子对撞机（LHC）的数据。
在不被告知任何物理知识的前提下，AI独立发现了「洛伦兹对称性」——这是爱因斯坦相对论的核心基石！
尽管今天的AI在提出真正的、全新的物理假说方面还力不从心，但它已经从一个单纯的工具，进化为一个强大的「合作者」。
Cranmer认为，随着大语言模型的加入，AI甚至可能很快就能帮助人类构建科学假说。
「我们可能真的正在跨越一个门槛，一个由AI辅助我们发现新物理学的时代，即将到来！」
参考资料：
https://www.quantamagazine.org/ai-comes-up-with-bizarre-physics-experiments-but-they-work-20250721/
文章来自于微信公众号“新智元”。
