近日,北京大学物理学院马滟青教授带领的课题组所取得的研究成果受到了广泛关注。
他们研发的“AI-牛顿”(AI-Newton)系统,能够在无需人工监督、也不依靠任何先验物理知识的条件下,直接从46组物理实验的原始含噪数据里,独立挖掘出经典力学的核心规律——牛顿第二定律(F=ma)。
相关进展11月14日被《自然》(Nature)新闻栏目长篇专题报道。
不同于传统AI仅能识别数据模式或进行预测,“AI-牛顿”创新采用“大胆猜想、小心求证”的合情推理策略,模仿人类科学家的认知过程。
该系统通过实验库生成物理数据,借助符号回归与微分代数等技术,从时空坐标、几何信息等基础符号中提炼概念。

再逐步构建起包含符号、概念、定律的三层知识架构,最终自主推导出力、质量、加速度的关联规律,甚至同步发现了能量守恒等重要物理法则。
此次研究标志着AI从科研辅助工具向“自主发现主体”迈出关键一步。
课题组称,他们打算把“AI-牛顿”运用到更具挑战性的领域,比如尝试去理解并发现量子理论里的复杂规律。

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