第108章 意外的物理学经验（2 / 2）
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【但……物理学经验+1，又是怎么回事】
【ai和物理，感觉八竿子都打不著啊！】
他百思不得其解。
他继续向下阅读那篇论文，试图从更深层次的理论中，寻找答案。
当他看到“hopfield网络”与“isg模型”之间的深刻联繫，看到“深度学习”的训练过程，如何可以被类比为“模擬退火”这个源自於统计物理学的算法时，他才恍然大悟。
【原来如此！】
【一个由数十亿、甚至数千亿个参数构成的巨大网络，其整体行为，已经无法再用单个神经元的简单逻辑来描述。它呈现出的，是一种『集体效应』，是一种『涌现』现象！】
【而研究这种由海量个体构成的复杂系统的宏观规律，恰恰是『统计物理学』最擅长的事情！】
他又搜索了一些ai与物理学的相关信息，搜索结果的第一条，就是一条刚刚过去几个月、还带著热度的重磅新闻。
【“2024年诺贝尔物理学奖揭晓！授予约翰霍普菲尔德与杰弗里辛顿，以表彰他们为机器学习，特別是人工神经网络所做出的奠基性发现！”】
“诺贝尔物理学奖……颁给了ai方向”
颁奖是在10月，刚好是徐辰进入拔尖计划没多久的时候。那会他每天忙的都没时间吃饭，自然没时间关注外界这些新闻。
当时，这个结果，在全球范围內，都引起了巨大的爭议。
许多人质疑：“ai是计算机科学，凭什么拿物理学奖”
但徐辰此刻，却瞬间，理解了诺贝尔奖委员会那超越时代的深刻用意！
【我明白了……】
他看著屏幕上，关於“hopfield网络”的介绍，心中思索：
【霍普菲尔德，他天才般地，將神经网络中的神经元状態（激活或抑制），与统计物理学中的『自旋玻璃』模型（spgss）中的磁矩朝向（向上或向下），进行了类比！】
【他定义了一个『能量函数』，使得网络的每一个可能状態，都对应一个能量值。而网络的『学习』和『记忆』过程，就等同於，这个物理系统，自发地，向著能量最低的、最稳定的状態演化的过程！】
【他用物理学的语言，为『记忆』这个看似属於生物学和心理学的概念，赋予了一个清晰、可计算的数学模型！这是一种石破天惊的、跨学科的伟大洞见！】
【而辛顿，则在此基础上，发展出了『玻尔兹曼机』，引入了『温度』和『概率』的概念，让神经网络，能够跳出『局部最优解』的陷阱，去寻找全局的、更优的解！这，不就是『模擬退火』算法的核心思想吗！】
【他们两人，不是在『发明』ai，他们是在『发现』ai背后，那与宇宙运行规律如出一辙的、更深层次的『物理法则』！】
【诺贝尔奖委员会，不是在奖励一个『计算机算法』，他们是在奖励一种『世界观』！一种將信息、智能、与物质、能量，统一起来的、全新的世界观！】
想通了这一点，徐辰的心中，掀起了滔天巨浪！
他第一次，如此清晰地，感受到了不同学科之间，那隱藏在最底层、相通的深刻联繫！
【看来，系统是对的。】
【数学、物理、化学、生物、信息……这些，从来都不是孤立的学科。它们只是人类，为了方便理解，而从不同角度，对同一个『宇宙真理』，进行的『管中窥豹』而已。】
这个发现，让他对整个科学大厦的认知，再次，跃迁到了一个新的维度！
他也对ai这个领域，產生了更加浓厚的兴趣。
……
【如果，我能有一个足够强大的ai助手，来帮我处理那些繁琐的、重复性的工作，比如，查阅文献、整理资料、回復常规邮件，甚至……帮我进行一些大规模的数值计算和猜想验证……】
【那我的研究效率，岂不是能得到指数级的提升】
这个念头一起，便如同燎原的野火，再也无法熄灭。
但他同样清楚，目前市面上所有的大语言模型，包括这个最新的deepseek-r1，都存在一个致命的、源於其底层原理的缺陷——“幻觉”。
它们的本质，不是“理解”，而是“预测”。
它们只是在根据海量的语料库，去计算出下一个词语出现的“最大概率”。
这种机制，决定了它们在处理事实性、逻辑性要求极高的任务时，偶尔，会一本正经地，胡说八道。
对於日常生活来说，这种小错误，无伤大雅。
但对於要求100%精確的数学研究来说，任何一个微小的错误，都可能是致命的。
【看来，想要一个真正可靠的、能用於严肃科研的ai助手，还得靠自己啊。】
他心中暗道。
【不过，这个领域，太复杂了。它是一个融合了数学、计算机、物理学、神经科学的『交叉学科』。以我现在的知识储备，还远远不够。】
【等我的数学等级，提升到lv.3，或许，可以花点时间，系统地，研究一下这个方向。】
他为自己，又立下了一个长期的“小目標”。
然后，他关掉了手机，站起身，伸了个懒腰。
……
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