《AI 拿下诺贝尔物理学奖：是突破还是 “广告”?》

　诺贝尔奖，这个在科学界极具权威性的奖项，似乎也在与时俱进地寻找着 “流量密码”。今年，当诺贝尔物理学奖授予两位 AI 领域的大牛时，整个学界都为之震惊。无论是学物理的还是搞 AI 的，都感到意外不已。

　　获奖者之一的 Geoffrey E. Hinton 在接到获奖通知时，甚至怀疑是诈骗电话，这足以说明此次诺奖的出人意料。不少人曾预测凝聚态物理领域会是今年的热门，然而最终的结果却让他们大失所望。那么，AI 究竟配不配得上这个诺贝尔物理学奖呢?

　　从结论来看，物理学与 AI 之间的联系早已存在。年初由 Sora 引发的 “世界模型” 争议，就是物理 AI 的一种里程碑式应用。虽然 Sora 的想法过于理想，OpenAI 也未公开其完全体，但科技巨头们对 AI 在物理学领域的研究并未停止。例如，英伟达 CEO 黄仁勋在 Computex 2024 上预测，AI 下一波浪潮就是物理 AI(实体 AI)。一旦 AI 变成实体，似乎就与物理学紧密相关了。

　　那么，AI 与物理究竟有何关系呢?从官方解释来看，约翰・霍普菲尔德创造了可存储和重构信息的结构，杰弗里・辛顿发明了能独立发现数据属性的方法，这些对于人工神经网络的机器学习至关重要。从这个角度理解，机器学习可作为研究物理世界的工具，就如同去年的诺贝尔物理学奖 “阿秒激光” 一样。然而，“阿秒激光” 一听就与物理学有关，而机器学习却更像是一种 “玄学”，这也导致了今年 AI 获奖的争议颇大。

　　从原理上讲，AI 与物理学也并非毫无关联。机器学习产生智能的过程是一种 “涌现” 现象，即许多小个体相互作用后产生大的整体，且整体展现出个体所不具备的新特性，这与凝聚态物理学中阐明微观结构与物理性质关系的特点有相似之处。所以，将 AI 划分到无生命的物理学范畴也有一定的道理。

　　AI 最大的想象力在于进入物理世界。目前的大模型与涌现现象的联系还比较牵强，其能力主要依赖已有的知识体系。而 Sora 模型的出现，让人们看到了 AGI 的多模态能力，下一代模型经过更大规模、更通用的训练后，将具备更复杂、更多层次的逻辑推理能力，甚至可以帮助人类解决复杂问题，这就是 “世界模型” 的追求目标。英伟达、Meta 等科技巨头都是 “世界模型” 的力挺者，黄仁勋多次宣传物理 AI，Meta 也推出新研究和新架构，希望让 AI 理解物理世界。不过，世界模拟器并非易事，AI 大佬们内部也存在不同流派，如 LeCun 不认为 Sora 代表的生成式技术能理解物理世界，黄仁勋则觉得机器人才是物理 AI，而李飞飞新成立的公司将 “空间智能 AI” 作为主攻方向。

　　总之，各家在追求 “世界模型” 的道路上选择了不同的技术路线。黄仁勋的一句话说得很有道理：“当前许多 AI 系统尚未真正理解物理定律，也无法以物质世界为基础进行深度学习。” 但未来的 AI 必然会越来越多地参与到物理世界中。回到 “AI 拿下诺贝尔物理学奖” 这件事，瑞典皇家科学院似乎找到了一个 “流量密码”，在激烈的讨论中，无形间为 “世界模型” 打了广告。同时，也给物理学界打了 “预防针”，万一哪天 AI 真的可以模拟真实物理世界，那将是一件更加震撼的事情。这一事件既引发了争议，也为未来的科学发展带来了更多的思考和可能性。