人工智能可能刚刚发明了“另类”物理学

我们的物理学基于变量，例如加速度和质量。其中一些可以归结为更基本的变量，例如距离和时间。如果有另一种方法可以量化宇宙的运作，我们还没有掌握它。然而，正如哥伦比亚机器人专家刚刚发现的那样，我们熟悉的变量可能不是唯一的变量。

陈博远博士及其合著者训练了一个人工智能 (AI) 系统来计算描述物理系统和预测发展所需的变量数量。结果已在自然计算科学，但这仅仅是一个开始，因为我们才刚刚开始了解计算机推导出的变量。

“我一直在想，如果我们遇到了一个聪明的外星种族，他们是否会发现与我们相同的物理定律，或者他们可能会用不同的方式描述宇宙？”资深作者说霍德·利普森教授在一个陈述“也许某些现象看起来神秘复杂，是因为我们试图用错误的变量集来理解它们。”

毕竟，论文指出：“文明花了数千年的时间才将质量、动量和加速度等基本机械变量形式化。只有将这些概念形式化后，才能发现机械运动定律。”同样，如果没有温度、能量和熵的正式概念，就无法推导出热力学定律。至少其中的一些对我们来说是直观的，但我们的祖先却不是。

偶尔，科学家会瞥见如果我们从不同的变量开始，宇宙会是什么样子。数学家诺曼·怀尔德伯格创造了他所谓的“有理三角函数”他用长度平方和角度正弦（他称之为象限和展开）代替三角形中熟悉的变量——长度和角度。用这些变量解决一些问题会变得容易得多，但对于任何受过欧几里得几何训练的人来说，一开始感觉就像在说一门外语。

一些文化——最著名的是美国本土霍皮人——也被认为认为变量例如时间与世界上大多数地方不同，这使他们对物理学有了根本不同的看法。

为了找到对我们来说更陌生的变量，我们需要咨询那些在成长过程中从未接触过角度和距离等熟悉概念的人。这样抚养孩子是违法的，因此作者求助于人工智能，从一段弹性双摆的视频开始。

物理学家观察双摆系统时，最有可能看到四个变量——每条摆臂的角度和角速度。这四个变量对我们来说很直观，也很容易测量。然而，本科物理专业的学生也受过训练，要根据每条摆臂的动能和势能来对系统进行建模。

作者向神经网络展示了一段双摆视频，并询问它看到了多少个状态变量。虽然答案是四个，但计算机和人类缺乏共同语言来确定这些变量是什么。其中两个似乎与我们测量手臂角度的方式相似，但其他变量仍然是个谜。

“我们尝试将其他变量与我们能想到的任何事物联系起来：角速度和线速度、动能和势能活力以及各种已知量的组合，”解释陈说：“但似乎没有什么是完全吻合的。”然而，该网络对钟摆未来运动的预测非常准确，似乎已经识别出了真实的变量，即使这些变量对我们来说很陌生。

随后，作者向计算机展示了更复杂的动力系统，例如“空中舞者”附近一家汽车经销商的外面，熔岩灯，壁炉里的火焰。报告称，描述这些系统分别需要 8 个、8 个和 24 个状态变量，但目前尚不清楚这些变量是什么。

以前的机器学习工具已经模拟了物理系统的动态，但提供了相关状态变量的测量值，即完整描述系统演变的定量变量。一旦以这种方式教导，机器不太可能想出自己的替代变量。

现在看来，人工智能系统确实可以识别新变量——我们只需要一个翻译来理解它们是什么。