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北京大学高能物理组的研究，今（1日）在X社群平台上热议起来，该研究团队让一套完全没读过物理教科书、训练资料中毫无物理理论的AI人工智能自行推导物理。它事先不知道什么是质量、力、能量或重力，起点只有物体的位置和时间，从一系列杂凑的模拟实验资料中，它成功搭建出了牛顿力学，发明了质量的概念、然后观察到了动量，然后是能量守恒，也推导出了万有引力。

研究人员给这套“AI牛顿”（AI-Newton）46组古典力学实验，涵盖小球自由运动、弹簧振动、碰撞、斜面、抛体，一直到多个物体互相拉扯的较复杂系统，资料由微分方程算出后再加入高斯噪声，刻意模拟真实量测下的不完美。

AI-Newton像学徒一样慢慢累积，系统内部有“概念库”与“定律库”，一开始几乎是空的。它会自己提出可解释的中间概念，例如由位置对时间的变化定义出速度，再从不同实验反复出现的守恒量，抽出动能、弹性位能等概念，接着用符号回归找出概念之间的关系。

某个定律在新实验失效时，它会尝试补上新的项目，扩大适用范围，如果知识变得臃肿时，再靠微分代数的简化算法清掉冗余式子。

跑完一轮大约要几十个小时、上千次尝试。平均下来，它会登记约90个物理概念、约50条较一般的定律。

AI-Newton推导出的公式长这样

最醒目的成果，是AI-Newton重新推导出牛顿第二定律、能量守恒，以及万有引力，只不过它没有给这条定律取人类会懂的名字，论文里所谓的“牛顿第二定律”，是研究团队事后对照AI自己列出来的公式后对上的，不是系统自己命名的。

制图：张威翔｜资料来源：北京大学高能物理组 AI-Newton 研究

这些定律都是人类早已知道的，但这套实验贵在于人类没有监督、没有先验物理知识的情况下，AI自己发明了可迁移的概念，再把定律从单一实验拓展到多重实验。

人类花了几个世纪，从落体、行星和碰撞中抽出质量、力和能量这些概念，这套系统则在受控的模拟世界里，用符号推理和自己逐步修正重现。