科學家們認為他們找到了解「自然運作方式」的關鍵
一組專家相信這可能是重大突破，但並非所有人都這麼認為。
一篇尚未經過同行評審的新論文指出，物理學方程式遵循一種獨特的公式。作者表示，他們的概率想法可以用來協助訓練物理學的機器學習。然而，他們的目標與目前AI的使用並不一致。
在這項令人費解的研究中，科學家們將一種詞頻理論應用於三組物理方程式，並得出了一些結論。當接受《新科學家》採訪時，一位研究人員表示，他認為這項研究可以為尋找新物理模型的機器學習算法提供指導。現在，問題是：這是否是下一個黃金比例，還是皇帝的新衣？
研究人員在一篇未經同行評審的研究中介紹了他們的想法，該研究目前已作為預印本發表在arXiv上。他們解釋說，這一靈感來自於1935年語言學家喬治·金斯利·齊夫提出的齊夫定律。該定律指出，詞頻呈現出一種反指數分佈，並帶有很長的尾巴。詞語的總出現次數大約等於其在文本頻率圖中的排名的1分之一。最常用的詞大約是第二常用詞的兩倍，以此類推。雖然它被稱為「定律」，但這可能不是最好的描述。齊夫定律在正確的上下文中可以非常有用，但它並不是一個方程或確定的事物。
物理學家安德烈·康斯坦丁、迪格蘭·巴特利特、哈里·戴斯蒙德和佩德羅·G·費雷拉決定處理一些物理方程式以分析不同運算符的頻率，他們在論文中報告說，這些方程式也符合齊夫定律。這聽起來很令人興奮，但有一些很大的限制，其中之一是該小組僅研究了三組方程式。其中一組是來自維基百科的命名方程列表（最多約250個方程，並非全部與物理相關）。研究人員在他們的工作中使用了41個方程。其他兩組分別包含100個公式（來自著名物理學家理查德·費曼的講座）和71個代數表達式。
研究中的限制與發現
如果你想知道為什麼他們只從一個包含150個或更多物理相關方程的列表中選擇了41個，那是因為另一個大限制：研究人員根據所使用的運算符篩選出大量表達式，限制了他們最終分析的範圍。研究小組表示，這一切仍有統計意義，因為他們在「21個隨機代數表達式的語料庫中發現了與費曼語料庫相同的特徵」，這些語料庫「隨機生成」。他們並未說明這些隨機生成的集合是如何創建的。
儘管有這些限制，研究人員研究的數據符合齊夫定律的一種特定調整，該調整使用指數項而不是像齊夫經典那樣的反比關係。他們得出結論，這一概率定律可能揭示「所有物理定律」作為所謂的「自然的元定律」，並解釋有關「自然運作方式」的一些問題。如果你對於將非科學的意圖歸因於物理學如何塑造我們的世界感到警惕，這可能會引發警報。
AI與物理學的未來
如果不是因為一個令人困惑的結尾，這一切看起來只是有點古怪。論文結尾說：「這樣的測量有可能通過幫助篩選出高複雜度的不物理表達式來增強符號回歸算法，並更廣泛地協助我們發現新的物理定律。」換句話說，這些研究人員認為，他們的概率方法可以縮小由「人工智能」技術生成的大量可能的新物理定律列表。
雖然我們確實處於AI的全盛時期，有大量潛在的新分子和其他科學新奇事物，但一個指向簡單而非複雜的理論似乎不太合適。使用這類模型找到的有前途的藥物通常非常複雜且針對性強。YInMn Blue顏料的發現者Mas Subramanian今年早些時候告訴《流行機械》，他領域中的AI模型會列出大量不可能的分子，對於知道自己在看什麼的人來說，這些模型有價值，但可能不在於簡單性、可預測性或甚至立即實用性。
如果在數十億候選石中篩選出金礦石，迄今為止，尚無明確的最佳實踐可以使用類似概率定律的方法來縮小範圍。到目前為止，人們在AI科學計算中重視的新奇性是其非人性化的本質。這些研究人員試圖通過使用觀察到的頻率理論來消除這一點，但以這種方式尋找模式是人類心靈已經在做的事情。AI的優勢在於它不需要使用我們微不足道的人類概念來「縮小範圍」。
如果不應用於機器學習，那麼一個「大致」模擬約200個物理方程式所說或包含的原則有什麼意義？當然，一些「通常」甚至「有時」真實的東西可以被普遍地視為「有時真實」，因為這並不意味著任何特別的事情。
即使在計算術語中應用齊夫定律也有調整，因為你可能注意到該定律的運作方式：它否則會說最常見的詞佔總數的1/1，即100%。該定律描述的是詞語之間的關係，而不是它們在整體文本中的比例。
任何不符合齊夫定律的東西都可以與其他例外情況分組，而任何確認齊夫定律的東西都被視為證據。將這樣一個語言學概念作為統計分析的基礎，尤其是針對物理學中非常小而狹窄的數據集，可能接近於偽科學。不幸的是，我們的皇帝似乎確實缺少了一些重要的衣物。
編輯評論
這篇文章引發了一個重要的問題，即在科學研究中，如何平衡新穎性和實用性。這項研究的理論雖然有趣，但其應用範圍和實際價值仍需進一步驗證。在AI時代，尋找簡單性與複雜性的平衡至關重要。AI的優勢在於其能夠處理大量數據並從中挖掘出人類難以察覺的模式，但也可能因過於依賴數據而忽略了實際的科學意義。這提醒我們，在科學探索中，創新與批判性思維同樣重要。
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