物理定律引領AI新時代：智能革命再出發

或許物理基礎的人工智能才是正確方向：重新審視智能的根本

過去十年，深度學習徹底改變了人工智能，推動了圖像識別、語言模型及遊戲對弈等領域的突破。然而，隨之而來的限制亦日益突出：數據需求龐大、對分佈轉變的魯棒性不足、能耗高昂，以及對物理規律的認知膚淺。隨著AI深入氣候預測、醫療等關鍵領域，這些瓶頸變得難以接受。

一種有希望的新範式正在興起：物理基礎的AI，透過自然法則來限制和引導學習。這種融合了數百年科學進展的混合方法，將物理原則嵌入機器學習模型，為泛化能力、解釋性和可靠性開闢新路。問題不再是「是否需要超越黑盒學習」，而是「多快能實現這種轉變」。

為何現時要重視物理基礎AI？

現代AI，尤其是大型語言模型（LLMs）和視覺模型，主要依賴從海量且經常無結構的數據中挖掘相關性。但這種純數據驅動的方式，在數據稀缺、安全關鍵或受物理定律制約的環境中表現不佳。物理基礎AI則利用：

– 物理約束帶來的歸納偏差：通過嵌入對稱性、守恆定律和不變性，縮小假設空間，引導學習朝向可行解。
– 樣本效率：利用物理先驗，模型能以更少數據達成更好效果，對醫療和計算科學等領域尤為重要。
– 魯棒性和泛化能力：不同於黑盒模型，物理知識融合的模型在面對分佈外數據時更不易出錯。
– 可解釋性與信任度：符合已知物理法則（如能量守恆）的預測更可信且易於解釋。

物理基礎AI的發展現狀

物理知識神經網絡（PINNs）是這一領域的主力軍。它通過在損失函數中懲罰違反物理方程（通常是偏微分方程）的解，將物理知識融入訓練過程。近年來，PINNs生態系統迅速壯大：

– 在氣候和地球科學中，PINNs能穩健預測具有複雜地形的自由表面流動。
– 在材料科學和流體力學中，高效模擬應力分布、湍流和非線性波傳播。
– 在生物醫學建模中，準確模擬心臟動力學及腫瘤發展，儘管觀測數據稀疏。

2024至2025年間的新進展包括：

– 統一的誤差分析方法，為PINNs的訓練策略提供理論指導。
– 物理知識點網（Physics-informed PointNet）支持在不規則幾何上無需重新訓練的PINN解法。
– 新一代PINNs融合多模態架構，結合數據驅動和物理指導，解決部分可觀測性和異質性問題。

神經算子：跨無限域學習物理

傳統機器學習模型難以應對物理方程及邊界條件的變化。神經算子，特別是傅立葉神經算子（FNOs），學習函數空間之間的映射：

– 在天氣預報中，FNOs在捕捉非線性海洋和大氣動力學方面優於卷積神經網絡（CNN）。
– 通過集成和多尺度算子技術解決了低頻偏差問題，提升高頻預測精度。
– 多網格和多尺度神經算子現已成為全球天氣預報的尖端技術。

可微分模擬：數據與物理融合的核心

可微分模擬器支持端到端優化物理預測：

– 在觸覺和接觸物理領域，促進在豐富接觸的操作、軟體與剛體物理場景下的學習。
– 在神經科學中，將大規模梯度優化應用於神經迴路。
– 新物理引擎如Genesis提供前所未有的模擬速度和規模，助力學習與機器人領域。

近期研究總結了多種可微分接觸模型：基於線性互補問題（LCP）、凸優化、合規性和位置動力學模型。

混合物理與機器學習模型：雙贏方案

– 在熱帶氣旋預測中，混合神經-物理模型結合數據驅動與明確物理代碼，將預報時間大幅推前。
– 製造和工程領域中，混合模型結合經驗和物理約束，克服純黑盒或純物理模型的脆弱性。
– 氣候科學中，混合方法實現物理合理的下尺度預測及不確定性評估。

挑戰與前沿研究

1. 擴展性：物理約束模型的大規模高效訓練仍具挑戰，多無網格算子和模擬速度提升持續進行。
2. 部分可觀測性與噪聲：處理噪聲和不完整數據是開放課題，混合與多模態模型正積極探索。
3. 與基礎模型集成：研究聚焦將通用AI模型與明確物理先驗結合。
4. 驗證與確認：確保模型在所有條件下均遵守物理法則仍然技術繁複。
5. 自動法則發現：PINN啟發的數據驅動方法使科學法則的自動發現愈加實用。

未來展望：邁向物理優先的AI範式

轉向物理基礎和混合模型不僅是AI的理想選擇，更是實現能夠推理、外推甚至發現新科學法則的智能的必經之路。前瞻方向包括：

– 神經符號整合，將可解釋的物理知識與深度網絡結合。
– 實時、機制感知的AI，用於機器人和數字孿生的可信決策。
– 利用先進機器學習實現因果推理和科學法則自動發現。

這些突破依賴機器學習、物理學與領域專家的緊密合作。這一領域的爆炸性進展正融合數據、計算與領域知識，為科學與社會帶來新一代AI能力。

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評論與分析

這篇文章深入探討了物理基礎AI為何在當前及未來AI發展中佔據核心位置。過去十年深度學習憑藉海量數據取得驚人成果，但其缺乏對物理世界本質的理解，導致在實際應用中面臨魯棒性不足與數據依賴過重的問題。物理基礎AI透過引入科學法則，將機器學習從「黑盒」轉為「白盒」，大大提升了模型的解釋力和可靠性。

值得注意的是，物理基礎AI並非全然拋棄數據驅動，而是智慧地融合物理先驗與數據學習，形成混合模型，這種方法在氣候預測、醫學模擬等領域展現巨大潛力。這種趨勢反映了AI從「純粹統計」向「科學統計」的演進，是迎接複雜現實世界挑戰的必由之路。

未來挑戰在於如何擴展這些模型的規模與效率，特別是在大規模實時系統中保證物理約束的嚴格執行。此外，如何融合基礎大模型的強泛化能力與物理知識的嚴謹性，將是交叉學科研究的熱點。

對於香港及華語地區的科學界而言，這是提升本地AI研究和應用競爭力的良機。結合地區特有的應用需求，例如城市氣候調控、智慧製造和醫療健康，推動物理基礎AI的落地，將有助於打造更穩健且可信的智能系統，促進科技與社會的深度融合。

總括而言，物理基礎AI代表了AI發展的下一個黃金時代，是將科學精神與人工智能完美結合的里程碑。香港作為科技創新樞紐，應積極投入相關研究與產業推廣，為未來智能社會奠定堅實基礎。

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