人工智能喺科學界嘅突破：AI自主發現塵埃等離子體新物理現象
雖然人工智能（AI）喺社會上引起咗好多問題，例如生成式AI大量產出低質內容，令網絡充斥「AI垃圾」，又影響學生嘅批判性思維能力，甚至喺環境保護同勞動市場帶嚟挑戰，但AI喺科學研究領域嘅貢獻卻令人振奮。
最近，美國埃默里大學嘅科學家團隊開發咗一款機器學習（ML）模型，呢個模型唔係普通幫助篩選數據或者優化實驗嘅工具，而係能夠自主發現新嘅物理規律。佢哋用呢個模型研究一種叫「塵埃等離子體」嘅混合物，成功揭示咗粒子喺塵埃等離子體中嘅行為，並糾正咗長期以嚟嘅理論誤區。
等離子體係物質嘅第四態，佔據宇宙中普通物質嘅99.9%。塵埃等離子體就係帶電氣體中混有帶電塵埃粒子，喺太空同地球環境中都存在，例如野火燒起嘅煙霧中就會形成。呢篇發表喺《美國國家科學院院刊》（PNAS）嘅研究指出，AI模型能夠提供迄今為止最詳細嘅塵埃等離子體物理描述，精準預測非對稱力（non-reciprocal forces）。
所謂非對稱力，指嘅係兩粒子之間施加嘅力唔相等。研究團隊比喻呢種現象好似兩艘船喺水中互相掀起波浪，導致彼此受到唔同嘅推拉力。在塵埃等離子體中，前面嘅粒子會吸引後面嘅粒子，但後面嘅粒子卻始終排斥前面嘅粒子。呢種現象雖然有人預期過，但以往冇精確嘅數學模型去描述。今次AI模型就填補咗呢個空白。
此外，AI模型亦糾正咗以往科學家對粒子電荷同大小關係嘅誤解。傳統認為粒子電荷同其大小成正比，但研究發現，粒子嘅電荷除咗同大小有關，仲會受密度同溫度影響，粒子間距離同尺寸都會影響電荷分佈。
研究團隊表示，設計呢個機器學習算法係整個項目中最大嘅挑戰。一般AI靠大量數據「餵養」學習，例如輸入百萬張猴子相片令AI識別猴子，但喺探索新物理時冇足夠嘅訓練數據，團隊唯有設計一套結構，令AI能夠利用有限數據同時探索未知嘅物理規律。
埃默里大學嘅Justin Burton話：「我哋嘅AI方法唔係黑盒子，我哋明白佢點解咁做。呢個框架好通用，將來可以應用喺其他多體系統，開啟新嘅發現之門。」他形容AI就好似《星際迷航》嘅座右銘——「勇敢地去探索無人到過嘅地方」。
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評論與啟示
呢項研究顯示，AI唔單止係數據分析嘅輔助工具，更可以成為科學探索嘅主動創新者，突破人類傳統理解嘅限制。尤其係喺物理學呢啲極度複雜、多變嘅領域，AI能夠從有限嘅實驗數據中挖掘隱藏嘅規律，甚至修正錯誤嘅理論，為未來科學發展帶嚟革命性影響。
對香港同亞洲嘅科學界嚟講，呢種AI主導嘅研究模式值得借鑑。唔好單靠人力嘅反覆實驗，而係結合AI嘅計算能力，探索更多未知領域。尤其係喺材料科學、環境科學同生物醫學等交叉學科，AI有潛力成為加速發現嘅關鍵引擎。
同時，呢個研究提醒我哋，AI嘅設計唔能夠盲目依賴大數據，喺未知領域需要構建合理嘅理論框架輔助學習，才能真正實現自我發現。未來，人工智能與人類專家嘅合作將更加緊密，互補長短，共同推動科學前沿。
最後，呢個故事亦提醒社會，AI帶嚟嘅挑戰固然存在，但我哋唔應忽視佢喺推動知識進步、解決複雜問題方面嘅巨大潛力。只要合理規範同善用，AI可以成為人類探索宇宙奧秘嘅強大夥伴。
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