发布日期:2025-07-18 13:39 点击次数:106
“五年之内,AI能不能证明人类没有证明的猜想或者公式?比如三体问题、黎曼猜想或是流体力学问题。”
今年5月时,中国工程院院士张亚勤透露,自己去年和中国科学院外籍院士、知名数学家丘成桐先生就这个问题打了赌。张亚勤认为,AI在五年之内会证明一个公式或猜想,再过五年会发明一个人类可能没有的公式。丘成桐却认为,AI还做不到。
两个月后,相似的问题又抛给了2004年诺贝尔物理学奖获得者、美国国家科学院院士、中国科学院外籍院士戴维·格罗斯(David Gross),他直言这“难以想象”。
在一场搜狐董事长张朝阳与戴维·格罗斯的对话中,戴维·格罗斯认为,当前AI大模型被严重高估,它学会了模仿人类,如果数据库找不到答案,它们会编造一个听起来不错的说法,但无法验证也不在意真假,实际效果“会取代那些只会说漂亮话的人”。
就在两天前,埃隆·马斯克在直播中为最新AI模型Grok 4站台时说,Grok 4今年将有望帮助人类发明全新技术,到了明年甚至可能发现新的物理学理论。
但在戴维·格罗斯看来,解决重大物理或数学问题(如黎曼猜想)的核心驱动力仍是人类的聪明才智和创造力,AI只是强大的辅助工具。张朝阳也认同这一观点,人们对AI过度兴奋。
戴维·格罗斯还提到,虽然最近ChatGPT有所改善,但当他第一次开始体验ChatGPT时,AI不知道如何计数,甚至不知道7还是9大,如果问它葛底斯堡演讲的第五个词是什么,AI根本不知道那是什么意思。现在,“ChatGPT有了进步,但我并不满意。”

在互动环节,还有学生提到,2024年,诺贝尔物理学奖和化学奖都因人工智能领域的开创性工作而被授予,他是否同意“2024年诺奖是因人工智能成就而颁发”的说法?
格罗斯教授明确指出,2024年诺贝尔物理学奖(授予约翰·霍普菲尔德)并非颁给AI。他解释,霍普菲尔德的工作是将物理学方法拓展至神经科学领域,构建了“Hopfield模型”,揭示了大脑神经元网络存储记忆的机制。
张朝阳进一步补充,霍普菲尔德的工作属于“物理学家的神经学研究”,而非AI领域。
格罗斯教授更加清晰地划分界限,“AI仅是工具而非科学”,霍普菲尔德的研究是运用物理学的思维和方法探索大脑功能,属于物理学的延伸。他定义“物理学即物理学家所从事的工作”,只要采用物理方法研究自然现象,就属于物理学范畴。
尽管对当前的人工智能保持审慎态度,但谈及算力的爆炸式增长,格罗斯教授承认算力发展极大地助力了理论物理研究。
格罗斯教授回忆,四十年前,科学家们只能依赖计算尺进行人工运算。这一局限直接体现在QCD(量子色动力学)理论的研究中——尽管该理论能够将强子质量的计算误差控制在1%以内,但每一次精准运算都需要投入海量人力,研究进程受到严重制约。
四十年后的今天,技术革新改写了这一局面:芯片算力按摩尔定律翻了十亿倍,QCD理论算法也有了巨大的进步。算力与算法的双重革新,让曾经耗费巨大人力的计算工作,在今天能够被轻松完成。
“算力和算法双重推动了理论的发展,这背后离不开人类的智力和创造力。”格罗斯教授感叹。展望未来,随着计算机科学在算力、算法乃至人工智能领域的持续深耕,其对理论物理研究的推动作用也将更加显著。
面对青年学子关于科研动力的提问,格罗斯还分享了他的初心:“始于十三四岁时科普书籍带来的震撼。”他鼓励年轻科研者:关键是要享受过程,享受探索未知的乐趣。当你沉浸于思考和计算,时间在专注中飞逝——这就是科研的魅力。“如果你成功了,那就更有趣了。但更重要的是保持好奇心,热爱你所做的事,热爱其中的艰辛,因为那本身就是乐趣所在。”
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刘佳
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