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文|功夫鱼

前 言

在2025年9月的德国海德堡，科学界迎来了一场别开生面的对话，舞台上的嘉宾阵容堪称“跨界联动”：一边是Google DeepMind的强化学习大佬 David Silver，另一边则是几位物理学界的硬核玩家。

他们围绕一个问题展开激烈讨论：AI，尤其是强化学习，能不能在物理学里大展拳脚？

AI的学习方式要升级

Silver的观点乍听起来像段子，现在的AI就像一个背书型学霸，啥都靠人类喂数据，学得快但死板，一旦遇到没见过的新情况，立刻“掉线”。

他觉得未来AI要学会像婴儿一样探索，该摔跤就摔跤，该乱按就乱按，只有敢瞎搞，才能在碰壁中悟出门道。这就是所谓的“体验式学习”，简单来说AI要从“图书馆的安静宝宝”变成“操场上的熊孩子”。

听到这里物理学家们可坐不住了，Thea Klaeboe Åarrestad 提了个现实的担忧：你要是把强化学习AI丢到大型强子对撞机（LHC）里练手，它要是一时兴起，没控制好质子路径，可能直接来一场“史诗级事故”，这可不是游戏里按个“重来”就能解决的。

Kyle Cranmer也补刀，物理实验太贵了，每一轮都是烧钱大赛，AI要真在实验里“试错”，不光钱包受不了，实验排期也要哭晕在厕所，换句都能听懂的话便是“别拿几十亿欧元的设备给AI当游乐场。”

机会也在

当然科学家们并不是全盘否定，大家都承认AI在一些场景里确实能派上大用场，比如在大气流体动力学这类没完备理论的领域里，AI可能比人类更快摸到规律；又比如在LHC这种“疯狂产出数据”的实验里，AI能帮忙从海量信息中捞出被人眼忽视的宝藏。

毕竟现在的数据量早已远超人类处理能力，光靠研究员们“熬夜搬砖”根本不现实。

Silver自己也说，强化学习最好先在模拟环境里练级，等到算法足够成熟，再小心翼翼地上线“真机操作”，这就像先打沙盒游戏练手，别一上来就挑战“宇宙副本”。

这场讨论的氛围最后有点像玩家开黑YY语音，有人担心“团灭风险太高”，有人安慰“慢慢来，先刷小怪”，还有人兴奋地说“数据怪太多了，AI必须上场收割”。

虽然大家表面谨慎，心里其实都在偷乐，毕竟谁不想在科研这条路上多一件“神装”，而且AI话题本身就拉近了不同学科的距离，让计算机科学家和物理学家有了更多交流。

结语

强化学习进军物理科学，就像一群玩家打新副本，前期注定要各种试错、满屏红字；中期慢慢学会小技巧，能推掉几个Boss；后期要么爆出史诗装备（新发现），要么全员团灭（实验翻车）。

所以AI能不能帮物理学家开挂，答案是能，但这过程绝不会一蹴而就，更像是一场“长线养成游戏”。

科学家们一边警惕风险，一边又对未来满怀期待，毕竟谁不想在探索宇宙奥秘的旅程里，多一个聪明但顽皮的队友呢？