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美媒揭秘泡沫物理:从AI到生物的隐秘联系

时间:2026-01-22 10:34
来源:环球时报美国《科技日报》1月17日文章,原题:工程师们发现了人工智能、物理学和生物学之间的共同原理 厨房里的一瓶新鲜奶油或浴室里的剃须膏,竟然藏着科学界争论了20年的“泡沫之谜”谜底。此前

来源:环球时报

《科技日报》美国版1月17日刊文指出,工程师们揭示了人工智能、物理学与生物学之间共享的基本法则。厨房里一瓶新鲜的奶油或浴室中的剃须膏,竟然藏着科学界争论了二十年之久的“泡沫之谜”谜底。长期以来,科学界普遍认为泡沫的微观结构看似无序却始终维持静止。然而,最新发表于《美国国家科学院院刊》(PNAS)的一项研究表明,泡沫中的气泡其实像派对上的宾客一样,总在不停地交换位置,并持续按各种可能的排列方式进行重组;更令人意外的是,泡沫的运动机制可能遵循着与人工智能、物理学乃至生物学相似的底层原理。

早先理论认为,泡沫中的气泡会沿着特定轨迹滚动,随后停滞在某处。这种框架有助于解释为何泡沫一旦形成就会显得“纹丝不动”,犹如一块巨石静静地躺在谷底。不过,对实验数据的深入分析揭示了一个问题:泡沫的实际行为与这些理论预测并不相符。宾夕法尼亚大学的工程师们通过计算机模拟跟踪了泡沫中气泡的运动轨迹,结果发现这些气泡并不安分,总是在能量景观(描述系统随状态变化的分布模型)上“悠然漫步”。按理说,气泡本该像滚石下山一样停留在“谷底”,现实却是它们一直在山坡上“散步”。宾夕法尼亚大学化学与生物分子工程系教授、该论文的共同作者约翰·C·克罗克表示:“早在二十年前我们就注意到这些差异,但一直没找到合理的解释。”

泡沫的这种现象困扰了科学界很久,直到人工智能领域的梯度下降法带来启发。从数学角度看,泡沫的运动方式与训练人工智能常用的“深度学习”过程极为相似:现代AI系统通过在训练过程中不断自我调整数值参数来进行“深度学习”,这一过程并非一味追求最小误差,而是让系统在一片能量较为平坦的区域里游走,探索各种“解法”。泡沫的气泡在广阔的能量景观上不断重组,与AI模型在各种解法之间游走的底层逻辑是相通的。

这一发现也为物理学家设计能够适应环境的智能材料指明了新思路——如果能用泡沫的“自适应”原理去设计材料,未来的窗帘或许能自己调节透光度,衣物遇冷热自动调节保温性能。同时,这项发现或许也能为生物学家探究生命奥秘(例如活细胞的内部结构)提供新见解,蛋白质折叠、免疫细胞运动等过程可能遵循着同样的能量景观驱动逻辑……物理、生物、计算机科学不再各自为政,它们的底层“玩法”或许是同一套公式。看似简单的泡沫打破了学科壁垒。理解泡沫,也许正是理解科学复杂性的钥匙。(白鹭译)

来源:https://www.163.com/dy/article/KJRVLAKU0514R9OJ.html
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