人工智能的第一性原理：从四问出发，构建基于物理的AI基础理论

本文围绕四个核心问题，系统梳理了人工智能领域是否存在第一性原理、为何需要基于物理的AI、如何赋予AI常识，以及第一性原理的实际应用。通过深入剖析，提出将最小作用量原理作为AI第一性原理的设想，为突破当前深度学习局限、迈向可解释的通用人工智能提供全新思路。

一、人工智能领域存在第一性原理吗？

第一性原理（first principle）源于古希腊哲学家亚里士多德，指“在每一个系统的探索中，存在一个最基本的命题或假设，不能被省略、删除或违反”。在数学中，它表现为不可推导的公理；在理论物理中，它指直接从物理定律出发、不依赖经验参数的计算；在生物学中，则是“物竞天择、适者生存”。随着学科发展，第一性原理已扩展到生命科学、化学、经济、社会科学等多个领域。

关于AI领域是否存在第一性原理，目前仍存在争议。反对者认为，AI尚无公认的“智能”定义，且缺乏通用理论——正如尼尔斯·尼尔逊在《人工智能原理》中指出的：“AI目前没有通用理论，因此接下来向您展示一些应用程序。”他们认为智能是许多过程并行发生和相互作用的结果，难以追溯到一个基本的物理原理。

支持者则从系统论出发：李国杰院士指出，AI系统本质上是基于计算机技术的信息处理系统，每个系统都应存在第一性原理。北京交通大学于剑教授的《机器学习：从公理到算法》正是将数学公理（第一性原理）应用于机器学习的典范。物理学家张首晟也曾阐述，20世纪前的第一性原理属于逻辑自洽学科（数学、哲学、理论物理），而如今实验学科（如生物学）也已出现基于第一性原理的研究成果。

小提示： 第一性原理并非固定不变，随着人类认知和科技发展，其表述形式可能分化（如哲学中的“先验原理”、数学中的“公理”），但核心始终是从最基本、不可违背的假设出发进行演绎推理。

常见问题：为什么说深度学习没有理论？

目前学界公认，以深度学习为主导的AI缺乏统一的理论基础。但计算机发展史上，技术常先于理论（如蒸汽机在热力学之前）。雅恩·乐昆指出，理论往往在发明之后才被构建。因此，即使当前AI缺乏理论，也不意味着未来不会形成——这正是我们探索第一性原理的意义所在。

二、为什么是基于物理的人工智能？

物理学是研究物质运动最一般规律和基本结构的学科，是自然科学的带头学科。物理规律不仅描述世界如何运转，还提供了可量化的数学框架。著名物理学家霍金在《大设计》中甚至宣称“哲学已死”，认为现代科学（尤其是物理学）已成为知识探索的前沿阵地。

雅恩·乐昆在IJCAI 2018演讲中指出了当前AI系统的五大缺点：缺乏独立于任务的背景知识、缺乏常识、缺乏预测行为后果的能力、缺乏长期规划和推理能力。简言之，AI没有“世界模型”——即关于世界运行的通用背景知识。为了解决这一问题，我们需要一套新的数学和物理框架，而基于物理的AI正是最有希望的突破方向。

核心观点： 物理定律（如牛顿力学、电磁学）具有明确的数学表述，可被AI直接学习和推理。让AI先掌握基础自然科学常识（而非所有生活常识），是实现可解释、可推理AI的可行路径。

常见问题：为什么不让AI先学生活常识？

生活常识范围宽泛、难以形式化；而基础自然科学常识背后的物理原理有明确定义和数学公式，更易于被AI建模和计算。这是“先易后难”的策略——先解决可量化的问题，再逐步扩展。

三、如何让人工智能具有常识？

雅恩·乐昆曾感叹：“婴儿在出生后最初几个月就能获得庞大的世界背景知识，而机器却做不到。”原因在于，AI缺乏归纳性思维。大多数学者潜意识里把常识等同于所有领域的基础知识，但常识其实是领域相关的——有生活常识、劳作技能、基础自然科学常识等。如果一上来就想赋予AI全部常识，等于直接追求AGI（通用人工智能），而目前主流AI学界的目标是“弱人工智能”。

基于第一性原理思维，我们应该化繁为简，把常识限定到特定领域。例如，将掌握基础物理科学常识作为首要目标。这样做的优势在于：物理原理有明确定义，可由数学公式描述。牛顿的《自然哲学的数学原理》就用三大定律和万有引力定律解释了各种运动现象。我们可以从物理定律出发，让AI学会用公式演绎出自然现象。

已有成功案例：AAAI 2017最佳论文利用万有引力定律推算枕头运动轨迹，实现神经网络的无标签监督学习；IJCNN 2017论文基于惠更斯-菲涅尔成像原理，实现光谱图像校正的无监督学习。这些工作证明：将物理常识作为约束条件，可以训练AI在没有大量标签数据的情况下掌握基本规律。

当然，基于第一性原理构建世界模型需要更大的计算量和更巧妙的近似。例如，借助物理思维（如平均场理论）将多体问题简化为两体问题，把不可计算的问题转化为可计算的问题。这正是物理学家擅长的事：把复杂问题简单化。

小提示：为什么叫“婴儿学习”（baby learning）？

新加坡国立大学颜水成教授提出，模拟婴儿自学习的方式——先掌握基本物理常识，再通过交互逐步扩展知识。这符合人类认知的发展规律，也是避免“一次性灌输所有常识”的务实策略。

常见问题：GPT-3那么大，为什么还是没有常识？

GPT-3拥有1750亿参数、45TB训练数据，但在类似“我的脚有多少只眼睛？”的问题上，它回答“你的脚有两只眼睛”。这暴露了其缺乏因果关系理解和短时记忆的局限。它只是基于统计模式的生成，并不理解现实世界的物理规律。这正是因为其架构（Transformer）没有引入第一性原理的约束。

四、为什么要用和如何应用第一性原理？

从哥白尼、牛顿到爱因斯坦、达尔文，科学巨匠们共同的思维方式就是简洁而优美的第一性原理。爱因斯坦曾指出：“适用于科学幼年时代的归纳为主的方法，正在让位于探索性的演绎法。”第一性原理的本质是演绎性思维——从少数几个基本公理出发，推导出复杂现象。

在AI领域，第一性原理的应用可以从三个层面展开：

• 宏观层面：分析AI系统的软硬件架构。GPT-3仍基于冯·诺伊曼体系结构（二进制、顺序执行、伪随机数），软件采用Transformer架构。在这种框架下，根据“无限猴子定理”，在有限时间内产生一部《红楼梦》的概率无限小，即便生成也毫无理解能力。因此，第一性原理告诉我们：当前架构不可能实现AGI。
• 介观层面：引入物理约束。例如，将最小作用量原理作为AI的第一性原理。该原理是现代物理学核心，在热力学、相对论、量子力学等领域广泛应用。它追求整体系统的极值（如最小能量、最短时间），非常适合作为AI推理的底层准则。通过最小作用量，AI可以学习从一种状态到另一种状态的最优路径，从而具备规划能力。
• 微观层面：在算法设计中融入物理定律。例如，用偏微分方程描述物理过程，然后训练神经网络满足这些方程（物理信息神经网络PINN）。这样AI不仅学习数据，更学习支配数据的自然法则。

重要结论： 基于第一性原理分析，受物理规律（如计算复杂度、冯·诺伊曼瓶颈）限制，深度学习框架的天花板很快就会来临。GPT-3并未产生技术革命，只是应用上的突破。要实现可解释、有常识的AI，必须从第一性原理出发，重构AI基础理论框架。

小提示：埃隆·马斯克如何应用第一性原理？

马斯克在TED采访中分享，他成功的秘密是“用物理学的角度看待世界，一层层拨开事物表象，看到本质，再从本质一层层往上走”。例如，他思考火箭成本时，不参考市场价，而是分析原材料（铝、钛等）成本，然后重新设计制造流程，从而大幅降低发射费用。同样，在AI领域，我们也应追问“智能的本质是什么”，而不是盲目堆数据、堆算力。

常见问题：第一性原理与因果关系有什么关系？

因果关系是事件之间的作用关系，而第一性原理是超越因果律的第一因。深度学习无法解释因果关系，但第一性原理思维要求我们追溯根本原因。因此，基于第一性原理构建的AI，天然具备因果推理能力——这正是当前AI缺失的关键能力。

总结：迈向可解释、有常识的AI新范式

本文通过“四问”层层深入，论证了将最小作用量原理作为人工智能第一性原理的合理性。核心启示：

• 存在性：AI作为一个系统，理应存在第一性原理。目前没有，不代表不存在——我们需要主动发现和构建。
• 物理基础：基于物理的AI可以弥补当前系统缺乏常识、无法推理的缺陷，是突破深度学习天花板的最有希望的方向。
• 常识赋予：先从基础自然科学常识入手，利用物理定律作为约束，训练AI掌握世界模型，再逐步扩展到其他领域。
• 应用路径：从宏观架构、介观原理、微观算法三个层面，将第一性原理思维融入AI研究与开发。

最后，请记住：第一性原理思维不是一种技术，而是一种思考方式——它要求我们不断追问“为什么”，直到触及问题的本源。 唯有如此，才能在人工智能的征途上走得更远。

来源：清湛人工智能研究院