“五年之內(nèi)，AI能不能證明人類(lèi)沒(méi)有證明的猜想或者公式？比如三體問(wèn)題、黎曼猜想或是流體力學(xué)問(wèn)題。”
今年5月時(shí)，中國(guó)工程院院士張亞勤透露，自己去年和中國(guó)科學(xué)院外籍院士、知名數(shù)學(xué)家丘成桐先生就這個(gè)問(wèn)題打了賭。張亞勤認(rèn)為，AI在五年之內(nèi)會(huì)證明一個(gè)公式或猜想，再過(guò)五年會(huì)發(fā)明一個(gè)人類(lèi)可能沒(méi)有的公式。丘成桐卻認(rèn)為，AI還做不到。
兩個(gè)月后，相似的問(wèn)題又拋給了2004年諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)獲得者、美國(guó)國(guó)家科學(xué)院院士、中國(guó)科學(xué)院外籍院士戴維·格羅斯（David Gross），他直言這“難以想象”。
在一場(chǎng)搜狐董事長(zhǎng)張朝陽(yáng)與戴維·格羅斯的對(duì)話中，戴維·格羅斯認(rèn)為，當(dāng)前AI大模型被嚴(yán)重高估，它學(xué)會(huì)了模仿人類(lèi)，如果數(shù)據(jù)庫(kù)找不到答案，它們會(huì)編造一個(gè)聽(tīng)起來(lái)不錯(cuò)的說(shuō)法，但無(wú)法驗(yàn)證也不在意真假，實(shí)際效果只“會(huì)取代那些只會(huì)說(shuō)漂亮話的人”。
就在兩天前，埃隆·馬斯克在直播中為最新AI模型Grok 4站臺(tái)時(shí)說(shuō)，Grok 4今年將有望幫助人類(lèi)發(fā)明全新技術(shù)，到了明年甚至可能發(fā)現(xiàn)新的物理學(xué)理論。
但在戴維·格羅斯看來(lái)，解決重大物理或數(shù)學(xué)問(wèn)題（如黎曼猜想）的核心驅(qū)動(dòng)力仍是人類(lèi)的聰明才智和創(chuàng)造力，AI只是強(qiáng)大的輔助工具。張朝陽(yáng)也認(rèn)同這一觀點(diǎn)，人們對(duì)AI過(guò)度興奮。
戴維·格羅斯還提到，雖然最近ChatGPT有所改善，但當(dāng)他第一次開(kāi)始體驗(yàn)ChatGPT時(shí)，AI不知道如何計(jì)數(shù)，甚至不知道7還是9大，如果問(wèn)它葛底斯堡演講的第五個(gè)詞是什么，AI根本不知道那是什么意思。現(xiàn)在，“ChatGPT有了進(jìn)步，但我并不滿(mǎn)意。”
在互動(dòng)環(huán)節(jié)，還有學(xué)生提到，2024年，諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)和化學(xué)獎(jiǎng)都因人工智能領(lǐng)域的開(kāi)創(chuàng)性工作而被授予，他是否同意“2024年諾獎(jiǎng)是因人工智能成就而頒發(fā)”的說(shuō)法？
格羅斯教授明確指出，2024年諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)（授予約翰·霍普菲爾德）并非頒給AI。他解釋?zhuān)羝辗茽柕碌墓ぷ魇菍⑽锢韺W(xué)方法拓展至神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域，構(gòu)建了“Hopfield模型”，揭示了大腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)記憶的機(jī)制。
張朝陽(yáng)進(jìn)一步補(bǔ)充，霍普菲爾德的工作屬于“物理學(xué)家的神經(jīng)學(xué)研究”，而非AI領(lǐng)域。
格羅斯教授更加清晰地劃分界限，“AI僅是工具而非科學(xué)”，霍普菲爾德的研究是運(yùn)用物理學(xué)的思維和方法探索大腦功能，屬于物理學(xué)的延伸。他定義“物理學(xué)即物理學(xué)家所從事的工作”，只要采用物理方法研究自然現(xiàn)象，就屬于物理學(xué)范疇。
盡管對(duì)當(dāng)前的人工智能保持審慎態(tài)度，但談及算力的爆炸式增長(zhǎng)，格羅斯教授承認(rèn)算力發(fā)展極大地助力了理論物理研究。
格羅斯教授回憶，四十年前，科學(xué)家們只能依賴(lài)計(jì)算尺進(jìn)行人工運(yùn)算。這一局限直接體現(xiàn)在QCD（量子色動(dòng)力學(xué)）理論的研究中——盡管該理論能夠?qū)?qiáng)子質(zhì)量的計(jì)算誤差控制在1%以?xún)?nèi)，但每一次精準(zhǔn)運(yùn)算都需要投入海量人力，研究進(jìn)程受到嚴(yán)重制約。
四十年后的今天，技術(shù)革新改寫(xiě)了這一局面：芯片算力按摩爾定律翻了十億倍，QCD理論算法也有了巨大的進(jìn)步。算力與算法的雙重革新，讓曾經(jīng)耗費(fèi)巨大人力的計(jì)算工作，在今天能夠被輕松完成。
“算力和算法雙重推動(dòng)了理論的發(fā)展，這背后離不開(kāi)人類(lèi)的智力和創(chuàng)造力。”格羅斯教授感嘆。展望未來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)在算力、算法乃至人工智能領(lǐng)域的持續(xù)深耕，其對(duì)理論物理研究的推動(dòng)作用也將更加顯著。
面對(duì)青年學(xué)子關(guān)于科研動(dòng)力的提問(wèn)，格羅斯還分享了他的初心：“始于十三四歲時(shí)科普書(shū)籍帶來(lái)的震撼。”他鼓勵(lì)年輕科研者：關(guān)鍵是要享受過(guò)程，享受探索未知的樂(lè)趣。當(dāng)你沉浸于思考和計(jì)算，時(shí)間在專(zhuān)注中飛逝——這就是科研的魅力。“如果你成功了，那就更有趣了。但更重要的是保持好奇心，熱愛(ài)你所做的事，熱愛(ài)其中的艱辛，因?yàn)槟潜旧砭褪菢?lè)趣所在。”
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