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北大让AI“摸黑”探索物理 先发明“质量” 再找到万有引力

文章来源: 中时新闻网 于 2026-10-01 09:00:24 - 新闻取自各大新闻媒体,新闻内容并不代表本网立场!
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北大让AI“摸黑”探索物理 先发明“质量” 再找到万有引力

没读过物理教科书,AI-Newton靠自己从零推导出万有引力与牛顿力学。(达志/ShutterStock)

AI-Newton推导出的公式长这样

Researchers built an AI that taught itself 300 years of physics with zero physics knowledge

It rediscovered Newton's second law, law of gravitation, and energy conservation from scratch.

In 1907, Albert Einstein had what he called his "happiest thought": gravitational mass… pic.twitter.com/QUHVYiR4ka

— How To Prompt (@HowToPrompt__) October 1, 2026


北京大学高能物理组的研究,今(1日)在X社群平台上热议起来,该研究团队让一套完全没读过物理教科书、训练资料中毫无物理理论的AI人工智能自行推导物理。它事先不知道什么是质量、力、能量或重力,起点只有物体的位置和时间,从一系列杂凑的模拟实验资料中,它成功搭建出了牛顿力学,发明了质量的概念、然后观察到了动量,然后是能量守恒,也推导出了万有引力。

研究人员给这套“AI牛顿”(AI-Newton)46组古典力学实验,涵盖小球自由运动、弹簧振动、碰撞、斜面、抛体,一直到多个物体互相拉扯的较复杂系统,资料由微分方程算出后再加入高斯杂讯,刻意模拟真实量测下的不完美。

AI-Newton像学徒一样慢慢累积,系统内部有“概念库”与“定律库”,一开始几乎是空的。它会自己提出可解释的中间概念,例如由位置对时间的变化定义出速度,再从不同实验反覆出现的守恒量,抽出动能、弹性位能等概念,接着用符号迴归找出概念之间的关系。

某个定律在新实验失效时,它会尝试补上新的项目,扩大适用范围,如果知识变得臃肿时,再靠微分代数的简化演算法清掉冗余式子。

跑完一轮大约要几十个小时、上千次尝试。平均下来,它会登记约90个物理概念、约50条较一般的定律。

AI-Newton推导出的公式长这样



最醒目的成果,是AI-Newton重新推导出牛顿第二定律、能量守恒,以及万有引力,只不过它没有给这条定律取人类会懂的名字,论文里所谓的“牛顿第二定律”,是研究团队事后对照AI自己列出来的公式后对上的,不是系统自己命名的。

制图:张威翔|资料来源:北京大学高能物理组 AI-Newton 研究

这些定律都是人类早已知道的,但这套实验贵在于人类没有监督、没有先验物理知识的情况下,AI自己发明了可迁移的概念,再把定律从单一实验拓展到多重实验。

人类花了几个世纪,从落体、行星和碰撞中抽出质量、力和能量这些概念,这套系统则在受控的模拟世界里,用符号推理和自己逐步修正重现。

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北大让AI“摸黑”探索物理 先发明“质量” 再找到万有引力

中时新闻网 2026-10-01 09:00:24
北大让AI“摸黑”探索物理 先发明“质量” 再找到万有引力

没读过物理教科书,AI-Newton靠自己从零推导出万有引力与牛顿力学。(达志/ShutterStock)

AI-Newton推导出的公式长这样

Researchers built an AI that taught itself 300 years of physics with zero physics knowledge

It rediscovered Newton's second law, law of gravitation, and energy conservation from scratch.

In 1907, Albert Einstein had what he called his "happiest thought": gravitational mass… pic.twitter.com/QUHVYiR4ka

— How To Prompt (@HowToPrompt__) October 1, 2026


北京大学高能物理组的研究,今(1日)在X社群平台上热议起来,该研究团队让一套完全没读过物理教科书、训练资料中毫无物理理论的AI人工智能自行推导物理。它事先不知道什么是质量、力、能量或重力,起点只有物体的位置和时间,从一系列杂凑的模拟实验资料中,它成功搭建出了牛顿力学,发明了质量的概念、然后观察到了动量,然后是能量守恒,也推导出了万有引力。

研究人员给这套“AI牛顿”(AI-Newton)46组古典力学实验,涵盖小球自由运动、弹簧振动、碰撞、斜面、抛体,一直到多个物体互相拉扯的较复杂系统,资料由微分方程算出后再加入高斯杂讯,刻意模拟真实量测下的不完美。

AI-Newton像学徒一样慢慢累积,系统内部有“概念库”与“定律库”,一开始几乎是空的。它会自己提出可解释的中间概念,例如由位置对时间的变化定义出速度,再从不同实验反覆出现的守恒量,抽出动能、弹性位能等概念,接着用符号迴归找出概念之间的关系。

某个定律在新实验失效时,它会尝试补上新的项目,扩大适用范围,如果知识变得臃肿时,再靠微分代数的简化演算法清掉冗余式子。

跑完一轮大约要几十个小时、上千次尝试。平均下来,它会登记约90个物理概念、约50条较一般的定律。

AI-Newton推导出的公式长这样



最醒目的成果,是AI-Newton重新推导出牛顿第二定律、能量守恒,以及万有引力,只不过它没有给这条定律取人类会懂的名字,论文里所谓的“牛顿第二定律”,是研究团队事后对照AI自己列出来的公式后对上的,不是系统自己命名的。

制图:张威翔|资料来源:北京大学高能物理组 AI-Newton 研究

这些定律都是人类早已知道的,但这套实验贵在于人类没有监督、没有先验物理知识的情况下,AI自己发明了可迁移的概念,再把定律从单一实验拓展到多重实验。

人类花了几个世纪,从落体、行星和碰撞中抽出质量、力和能量这些概念,这套系统则在受控的模拟世界里,用符号推理和自己逐步修正重现。

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