人工智能如何助力(而非阻碍)物理学

本文探讨了人工智能与物理学之间的双向促进关系。背景方面，物理学领域因处理海量数据（如粒子物理实验每年产生2000拍字节数据）而迫切需要AI技术，早期案例如费米实验室开发的神经网络算法成功识别底夸克信号。研究目的上，文章基于英国物理学会的调研报告，旨在分析AI如何加速物理研究（如暗能量巡天精度提升一倍），同时强调物理学对AI发展的反哺作用（如物理约束神经网络提升模型准确性）。结论指出，AI虽能显著推动科学进展，但需谨慎应对数据偏差和算法不确定性等风险，而物理学严谨的不确定性量化方法可为AI提供重要支撑，形成互利共赢的创新生态。