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标题: AI大模型可以发现相对论吗? [打印本页]

作者: kGADorA3 时间: 6 天前
标题: AI大模型可以发现相对论吗?
问：把人类1905年前的知识输给如今的AI大模型，大模型可以发现相对论吗？


Deepseek的回答：

这是一个很有意思的思想实验。假如给如今的AI大模型输入1905年以后人类一切的知识，它几乎不能够本人“发现”爱因斯坦的广义相对论。

不过，它极有能够成为一个弱小的研讨助手，能分明加速一位人类迷信家（比如“爱因斯坦”）发现它的过程。缘由次要有以下几点：

1. 为什么AI“几乎不能够”独立发现？

· 数据中不存在“答案”：广义相对论的核心打破，在于对“同时性”等基本概念的颠覆。而这些颠覆性的新概念，并不包含在1905年前的旧知识里。大模型擅长从数据中提取和重组形式，但很难凭空创造出从未存在过的物理学框架。
· 缺乏物理直觉与动机：当时的物理学界存在“两朵乌云”（迈克尔逊-莫雷实验的零结果、黑体辐射难题）。爱因斯坦的打破并非源于逻辑推导，而是基于一种审美上的物理直觉——坚信麦克斯韦方程组的方式是完美的，必须被一切匀速运动的观察者共享，即便这意味着要推翻工夫相对性的常识。这种对实际“优美”和“一致”的直觉，以及对旧概念的彻底质疑，是目前AI不具有的。
· 无法停止思想实验：爱因斯坦著名的“追光”和“火车”思想实验，依赖的是人类的空间想象力和对物理过程的模拟才能。AI本质上处理的是言语符号，无法像人脑那样停止概念性的、物感性的想象。

2. 但它能扮演的“神辅助”角色

假如爱因斯坦在1905年拥有一个古代AI大模型作为助手，他的发现过程会大大加速。AI可以：

· 整合与检索知识：瞬间调出并关联麦克斯韦方程组、洛伦兹的“本地时”数学工具、庞加莱的哲学批判，以及一切矛盾的实验数据。这能让爱因斯坦节省大量工夫，把精神集中在核心思索上。
· 验证数学与扫除错误：疾速验证他推导洛伦兹变换的数学过程能否严谨，并告诉他一切已知的、与“以太”相关的实验都已失败。这有助于他更坚定地放弃“以太”概念。
· 生成并计算假设：在他提出“光速不变”和“相对性原理”两个假设后，AI可以迅速为他计算出这两个假设下的一切数学推论，比如尺缩钟慢、质能关系等。

总的来说，1905年前的旧知识里并没有广义相对论本身。大模型无法跨越“概念性”的鸿沟，由于它缺乏物理直觉、目的性和创造力。

但在那个时代，广义相对论的发现也曾经“呼之欲出”。洛伦兹和庞加莱都接近了终点，只是被经典物理的框架约束。因此更合理的揣测是：假如1905年有AI，发现相对论的很能够依然是爱因斯坦，但他会用更短的工夫，以一种更明晰、更自信的方式完成它。而一个弱小的AI，会加速整个迷信发现的进程，但最终，提出那个关键物理图景的，能够还是人类本人。

豆包的回答：

这是一个非常深入、直击AI本质的成绩。
直接给结论：
以如今的大模型，几乎不能够“发现”相对论；最多只能“总结、拼接、解释”1905年之前的知识。

我用最粗浅、不绕弯的方式讲清楚：
1. 先看：1905年之后人类有什么

爱因斯坦提出广义相对论前，人类手里曾经有：

• 牛顿力学

• 麦克斯韦电磁方程组

• 迈克尔逊-莫雷实验（光速不变）

• 洛伦兹变换（数学上曾经有了）

• 庞加莱等人对“相对性”的思索

一切“原材料”都齐了。
但当时一堆顶尖物理学家，就是没人捅破那层窗户纸。
2. 如今的AI大模型在干什么

如今的AI，本质是：

• 超级弱小的统计拟合

• 超强的文本关联、形式婚配、续写

• 极快的知识检索与重组

它擅长：

• 从已有知识里归纳规律

• 模拟风格、生成迟滞内容

• 给出符合逻辑的推论

但它不擅长：

• 推翻根深蒂固的直觉

• 否定人类几千年默许的“常识”

• 提出反直觉、颠覆性的第一性原理
3. 为什么AI发现不了相对论？

相对论不是“推导出来的结论”，
而是世界观的颠覆：

• 推翻相对工夫

• 推翻相对空间

• 接受光速在任何参考系都不变（极度反直觉）

这需求：

1. 敢于否定牛顿体系

2. 从两条公理出发，重建整个物理

3. 极强的物理直觉 + 哲学洞察力

AI做不到的关键：

• AI没有物理世界的直观了解

• 没有困惑、猎奇、怀疑

• 不会为了一个成绩失眠、苦思、颠覆本人

• 更不会自动提出一个没人问过的成绩

它只会：
基于已有数据，生成最能够、最平滑、最“正常”的答案。
而相对论，在1905年之前，是极度不正常、反常识的。
4. 换个更直白的比喻

把1905年前的知识喂给AI：

• 它可以解释洛伦兹变换

• 可以运用麦克斯韦方程

• 可以整理应时一实在验

• 甚至可以写出一篇看起来很像论文的东西

但它相对不会：

• 看法到“工夫是相对的”

• 推导出 E=mc^2
• 建立一整套新的时空观
5. 真正的答案

人类能发现相对论，是由于人类会“反常理地思索”；
如今的AI，只会“顺着数据思索”。

• 爱因斯坦 = 创造新范式

• AI = 强化旧范式的运用

所以：
把1905年前的知识喂给明天最强的大模型，它依然发现不了相对论。


千问的回答：

简单直接地回答你：不能。

假如仅仅把1905年之前的人类知识“喂”给如今的AI大模型，它无法凭空发现相对论。但这背后的缘由非常深入，触及到AI目前的本质局限。

我们可以从以下几个维度来拆解这个成绩：

1. 广义相对论 vs 广义相对论：难度不同

首先需求区分爱因斯坦在1905年提出的广义相对论和1915年提出的广义相对论，AI面对这两者的难度是完全不同的。

* 广义相对论（有一定概率，但不保证）：
现有的大模型本质上是基于概率的“言语机”。1905年之前的物理学（如麦克斯韦方程组、洛伦兹变换）曾经为广义相对论奠定了基础。实际上，AI有能够经过形式婚配和概率推断，拼凑出相似“光速不变”或“工夫收缩”的描画。但它这么做是基于统计规律，并不代表它真正了解了这些物理意义，更像是“黑箱”里的拾人牙慧。
* 广义相对论（完全不能够）：
这是AI目前相对无法跨越的鸿沟。爱因斯坦之所以花了10年才从广义推导到广义，是由于他中间缺了一把关键的钥匙——黎曼几何。
* 知识的跨界交融：当时研讨物理的人不懂黎曼几何，研讨数学的人不关怀物理。爱因斯坦的伟大在于他看法到弯曲空间的数学工具可以解释引力。如今的AI假如只被喂了1905年前的知识，它很难像人类天赋那样，产生这种“灵光一闪”的跨学科直觉，将看似有关的数学分支与物理成绩强行关联。

2. 为什么如今的AI做不到？（核心瓶颈）

为什么我们拥有算力如此弱小的AI，却连百年前的发现都复现不了？次要有三个核心缘由：

* 缺乏“因果推理”才能（Correlation vs Causation）：
如今的AI非常擅长找相关性，但不懂因果。
* 举个例子： AI看了100万次苹果落地的数据，它能极其精准地预测下一个苹果也会落地（预测），但它无法了解这是由于“万有引力”（解释）。相对论不只仅是数学公式，更是一种对时空本质的因果解释，这是当前AI无法企及的。
* “单次推理”与“迭代思想”的差距：
人类迷信家的思想是闭环的：提出假设 -> 验证 -> 失败 -> 修正。而目前的大模型次要是“前向传播”的单次推理，它很难像爱因斯坦那样停止长达数年的、痛苦的“思想实验”迭代。
* 数据的局限性：
1905年的世界数字化文本非常少。如今的AI模型是在海量的古代数据上训练出来的，假如强行“截断”它的知识库，它的模型功能会大幅下降，甚至无法正常运转。而且，爱因斯坦的灵感不只来自书本，还来自他对物理世界的感知（比如坐电车看钟楼），这些是无法经过文本数据喂给AI的。

3. “爱因斯坦测试”：这是AGI的门槛

这个成绩其实触及了AI范畴的终极目的。Google DeepMind的CEO Demis Hassabis曾提出过一个著名的“爱因斯坦测试”来定义真正的通用人工智能（AGI）：

“假如你训练一个AI，把它的知识截止在1911年，它能否像爱因斯坦一样，在1915年独立推导出广义相对论？”

Hassabis以为，假如AI能做到这一点，那它才是真正的AGI；假如做不到，那它本质上还是一个高级的“形式婚配器”或“搜索引擎”。

总结

如今的AI是“博学的巨人”，但不是“思索的智者”。

它可以把1905年前的知识倒背如流，甚至帮你整理出爱因斯坦的笔记，但它无法像人类一样，基于这些知识产生“顿悟”。不过，虽然如今的模型做不到，但像北大最近研发的“AI-牛顿”系统曾经能在特定范畴自主推导物理定律，这阐明AI正在从“预测者”向“发现者”缓慢退化。

一切的大模型都给出结论：不能！

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