人工智能与物理学 —— 已知与未知

子曰：“知之为知之，不知为不知，是知也。”

同样也可以说：“知之为知之，不知为不知，是人工智能也。”

上周到某校讲“开学第一课”，说到人工智能的属性，一位刚刚回国入职的年轻人提问：

“一位资深的聚变物理学家有这样的观点 —— 这几年聚变研究大量运用人工智能的方法。但是这些方法都是基于‘非燃烧’等离子体实验的数据；得到的结果是否适用于燃烧等离子体还很难说。—— 你怎么看？”

如果学着孔老夫子的口气，回答当是：吾与此人也！[注] —— 我也是这样想的呀！或者说，同意上面那句“知之为知之，不知为不知，是人工智能也。”

“知之为知之，不知为不知”—— 凡是科学，都有这一属性。

所以我们还可以说：“知之为知之，不知为不知，是物理学也。”

建立在宏观低速范围的实验数据基础上的经典物理学理论，显然无法解释微观高速参数域观测到的物理现象，需要依据在新的参数域探测到的数据来寻找新的规律、发展新的理论。于是有了百年前的物理学革命，产生了相对论和量子力学。

人工智能也是一门科学，必然具有同样的属性。就像上面说的，基于‘非燃烧’等离子体实验的数据得到的人工智能方法是否适用于燃烧等离子体实验还很难说，需要经过检验和改进。以破裂预警为例（这是在聚变领域中人工智能应用最多的方向），甚至一个装置上的数据训练出来的方法用到另一个装置上就大打折扣。这种偏差，可以通过用更多装置上的数据集合的训练来纠正。数据来源越多、结果的普适性越好。这一点体现了物理学的一个重要的概念：完全测量。这个比较专门，这里就不说了。下次专门讲一下。

[注]：见《论语·先进》

（曾点）曰：莫（通暮）春者，春服既成，冠者五六人，童子六七人，浴乎沂，风乎舞雩，咏而归。

夫子喟然叹曰：吾与点也。