强化学习在物理科学中的应用：利弊与挑战

抖音热搜 2025年09月19日 02:51 17 admin

信息来源：https://physicsworld.com/a/the-pros-and-cons-of-reinforcement-learning-in-physical-science/

2025年9月17日，人工智能逐渐渗透到科学领域，尤其是在物理学的研究中，增强学习技术引发了广泛的关注与讨论。近日，在德国海德堡的海德堡获奖者论坛上，Google DeepMind的主要强化学习专家大卫·西尔弗（David Silver）和多位粒子物理学家集聚一堂，共同探讨强化学习在物理科学中的应用、潜在的优势以及面临的挑战。

西尔弗在论坛上强调，当前的人工智能系统主要依赖于人类生成的数据进行学习，这种被动“摄取”知识的方式有限。他认为，未来的人工智能需要更多“体验式学习”，类似于婴儿通过探索周围环境而非单纯接受信息的过程。通过这种方式，机器将更有可能解决复杂问题，因为它们能够主动探索并试验。

物理科学中的应用探索

像婴儿一样学习的机器：强化学习专家 David Silver 于 2025 年 9 月 15 日在海德堡获奖者论坛上发表演讲。（图片提供：Bernhard Kreutzer/HLF）

在物理科学中，这种创新的学习方式是否会取得成功？粒子物理学家西娅·克莱博·奥雷斯塔德（Thea Klaeboe Åarrestad）在讨论中提出，强化学习可能在当前粒子物理学的某些任务中发挥作用。例如，当大型强子对撞机（LHC）运行时，负责控制质子路径的任务可以通过强化学习AI实现。然而，她同时警告说，如果在这一过程中出现错误，可能会导致质子碰撞不当，从而造成不可逆转的后果。

其同事凯尔·克兰默（Kyle Cranmer）进一步解释道，虽然强化学习在理论上可以处理许多实验，但与真实的物理系统交互时，实验的时间和金钱限制使得这种方法难以广泛适用。他表示，现有的粒子物理理论已经能够精准预测多种物理量，因此让人工智能从零开始提出替代框架并不容易。

挑战与机遇：人工智能的潜力

待讨论：在海德堡获奖者论坛上举行的关于物理科学中机器学习的小组讨论。从左到右：主持人乔治·穆瑟、凯尔·克兰默、西娅·克莱博·奥雷斯塔德、大卫·西尔弗和玛雅·弗雷泽。（图片提供：Bernhard Kreutzer/HLFF）

尽管在粒子物理领域面临挑战，研究者们对人工智能的潜力持乐观态度。克兰默认为，在模拟复杂现象如大气流体动力学时，缺乏成熟的第一性原理的情况下，利用机器学习方法可能是一个充满希望的方向。同时，讨论中的另一位科学家也提到，随着实验室产生的数据量日益庞大，许多重要发现可能被忽视。因此，利用人工智能从这些数据中提取信息，将是物理学研究一个重要的新机会。

对于将人工智能应用于物理学的过程，西尔弗则提醒，与其在高风险领域进行应用，不如将强化学习用于错误影响较小的情况。比如，训练AI在模拟环境中进行学习，通过不断反馈，实现逐步优化。

科学界的热情与合作

尽管存在诸多挑战，西尔弗和与会专家对人工智能在物理科学中的应用表现出浓厚的兴趣。克兰默指出，这一技术推动了不同学科科学家之间的交流与合作。海德堡获奖者论坛正是一个重要的交流平台，在此汇聚了来自数学、计算机科学和物理学的学者。

此外，奥雷斯塔德对于数据的处理和利用持乐观态度。她提到，在LHC实验中，产生的数据量远超当前算法和人类能够处理的范围，如何从中挖掘有意义的信息，将是物理学研究的一个重大挑战。然而，这也是推动AI发展的良机。

前路漫漫，机遇无限

强化学习在物理科学中的探讨，既表明了这一技术的潜力，也揭示了实现其全面应用所面临的挑战。随着技术的不断进步，研究者们将在日益复杂的物理系统中探索新的方法，以便更好地理解宇宙的奥秘。

未来的研究将重点围绕如何有效利用强化学习的优势，克服局限，实现物理科学研究的深度与广度拓展。无论是利用AI算法处理海量实验数据，还是探索新的物理现象，人工智能都可能在未来的科学探索中扮演重要角色。在这样一个充满挑战与机遇的时代，物理学家们期待着与AI技术携手，共同推动科学的进步与发展。

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