ChatGPT助力理論物理取得新進展 | 深度報道

由 科技導報 發佈於 科技

'26-04-11

原文發表於 《科技導報》2026年第5期科技新聞-深度報道

ChatGPT助力理論物理取得新進展——物理學家融合人類智慧與AI輔助數學,證實曾被質疑的粒子相互作用實則可行

布魯克海文國家實驗室一次高能核碰撞後的情景,該過程曾在極短時間內釋放出夸克和膠子(圖片來源:布魯克海文國家實驗室)

一個看似意外的新“成員”正在進入理論物理研究的隊伍——ChatGPT。長期以來,物理學家普遍認爲,一類涉及膠子的特殊相互作用幾乎不可能發生。但最新研究表明,這一過程實際上可以存在,只不過發生在質子和中子內部極爲複雜的微觀結構之中。哈佛大學、範德堡大學等聯合團隊2026年初在美國科學促進會(AAAS)年會上報告了這一成果。

美國加州大學洛杉磯分校曼尼·L·鮑米克理論物理研究所粒子理論學家Zvi Bern表示:“這些想法本身並不算革命性,但真正具有革命意義的是——一臺機器竟然能夠完成這樣的工作。”

膠子是傳遞強核力的無質量量子粒子,該力將夸克束縛成質子和中子,也將質子和中子束縛成原子核,並使膠子彼此結合。由於強相互作用極強,描述它的理論在數學上幾乎不可解。理論物理學家將膠子的每種特定相互作用(如2個膠子相互彈射產生第3個膠子)用稱爲散射振幅的數學表達式描述,該表達式大致給出相互作用發生的概率。但即使對於最簡單的相互作用,這些散射振幅的求解也令人望而生畏。

ChatGPT幫助破解了其中一個難題。膠子的自旋略似陀螺,可沿運動方向旋轉(如同右手四分衛投出的橄欖球),亦可反向旋轉(如同左手四分衛投出的橄欖球)。後者情況下,膠子被稱爲具有負螺旋度。數10年來,物理學家認爲在任意數量膠子的最簡單碰撞中,所有粒子中至少有2個必須具有負螺旋度。若僅有1個具有負螺旋度,散射振幅必爲零。

然而,大約1年前,3位理論學家發現了1個可能的例外:如果所有粒子大致沿同一方向運動,一個負螺旋度膠子或許可以與多個正螺旋度膠子發生相互作用。接下來,他們需要給出嚴格證明。哈佛大學理論物理學家、該研究共同作者Andrew Strominger表示,他與同事最初認爲幾周內即可驗證猜想。但計算最終變得繁瑣耗時。經過數月手工推演,高等研究院高能物理學家Alfredo Guevara終於在團隊的散射振幅公式中發現規律:描述4個膠子的方程與5個膠子的方程相似,依此類推。

團隊希望將公式推廣並證明該相互作用對任意數量膠子均成立,但所得表達式長達數10項,基本無法處理。研究者懷疑這片“泥沼”中隱藏着優雅簡潔的公式:1980年代曾爲類似膠子相互作用發現過此類公式。但即使工作1年,研究者仍無法簡化所得結果。

美國範德堡大學理論物理學家Alex Lupsasca同期加入創建ChatGPT的OpenAI公司新成立的科學團隊,負責提升ChatGPT的科學能力。他聯繫了其博士導師Strominger,發現這個膠子問題正是完美的測試對象。Lupsasca表示:“我當時想,這很可能行不通,但我們會弄清原因,並據此調整人工智能模型。”

經過初步試探後,理論物理學家要求OpenAI最新且最先進的公開模型ChatGPT-5.2 Pro簡化4個膠子的表達式,模型約20 min內完成。隨後他們要求對5個膠子執行相同操作,繼而6個。GPT-5.2 Pro成功將32項之和簡化爲僅幾項的乘積,全部壓縮至單行文本。最終,團隊要求AI將公式推廣至任意數量粒子。這次,模型在一兩分鐘內回覆,宣稱其解法“顯而易見”。

擔心答案可能是幻覺,研究者覈查公式未發現任何錯誤。Strominger表示:“突然間,我感覺我的機器從機器變成了活生生的存在。”隨後,團隊將GPT-5.2 Pro生成的推廣公式輸入OpenAI正在開發的內部模型,要求其提供證明。經過12 h處理,該模型輸出了一份通過人工覈查的穩健證明。

2月12日論文上傳至預印本服務器arXiv後數小時內,該研究即在社交媒體引發熱議。2月13日Lupsasca在會議報告團隊成果時,在場物理學家深感震驚。美國伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校粒子理論學家Aida El-Khadra表示:“OpenAI智能體展現的能力令人印象深刻。”

論文作者對AI在科學領域的未來持樂觀態度。Guevara表示:“這是我們開展物理學方式的範式轉變。”他認爲AI將能爲物理學實現其近期爲編程所做之事:變得如此出色,以至於人類用戶可日常依賴它處理任務而無需詳盡審查。1年前自稱AI懷疑論者的Lupsasca表示:“我認爲某種閾值正在被跨越。”

更廣泛的物理學界以謹慎樂觀態度接收這一消息。Bern與El-Khadra預期AI助手將協助常規任務、發現研究錯誤、加速論文撰寫進程,並彌合跨領域信息鴻溝。兩者均提及學術物理學中使用AI的擔憂,例如研究者未聲明使用AI,或大型語言模型可能自動化傳統用於訓練研究生的諸多研究任務。但二者均不擔心ChatGPT將取代他們的工作。El-Khadra表示:“在我看來,這一切都不意味着科學家將被取代。”

Lupsasca希望研究者能利用AI解決理論物理學最大難題:調和量子力學與引力。他計劃將團隊方法拓展至引力子(傳遞引力的假想量子粒子),並尋找數學描述特殊版本量子引力的方法——該理論即使在高能條件下仍保持良好行爲,或許“在今年年底前”實現。

文/ Perri Thaler

(譯自Science,2026,391(6788))

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