物理学也要被AI攻陷了？5道20多年量子公开问题被突破

< img id="wx_img" src="https://www.qbitai.com/wp-content/uploads/imgs/qbitai-logo-1.png" width="400" height="400"> 物理学也要被AI攻陷了？5道20多年量子公开问题被突破 程浅 2026-10-29 14:51:51 来源： 量子位 程浅 发自 凹非寺 量子位 | 公众号QbitAI 可怕，这才过了几天？ 怎么AI刚崩完数学，转头就开始崩物理了…… 刚刚，5道量子信息难题被宣布由AI辅助解决。 出手的是一家名叫 Physical Superintelligence（物理超级智能，简称PSI） 的神秘公司。 他们称，自己借助自研AI科研系统，在量子信息理论的 5个开放问题上取得了成果， 论文、Lean形式化证明和验证代码，均在Github上贴出供学人审查。 这个刚成立不到两个月的PSI，到底是何方神圣？ PSI解决了个啥？ PSI此次聚焦的 量子信息科学 ，主要研究如何利用量子力学的特殊规律存储、处理和传输信息，从而突破传统计算机的计算能力限制，并探索更安全的通信方式。 而他们这次借由AI挑战的五道难题，均来自于具有27年历史的 开放量子问题（OQP，Open Quantum Problems） 目录。 该开放问题目录由德国物理学家Reinhard Werner于1999年建立，专门收集量子信息学界长期卡住的重要研究问题。 这次的5道题，横跨了 纠缠提纯、量子场论、高维量子通信、量子信道容量与量子因果律五个核心方向，包括： OQP 2｜负偏转置态的纠缠不可蒸馏性 OQP 12｜真空纠缠与贝尔不等式 OQP 27｜CGLMP贝尔不等式的最优测量 OQP 38｜PPT平方猜想与纠缠破坏 OQP 43｜量子因果过程的可纯化性 具体证明过程就不展开了。只需要知道，PSI此次取得进展的5道题中的3题（OQP 2、OQP 12、OQP 27），均在 本世纪初 就被收录。可见一斑。 “世界上最先进的物理研究实验室” 点进这个PSI的网站，简直可以用 空空如也 来形容，本次攻克量子信息难题也是他们的 第一个成果。 毕竟，这家公司，今年9月1日才正式公开亮相。 但不鸣则已，一鸣惊人，他们亮相之初就大发宏愿，宣称自己要建成 “世界上最先进的物理研究实验室” 。 PSI的创始团队有点意思，创始人兼首席科学家的Alex Wissner-Gross 是最有意思的。 这个人曾在MIT同时读完了 物理、电气工程和数学 三个本科专业，同时还以工程学院年级第一名的成绩毕业…… 同时读完 这三门 是什么概念？这么说吧，MIT在他之后取消了“同时读三个专业”的选项，原因是“能这么干的人太少了，开设这个选项的意义不大”。 因此，Wissner-Gross甚至可以有一个Title是“MIT历史上最后一位三专业毕业的本科生”。 或许大佬试水一番后觉得自己还是喜欢物理，于是2007年，他在 哈佛 拿到了物理学博士学位。 不得不说，此人对“AI+物理”的理解 已领先时代太远。 早在2013年，深度学习还在起步的阶段，他就站上了TEDx的讲台，用物理学中的“因果熵力”来解释智能行为。 他提出了一个很大胆的想法。 所谓智能，可以理解为一种不断增加未来行动可能性的倾向。 这么说可能不太好理解，我举个例子。 比如，你挤地铁的时候，为啥要努力去保持平衡，让自己尽量不摔倒？ 从他的理论看来，这是因为，你一旦摔倒，能够选择的行动就少了。而保持站立，就意味着你未来仍然可以向前、向后、向左、向右移动。 那么，只要遵循“最大化未来可能性”的规则，系统就可能自发呈现出类似工具使用、合作等智能行为。 尽管听起来有道理，但这个想法目前还并未得到证明。 就是如此天才的Wissner-Gross，到今年彻底按捺不住了，提出要 “Solve Everything”。 他在今年二月发表两篇文章中，就提出了现在的PSI构想。 其中不乏一些灵光与当下呼应：“奇点，需要一个物理学部门。” “证明的时代已经到来。” 除了这位佬，PSI的联创兼总裁Alex Klokus也很有意思，他是美国 知名科技媒体Futurism 的创始人。 融资背景可以一览实力。9月亮相时，PSI宣布已完成 5800万美元种子轮融资。 领投方是比尔·盖茨创立的Breakthrough Energy Ventures。 这家基金背后汇聚了亚马逊创始人贝索斯、阿里巴巴创始人马云、维珍集团创始人布兰森等科技和商业界大佬，专门投资有潜力推动能源转型的前沿科技。 跟投阵容中，还有硅谷老牌风投SV Angel。其创始人罗恩·康韦是著名的天使投资人，早年曾押中Google、PayPal、Twitter等科技公司。 不仅如此，a16z前合伙人Balaji Srinivasan也参与了投资，此外还吸引了来自OpenAI、英伟达、Hugging Face、Oracle等科技公司的个人投资者。 让科学发现实现“规模化生产” 讲了这么多，用一句话来概括PSI的愿景，其实就是 让科学发现“从天才走向规模化” （From Genius to Scale）。 几百年来，人类基础科学的跃迁几乎都仰赖牛顿、爱因斯坦这样灵光一现的个体天才。 但PSI认为，这种纯手工作坊式的科研已经撞上天花板了，不然为什么如今21世纪的我们还存在于20世纪的物理学基座上？ 科学发现不应该再受制于人的时间。 PSI将基本研究单元称为Autonomous Campaign（自主研究任务），希望让研究从问题定义、假设提出、验证、实验到工程部署持续运行。 PSI还认为，AI时代的科研，尽管想法不再稀缺，但真理仍然稀缺。 大模型可以快速生成上百个猜想，但这些离成为真理还差得远。 为了解决这个问题，PSI推出的 自研AI科研系统Emmy （致敬20世纪伟大的数学家与理论物理奠基人艾米·诺特） 分离了 “生成”和“验证”两步。 它的工作流程大致是这样。 首先，面对一个宏大的物理学开放难题，Emmy先调用前沿大模型将其拆解成无数个微小的、可验证的数学子假设。 其次，将假设直接丢进Lean形式化证明器、符号计算引擎以及高精度验证代码中进行严格筛查。如此一来，报错的假设将被当场淘汰，通过局部验证的路径则被保留并继续衍生。 只要最终的Lean代码编译通过，就意味着这个物理定理在数学逻辑上 100%无懈可击 。 过程中的验证结果还能成为训练下一代AI物理学家的奖励信号，推动系统不断改进，从而实现科学发现的规模化。 One More Thing 听下来很不错，但问题来了，这样研究物理理论的公司，要怎么盈利呢？ 我翻了一下他们正在做的项目，人家还是很 务实 的。 他们打算先 从最现实的问题开始赚钱 。 哪呢？ AI数据中心 。 现在的超算集群本质上是一个极其复杂的宏观物理系统，供电、冷却、网络和计算资源之间存在着高度耦合的工程优化难题。 专业对口了。Emmy系统能够从底层物理规律出发，把供电、散热、通信和算力当成一个整体方程来求解，从物理极限上 找到更高的能效比。 更有趣的是，在商业之外，PSI还接了一个（可能是科幻迷的）个人投资者的私活。 Fermi Explorer（费