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。
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。
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。
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(费米探索者)星际任务。
PSI宣布:从现在开始动手造飞船!
根据官方公告,他们计划在2029年之前发射深空星际探测器“Fermi Explorer”。
利用Emmy系统在现有物理极限内优化出的最佳轻量化工程方案,这艘飞船将飞出太阳系,用8万年的时间,飞向距离我们4.2光年的三体人和阿凡达老家,半人马座。

尽管或许根本没有人类能等到这一天,但,祝他们成功。
参考链接:
[1] https://psi.inc/
[2] https://github.com/physical-superintelligence/oqp-batch-2026
