在人类探索宇宙最深处奥秘的征途上，科学仪器的精度往往决定了我们能看见多远。
以激光干涉引力波天文台（LIGO）为例，这座耗时二十余年、耗资数十亿美元的巨型科学装置，其探测精度达到了令人难以置信的程度——它能够测量出四公里长的干涉臂长度变化小于一个质子直径的十万分之一。
这种极致灵敏的背后，是数千名科学家数十年如一日对每一个技术细节的打磨与优化。
然而，在2015年成功探测到引力波之后，加州理工学院物理学家拉纳·阿迪卡里（Rana Adhikari）和他的团队开始思考：是否还有可能突破人类思维的极限，进一步提升LIGO的性能？答案出人意料地来自人工智能。
阿迪卡里团队引入了一套最初由物理学家马里奥·克伦（Mario Krenn）开发的AI系统，用于设计复杂的光学实验。他们将LIGO中所有可用的组件——包括镜子、透镜、激光器、分束器等——输入AI模型，并赋予其完全自由的设计空间。
结果令人震惊：AI生成的实验构型不仅复杂到“人类无法理解”，而且毫无传统美学可言——没有对称性、没有简洁结构，更像是某种“外星文明”的产物。
起初，研究人员几乎认定这些输出是错误或无意义的。但经过反复验证和简化，他们发现这些“混乱”的设计竟然在理论上显著优于现有方案。
更令人震惊的是，AI提出的核心改进之一，是在主干涉仪与探测器之间增加一个长达三公里的环形光路，用以循环反射光信号。
这一设计看似违背直觉，却巧妙利用了上世纪苏联物理学家提出的、长期被忽视的量子噪声抑制理论。
这种“非主流”思路从未被人类物理学家认真考虑过，因为它既不直观也不符合工程美学。但AI不在乎这些——它只关心最终性能指标。
据阿迪卡里估算，如果这一设计在LIGO建造初期就被采纳，整个系统的灵敏度将提升10%至15%。在亚原子尺度的测量中，这样的提升意味着可观测的宇宙事件数量翻倍，甚至可能揭示此前无法捕捉的中等质量黑洞合并过程。
这不仅是技术上的突破，更是方法论的革命。正如多伦多大学量子光学专家艾弗拉姆·斯坦伯格（Aephraim Steinberg）所言：“LIGO凝聚了数千人四十年的智慧结晶，而AI却能在其中找到人类集体思维未曾触及的角落。”这说明，即便在高度成熟的科学领域，人类的认知仍存在盲区，而AI正成为填补这些盲区的关键工具。
从“纠缠交换”到AI重构量子实验
量子物理自诞生以来，一直以其反直觉的特性挑战着人类的理解力。其中最著名的现象之一便是“量子纠缠”——两个相距遥远的粒子可以共享同一个量子态，一旦测量其中一个，另一个的状态也会瞬间确定。
长期以来，人们认为纠缠必须始于同一地点的粒子相互作用。
然而，1990年代，诺贝尔奖得主安东·蔡林格（Anton Zeilinger）提出了“纠缠交换”（entanglement swapping）的概念：即使两组原本互不相关的纠缠粒子对，也可以通过中间操作让原本从未接触过的两个粒子变得纠缠。
这一实验设计极为精巧，依赖于复杂的晶体、分束器和探测器组合。但在2021年，克伦团队使用名为PyTheus的AI系统尝试重新设计这一过程时，得到了一个完全不同的构型。他们的AI基于图论建模实验结构，节点代表光学元件或光子路径，边则表示相互作用关系。通过优化算法不断调整图结构以逼近目标量子态，AI最终生成了一个前所未有的实验布局。这个设计不仅比蔡林格原始方案更简单，而且引入了多光子干涉的新机制。
起初，克伦本人坚信这个结果一定是错的。“它看起来太不像人类会想出来的东西了。”他说。但数学验证表明，该设计确实能实现纠缠交换。
2024年12月，南京大学马晓松团队成功搭建了这一AI设计的实验装置，并证实其有效性。
这是AI首次独立提出并验证一种全新的量子实验方案，标志着机器已不仅仅是辅助工具，而是开始参与基础物理概念的再创造。
这一成就的意义远超单一实验本身。它证明了AI可以在不依赖人类先验知识的情况下，探索并发现新的物理实现路径。
更重要的是，这种“自下而上”的设计方式打破了传统科研中“理论先行、实验验证”的线性模式，开启了“实验反哺理论”的新范式。未来，我们或许会看到更多由AI“发明”的量子协议、通信架构甚至计算模型，推动量子技术进入全新阶段。
AI解析宇宙密码：从暗物质分布到相对论对称性的自动发现
如果说AI在实验设计中的应用尚属前沿探索，那么它在数据分析领域的表现则已初见成效。威斯康星大学麦迪逊分校的物理学家凯尔·克兰默（Kyle Cranmer）指出，当前AI在物理学中的角色“就像教小孩说话”，需要大量引导和监督。但即便如此，机器学习模型已经在复杂数据中发现了人类难以察觉的规律。
例如，克兰默团队训练了一个深度学习模型来预测宇宙中暗物质团块的密度分布。传统模型依赖于经验公式和近似假设，而AI则直接从模拟数据中学习映射关系。最终，AI得出的公式在拟合观测数据方面显著优于人工模型。“它描述数据的能力非常强，”克兰默说，“但我们还不知道它是怎么‘想’的。”这种“黑箱”特性正是当前AI物理研究的最大挑战：我们得到了更好的结果，却失去了物理解释的叙事链条。
与此同时，加州大学圣地亚哥分校的计算机科学家罗丝·余（Rose Yu）则致力于让AI“读懂”对称性。对称性是现代物理学的基石之一，例如洛伦兹对称性保证了物理定律在不同参考系下保持不变。余的团队训练模型分析大型强子对撞机（LHC）的数据，结果AI成功识别出了洛伦兹对称性的存在——即粒子产生率不随地球自转方向变化。关键在于，AI并未被告知任何物理理论，而是纯粹从数据模式中归纳出这一基本原理。
这表明，AI已经具备“重新发现”已知物理规律的能力。虽然目前它还无法提出全新的物理概念，但这一能力为未来的自动化科学奠定了基础。克兰默乐观地认为，随着大语言模型（如ChatGPT）的发展，AI或将具备构建科学假说的能力。“帮助生成假设的时代可能就在眼前。”
AI不是替代者，而是拓展人类认知边界的“认知加速器”
尽管AI尚未做出原创性的物理发现，但它正在深刻改变科学研究的方式。从设计出“人类无法想象”的实验装置，到重新发明量子技术，再到从海量数据中挖掘隐藏的自然规律，AI正逐步成为物理学不可或缺的伙伴。它的价值不在于取代人类，而在于突破人类直觉与美学偏见的局限，探索那些“看起来不合理但实际上有效”的可能性。
正如阿迪卡里所说：“我们需要AI，因为它能想到我们想不到的地方。”在这个意义上，AI不仅是工具，更是拓展人类认知边界的“认知加速器”。也许不久的将来，第一个由AI提出并验证的新物理定律就会诞生——而那一刻，我们将真正迎来“机器科学家”时代。