北京
在你读完这句话的时间里，大型强子对撞机（LHC）已经让数十亿个粒子发生了碰撞。很可能，它发现的与昨天完全一样：更多支持粒子物理学标准模型的证据。
对于建造这个27公里长环形设备的工程师来说，这种一致性是一项胜利。但对于理论物理学家而言，这相当令人沫丧。该领域目前正处于一场静悄悄的危机之中。
标准模型描述了已知的基本粒子和力，但它并不是一幅完整的图景。理论学家提出了新的想法，实验学家建造了巨大的设施来测试这些想法，但尽管有大量数据，却没有重大突破。现实中有一些关键组成部分完全被我们遗漏了。
这就是研究人员将人工智能应用于粒子物理学的原因。他们并不是简单地要求AI梳理加速器数据来确认现有理论，而是要求AI为他们从未想象过的理论指明道路。与寻求支持人类产生的理论不同，无监督AI可以突出任何异常情况，将我们的触角延伸到未知的未知领域。通过要求AI标记数据中的异常，研究人员希望找到扩展标准模型的"新物理学"。
表面上，这可能听起来像另一个"AI+某领域"的故事。作为IEEE Spectrum的AI编辑，我经常收到此类故事的投稿：AI用于药物发现、AI用于农业、AI用于野生动物追踪。通常这实际上意味着更快的数据处理或边缘自动化，虽然有用，但只是渐进式改进。
让我印象深刻的是，这项努力感觉有所不同。AI不是在事后分析实验数据，而是本质上成为仪器的一部分，扫描微妙的模式并实时决定什么是有趣的。在LHC，探测器每秒记录4000万次碰撞。根本无法保存所有数据，因此工程师们总是必须构建过滤器来决定保存哪些事件进行分析，哪些被丢弃；几乎所有东西都被扔掉了。
现在这些瞬间决策越来越多地交给在连接到探测器的现场可编程门阵列（FPGA）上运行的机器学习系统。代码必须在芯片有限的逻辑和内存上运行，将神经网络压缩到该硬件中并不容易。一位理论学家恳求工程师："我的哪个算法能装进你该死的FPGA？"
这一时刻是一个更古老模式的一部分。在科学史上，新仪器为意想不到的发现打开了大门。伽利略的望远镜揭示了围绕木星运行的卫星。早期显微镜暴露了游泳的"小动物"的整个世界。这些更好的工具不仅回答了现有问题；它们使提出新问题成为可能。
换句话说，如果粒子物理学存在危机，它可能不仅仅是关于缺失的粒子，而是关于如何超越人类想象力的局限性。这个故事表明，AI可能不会直接解决宇宙的奥秘，但它可能会改变我们寻找答案的方式。
Q&A
Q1：为什么粒子物理学需要引入人工智能？
A：粒子物理学目前面临静悄悄的危机。尽管标准模型描述了已知的基本粒子和力，但它并不完整。理论学家提出了新想法，实验学家建造了巨大设施来测试，但尽管有大量数据，却没有重大突破。AI可以突出异常情况，将研究触角延伸到未知领域，帮助发现扩展标准模型的"新物理学"。
Q2：人工智能如何在大型强子对撞机中发挥作用？
A：在大型强子对撞机中，探测器每秒记录4000万次碰撞，无法保存所有数据。AI系统在现场可编程门阵列上运行，成为仪器的一部分，实时扫描微妙模式并决定哪些碰撞事件值得保存分析，哪些应该丢弃。这些瞬间决策越来越多地由机器学习系统完成。
Q3：人工智能在科学发现中的作用有何特殊意义？
A：历史上新仪器总是为意想不到的发现打开大门，如伽利略的望远镜和早期显微镜。AI不仅仅是更快的数据处理工具，而是能够超越人类想象力局限的新型"仪器"。它可能不会直接解决宇宙奥秘，但会改变我们寻找答案的方式，帮助发现人类从未想象过的理论。
特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
