著名科幻小說家姜峯楠（Ted Chiang）在《你一生的故事》中構思了一個講述人類和外星人 " 七肢桶 " 接觸的故事。

面對相同的宇宙基本規律，人類和七肢桶卻有著不一樣的理解，由此產生了不同的 " 物理 " 來解讀同一種自然現象。這導致兩種文明的語言，甚至思維方式都有了本質上的區別。

《降臨》劇照，電影改編自《你一生的故事》。（圖／派拉蒙影業）

這是一種非常顛覆性的想象，卻也帶來了一個有意思的問題：假如有朝一日，我們遇到了一個足夠智慧的外星種族，他們是否會發現和我們一樣的物理定律，或者他們可能以不同的方式來描述宇宙？

這個問題還可以換種問法，那就是，面對一套系統，是否只有一種物理方式來描述它，還是說，我們有可能找到其他可行，甚至更優的描述方法？

這正是一組研究人員利用一個新的人工智能（AI）在探索的問題。這個程序可以通過一臺攝像機觀察物理現象，然后試圖找到那些能完全描述所觀察到的動態的最小基本變量集。論文已發表在《自然 · 計算科學》上。

確定相關變量

能量（E）、質量（m）、速度（c），這三個變量構成了愛因斯坦最具代表性的方程 E=mc²。但愛因斯坦起初是如何知道這些概念的呢？

理解物理的一個先導步驟是確定相關變量。如果沒有能量、質量和速度的概念，即使是愛因斯坦也無法發現相對論。

幾千年來，人們知道物體快速或緩慢地移動，但只有當速度和加速度的概念被正式量化時，牛頓才能發現他著名的運動定律 F=ma。同樣地，描述溫度和壓力的變量需要在熱力學定律被正式建立之前就被確定。

科學世界的每個角落都是如此，變量是理論的前奏。但這些變量能 " 自動 " 被發現嗎？如果能到話，就有望極大地加速科學發現。

在新研究中，研究人員開始向系統提供他們已經知道答案的現象的原始視頻片段。例如，他們輸入了一個擺動的雙擺的視頻，已知它有 4 個物理狀態變量，也就是兩條臂中每一條的角度和角速度。

經過幾個小時的分析，AI 輸出了它的答案：4.7。

研究人員認為，對 AI 來說，這個答案已經足夠接近了，特別是這是 AI 在沒有任何物理學或幾何學知識的，能讀到的僅僅是一段原始視頻片段的情況下得出的答案。

但僅僅有變量的數量還不夠，更讓科學家好奇的是，AI 所說的這些變量究竟是什么。他們隨后開始著手將程序確定的實際變量可視化。

但提取變量本身并不容易，因為計算機程序無法以人類可以理解的直觀方式來描述它們。經過一番探查，他們發現，程序選擇的兩個變量似乎大致對應著臂的角度，但另外兩個變量的選擇仍然是謎。

研究人員試圖將其他變量與他們能想到的任何東西聯系起來，比如角速度和線速度，動能和勢能，以及各種已知量的組合，但似乎沒有什么能完美匹配。

他們很有信心，AI 的確已經找到了一套有效的四個變量，因為它進行著良好的預測，只是他們還不了解它所講的數學語言。

探索未知的復雜系統

在驗證了一些具有已知解的其他物理系統后，研究人員向它提供了其他一些視頻，其中都包含著他們不知道明確答案的物理系統。

比如，其中一批視頻是一個 " 充氣舞者 " 在當地一個二手車市場前 " 跳舞 "。經過幾個小時的分析，AI 返回了 8 個變量。一段熔巖燈的視頻讓程序判斷出了 8 個變量。隨后，他們輸入了一段假日壁爐火焰視頻片段，程序返回了 24 個變量。

在實驗中向 AI 提供的部分視頻片段代表，包括一個充氣舞者、一臺熔巖燈和壁爐火焰的視頻片段等等。（圖／哥倫比亞大學）

這就帶來了一個格外有趣的問題：每個系統的變量集是否是唯一的，又或者，每次重新啟動程序時它會不會產生不同的變量集？

在實驗中，每次 AI 重新啟動時，得出的變量數量是相同的，但每一次的具體變量卻不同。可以這么說，似乎的確存在不同的方法來描述宇宙。

而且很可能的是，也許有些現象看起來復雜得令人費解，是因為我們正試圖用錯誤的變量集來理解和描述它們。很多時候，我們的選擇未必完美。

幫助理解復雜現象

過去的軟件系統可以從實驗數據中提煉出自由形式的物理定律，但前提是要事先確定變量。而研究人員認為，這種新 AI 可以幫助科學家發現復雜的現象，對于這些現象，理論認識可能還沒有跟上數據洪流的步伐，比如生物學和宇宙學的領域。

雖然團隊在這項研究中使用的是視頻數據，但理論上來說任何種類的陣列數據源都可以使用，包括射電陣列或者 DNA 陣列。這或許在未來能夠加速科學發現的腳步。