AI 爆发真相：触碰宇宙底层逻辑
近期人们普遍察觉，AI 迅速融入日常生活：先是 ChatGPT 进入大众视野，随后 DeepSeek 等工具相继问世，仿佛所有人都被裹挟进 AI 普及的浪潮中。事实上，人工智能这一概念早已存在。早在上世纪 60 年代，相关研究便已兴起，其出现时间早于 Unix、Windows 等操作系统，也比 Python 这类编程语言早了数十年。2015 年左右，AI 因神经网络技术提升了图片识别精度，加之资本涌入，曾掀起一波热潮，可称为人工智能 1.0 时代。但彼时技术多局限于科研范畴，普通民众鲜少能直接应用，远未实
混合架构助力神经形态系统成为高效发现工具
目前主导全球的AI设备主要分为三种：推理型、学习型以及发现型。圣路易斯华盛顿大学的科研团队正致力于攻克其中最为稀缺的一类。最新研究揭示，构建发现型设备的途径或许更为优越。该研究由圣路易斯华盛顿大学麦凯尔维工程学院的克利福德·W·墨菲教授兼研究副院长沙塔努·查克拉巴蒂主导。该成果已刊登于《自然通讯》期刊，其基础是此前关于混合系统架构的探索。这种架构采用了模仿人类神经生物学功能的“神经形态”设计，并融合了利用量子力学原理来应对复杂问题最优解的系统。查克拉巴蒂指出，研究显示，这类设备能够持续产出高可靠性且具备竞
量子世界的“本我”与AI的“无我”之辩
根据量子力学的哥本哈根诠释，波函数ψ并非实体存在，仅作为一种数学工具，用于预测测量结果的概率。波函数Ψ仅仅是我们掌握的关于量子体系（或整个宇宙）的一种信息载体。人类必须通过观察和测量来获取这类信息。观察测量行为会导致波函数发生坍塌，从而产生一个确定的观测结果。测量导致波函数坍塌的过程本身，并不在薛定谔方程的描述范畴之内。（含时）薛定谔方程所描述的是量子体系（波函数）如何确定地随时间演化。波函数坍塌并不包含在其中。一个缺乏物理过程且没有数学描述的坍塌现象，一直是量子力学面临的挑战之一。众多杰出的物理学家从不
AI修正尘埃等离子体物理理论，揭示新规律
人类借助人工智能探索自然法则取得了突破性进展。埃默里大学的科研小组研发出一套融合高精度3D粒子追踪的专用神经网络，在人类专家的指导下，AI首次在“尘埃等离子体”（即存在于太空与野火中的第四态物质）里发现了前所未知的物理机制。过往，AI在科研中的角色主要在于大数据分析与模式识别。但此次成果不同，AI不仅处理了数据，还协助物理学家发现了粒子互动中隐藏的非互易性力规则。这种复杂的非对称力学现象好比湖中两艘受力不均的船——团队用此比喻来阐释。传统数学模型难以精确量化，但该AI模型以高达99%的准确率（R² >
AI需掷骰子：解码智能的随机性本质
使用AI创作图像或视频时，即便输入完全相同的指令，每次产出的结果总是大同小异却又不尽相同。这种差异是否意味着AI具备某种“随机特质”？这种特质的本质究竟是什么？它是否代表着机器已拥有创造力？带着这些疑问，我们专访了山东省大数据研究会人工智能设计分会名誉会长、山东工艺美术学院顾群业教授。顾教授，作为AI艺术设计与研究领域的资深专家，您在使用AI工具时定有体会：即使设定相同的参数与提示词，AI生成的文字、图像或视频虽相似却永不重复。仿佛机器在执行任务时自带“随机属性”——同一指令，不同输出。您如何看待这种现象