AI-ChatGPT

AI前沿解密》AI首次發現新的物理定律（朱玉昌） 17:00 2025/08/11   言論   朱玉昌   凝聚態物理和材料物理中的人工智慧：探索的新範式 介紹 凝聚態物理和材料科學是現代科技的核心， 推動半導體、超導體、電池和奈米材料的進步。這些領域面臨兩大核心挑戰： 多體系統的複雜性，以及材料組成和結構的巨大可能性。 人工智慧 (AI)，尤其是機器學習 (ML)，已經成為應對這些挑戰的變革工具 - - 做出預測、指導實驗和揭示新的物理學。 1. 人工智慧為何對凝聚態和材料研究如此重要 挑戰： 預測材料特性需要解決量子多體問題，而對於大型系統而言，這通常是計算困難的。 可能的材料空間實際上是無限的：組合爆炸使得反覆試驗的設計效率低。 實驗表徵會產生難以分析的高維度、雜訊資料集。 AI 帶來什麼： ✅ 複雜、高維度資料中的模式辨識 ✅ 計算量大的計算的快速近似 ✅ 材料發現流程的最佳化 2. 人工智慧在凝聚態物理和材料物理學的應用 A. 性質預測 AI模型學習材料結構、成分與性質之間的關係（結構-性質關係）。範例包括： 預測電子能帶結構和態密度 估算熱、光學或機械特性 預測超導轉變溫度 案例研究： 機器學習模型透過學習已知數據並提出測試參數空間之外的有前景的化合物，預測了新的潛在高溫超導體。 B. 材料發現 人工智慧驅動的生成模型（例如變分自動編碼器、G Adversarial N）可以 設計具有所需特性的假設材料。 逆向設計：指定目標性質並讓AI提出候選結構。 篩選資料庫（例如，材料項目、OQMD）比從頭計算快得多。 案例研究： 人工智慧提出了新的鈣鈦礦太陽能電池材料，其預測效率高於迄今為止實驗發現的效率。 C. 相圖映射 凝聚態物理學通常涉及豐富的相圖（例如超導相、磁相、拓樸相）。 AI 可以幫助： 從實驗或模擬資料中識別相邊界 當傳統序參數不明確時對相進行分類 發現強相關係統中的隱藏或出現階段 範例： 在蒙特卡羅資料上訓練的神經網路已經區分了自旋模型中的拓撲相和常規相，而傳統的對稱性破缺描述則失效了。 D.實驗數據分析 掃描穿隧顯微鏡 (STM)、X 射線衍射 (XRD) 和光譜等先進的表徵技術會產生大量資料流。 AI 可以透過以下方式提供協助： 影像去雜訊與重建 從光譜中提取關鍵特徵 自動解釋繞射圖案 範例： 卷積神經網路 (C...

人工智慧與物理學研究：塑造發現的未來 介紹 人工智慧 (AI) 已成為現代物理學的強大推動力，幫助物理學家求解複雜方程式、分析大量資料集，甚至催生新的理論。在粒子物理學、天文物理學、凝聚態物理學和量子力學等眾多領域，AI 正在加速科學探索，並改變研究方式。 1. 物理學為何需要人工智慧 物理研究通常涉及： 極大的資料集（例如來自粒子對撞機或望遠鏡） 高度複雜的模型，難以透過分析解決 噪音、不完整或高維度測量 人工智慧技術，尤其是機器學習 (ML)，非常適合處理此類挑戰，因為它們可以： ✅ 在資料中尋找模式 ✅ 解決棘手方程式的近似解 ✅ 最佳化實驗和模擬 2. 人工智慧在不同物理學分支領域的應用 A.粒子物理學 歐洲核子研究中心大型強子對撞機 (LHC) 等粒子物理實驗每年產生數拍位元 (PB) 的數據。人工智慧在以下領域至關重要： 識別碰撞數據中的罕見事件 提高模擬的速度和準確性 降低噪音並重建粒子軌跡 例如：人工智慧演算法透過快速過濾數十億次碰撞事件，幫助分析數據，證實了希格斯玻色子的存在。 B. 天文物理學與宇宙學 觀測天文物理學涉及大量成像和時間序列資料。人工智慧可用於： 透過辨識星光的周期性暗化來探測系外行星 在斯隆數位巡天等調查中對星系和超新星進行分類 在 LIGO 數據中尋找重力波 增強望遠鏡成像（例如，事件視界望遠鏡的黑洞影像） 範例： 2019 年的第一張黑洞影像使用 ML 技術進行銳利化，以從稀疏和雜訊的資料中重建訊號。 C.凝聚態與材料物理 在材料科學和凝聚態物理學中，人工智慧有助於： 預測新材料（例如超導體）的特性 模型電子能帶結構 使用生成模型設計具有所需特性的材料 例如：Google的 DeepMind 使用人工智慧比傳統方法更有效地預測材料的晶體結構。 D.量子物理學 量子物理學從人工智慧中受益主要體現在兩個方面： 控制量子實驗，例如穩定量子電腦中的量子比特 透過探索大型組合空間發現新的量子演算法 例如：強化學習已被用於比人類研究人員更快、更有效地調整量子系統中的參數。 3. 理論與計算進展 人工智慧不僅僅是一個數位工具；它還有助於理論發展： 識別資料中的對稱性和守恆量 提出可能符合實驗結果的新模型 加速微分方程和多體問題的求解 例如，神經網路已被用來近似求解複雜系統的薛丁格方程式。 4. 人工智慧在物理研究的優勢 ✅ 效率：比手動方法...

  人工智慧與科學研究：變革發現與創新 介紹 人工智慧 (AI) 正在徹底改變科學研究，它能夠實現更快、更準確，甚至通常是全新的發現形式。 從自動化繁瑣的任務到發現人類無法察覺的模式， AI 正在改變跨學科研究的發展、發表和應用方式。 1. AI作為研究助理 人工智慧最直接的影響之一是增強人類研究人員的日常工作能力： 數據處理與分析 ：人工智慧演算法可以解析 數兆位元的實驗或觀察數據 ，識別基因組學、天文學、氣候科學等領域的 有意義的模式。 文獻綜述與綜合 ：語意搜尋引擎和自然語言處理 (NLP) 模型等工具可協助研究人員 快速找到相關論文，甚至產生摘要。 實驗自動化 ：在材料科學和化學領域，人工智慧控制機器人系統運行實驗並動態調整參數。 例子： DeepMind 的 AlphaFold 解決了幾十年來根據氨基酸序列預測 3D 蛋白質結構的難題，這是人工智慧模式識別能力在生物學領域的突破。 2. 加速發現 人工智慧不僅使研究更有效率，也開啟了全新的研究途徑： 假設生成 ：人工智慧可以透過分析人類無法獨自消化的大量資料集來提出新的假設。 模擬和建模 ：機器學習提高了物理、氣候模型和藥物發現中模擬的速度和準確性。 跨學科創新 ：人工智慧將各個領域的見解連接起來，例如 應用電腦視覺來分析考古文物或應用 NLP 來解碼古代文獻。 例子： 在藥物研發領域， Insilico Medicine 和 BenevolentAI 等公司使用人工智慧來識別新型候選藥物並預測其療效， 從而將傳統時間縮短數年。 3. 研究民主化 人工智慧降低了小型機構和研究人員的進入門檻： 開源人工智慧工具和基於雲端的平台可以存取強大的運算資源。 公民科學計畫使用人工智慧讓大眾參與科學數據分析（例如，Galaxy Zoo 或 Zooniverse 計畫）。 4. 挑戰與擔憂 儘管前景光明，但人工智慧研究也面臨重大挑戰： 數據和模型中的偏見 ：人工智慧可以傳播或放大現有的偏見，導致錯誤的結論。 透明度和可重複性 ：許多人工智慧模型都是黑盒子，這使得其他人很難驗證其發現。 倫理影響 ：對於醫療保健或社會科學等敏感領域，人工智慧的結論需要仔細的倫理審查。 技能差距 ：並非所有研究人員都接受過人工智慧技術的培訓，在研究界造成了數位落差。 5. 未來方向 展望未來，人工智慧可能： 變得更容易解釋和透明，提高...

生成式人工智慧與大學科學家教育：賦能研究與創新 生成式人工智慧 (AI) 的出現標誌著高等教育的一個轉折點，它提供的工具有望 增強學習、加速研究並激發創新 。雖然生成式人工智慧在所有學科領域都具有價值，但它對科學家——STEM（科學、技術、工程、數學）領域的學生、研究人員和教師——的影響 尤其具有變革性。 本文探討了生成式人工智慧如何賦能高等教育領域的科學家，它所提供的 獨特機遇，以及它在負責任和有效使用方面所帶來的挑戰。 生成式人工智慧：一種科學工具 生成式人工智慧是指能夠基於從海量資料集中學習到的模式生成原創內容的系統。例如，像 GPT-4 這樣的大型語言模型 (LLM)、像 Stable Diffusion 這樣的影像產生器，以及像 AlphaFold 這樣的用於蛋白質結構預測的領域特定工具。 與傳統軟體不同，這些模型可以解釋自然語言查詢、生成程式碼、分析資料模式並創建視覺化效果—— 這些技能與科學探究和創新緊密相關。 對於高等教育領域的科學家來說，生成性人工智慧代表著一個 多功能的助手 ：它可以自動執行日常任務、增強創造力並提供新的見解， 讓研究人員專注於更高層次的問題解決。 教育和學習機會 個人化和自適應學習 對於大學生和研究生來說，生成式人工智慧可以充當導師，根據個人學習需求進行調整。它可以 解釋複雜的概念，生成練習題，並提供解決方案的回饋 - -  涵蓋微積分、物理、生物化學和電腦科學等學科。 實驗室教學也能從中受益。人工智慧可以產生 詳細的實驗方案，模擬實驗結果，並幫助學生理解誤差分析。 這種個人化支持有助於學生建立自信，並提升掌握能力。 支援編碼和資料分析 如今，許多科學學科都高度依賴程式設計、統計學和數據分析。生成式人工智慧擅長產生和除錯程式碼、解釋演算法，甚至提供分析複雜資料集的方法。即使不是專業的程式設計師， 學生和研究人員也可以藉助人工智慧開發出強大的腳本，從而降低計算科學的門檻。 加速研究和發現 文獻綜述與知識綜合 生成式人工智慧工具可以在幾分鐘內掃描並彙總大量科學文獻，幫助研究人員識別研究空白、趨勢和相關發現。這有助於科學家跟上快速發展的領域，制定研究問題，並根據最新知識設計研究方案。 假設生成和實驗設計 一些AI系統可以 根據觀察到的數據模式提出假設，或模擬潛在實驗的結果。 例如，在計算生物學、材料科學和化學領域，生成式AI模...

GAI 與大學非科學領域的教育 生成式人工智慧 (AI) 的興起引起了全球關注，並對教育、工作和社會產生了變革性的影響。儘管關於人工智慧的討論通常側重於其技術和科學層面，但其影響遠超 STEM 領域。對於人文、社會科學、藝術和專業研究領域的學生、教育工作者和管理人員而言，生成式人工智慧既是強大的工具，也是一股顛覆性的力量。本文探討了非科學家如何在高等教育中利用生成式人工智慧，並重點探討了其優勢、風險以及可能引發的文化變革。 生成式人工智慧：一種新型的合作夥伴 生成式人工智慧是指能夠根據人類提示產生新穎內容（文字、圖像、音樂、程式碼等）的高階機器學習模型。 ChatGPT、Claude、Gemini 和 Midjourney 等工具已經實現了這些功能的普及，使任何人都可以與人工智慧互動，而無需具備專業的技術知識。 對於高等教育中的非科學人士——例如歷史、文學、社會學、商業、藝術或法律專業的學生—— 這意味著他們現在擁有一個隨時可用的對話夥伴和創意助手， 可以幫助他們集思廣益、撰寫文章、編輯、視覺化和評論。這代表著知識創造和傳播方式的典範轉移。 非科學家的機會 提升學習和寫作能力 對於人文和社會科學專業的學生來說，生成式人工智慧可以充當按需 寫作教練和研究助理 。它可以幫助學生構思論文提綱、產生草稿、完善論點並潤飾文章。這對於那些可能面臨語言障礙或學術寫作慣例的學生來說尤其有價值。 人工智慧還可以 協助總結閱讀材料、產生討論問題或就某個主題提出不同的觀點，從而促進學生對課程材料的更深入理解。 例如，政治學專業的學生可以使用人工智慧模擬歷史人物或意識形態的回應，從而豐富他們的分析。 創意表達與藝術 在寫作、視覺藝術、音樂和戲劇等創意學科中，生成式人工智慧已成為不可或缺的合作夥伴。 學生可以用它來構思故事創意、創作音樂、製作數位藝術，甚至開發虛擬舞台設計。 儘管有人擔心這會削弱原創性，但也有人認為，人工智慧可以激發人類的創造力，成為火花而非替代品。 教師還可以使用人工智慧來闡明概念或透過互動式動態材料吸引學生——例如，產生哲學思想或社會趨勢的視覺化效果，使講座更具吸引力。 提升行政和專業技能 對於追求商業、法律、教育或公共行政職業的非科學人士來說，生成式人工智慧能夠提供實用技能。 它可以幫助起草報告、準備簡報、產生政策簡報，甚至模擬談判或客戶互動。 掌握人工智慧工具可能很快...

生成式人工智慧與高等教育：挑戰與機遇 近年來，生成式人工智慧 (AI) 的快速發展引發了廣泛的爭論，探討其可能如何改變產業、重塑工作方式並重新定義學習。高等教育長期以來被視為知識創造和傳播的堡壘，但隨著 ChatGPT、Claude、Gemini 等生成式人工智慧工具的普及和強大功能，高等教育正面臨轉型的十字路口。本演講將探討生成式AI 如何影響高等教育，並概述了它帶來的機會和挑戰。 生成式人工智慧：簡要概述 生成式人工智慧是指能夠基於從海量資料集中學習到的模式生成內容（文字、圖像、程式碼、音樂等）的演算法。與早期主要基於分析和規則的AI 系統不同，生成模型可以創造出接近人類創造力的新穎輸出。基於大型語言模型 (LLM) 的工具已展現出撰寫論文、起草研究計劃、總結複雜材料、生成藝術作品，甚至進行模仿人類對話的能力。 高等教育機會 加強教學與學習 生成式人工智慧在增強教學過程方面擁有巨大潛力。教師可以使用人工智慧工具更有效率地創建客製化學習材料、生成範例並設計評估。對於學生來說，生成式人工智慧可以充當導師，按需提供講解、練習題和回饋。它還可以使獲取高品質教育內容的管道更加民主化，尤其對於服務欠缺地區或資源匱乏的機構的學習者而言。 當生成式人工智慧能夠適應每個學生的需求和學習風格時，個人化學習路徑將變得更加容易實現。一位在高等微積分方面遇到困難的本科生可以獲得人工智慧導師的循序漸進的幫助，而一位人文學科的研究生可以使用人工智慧生成參考書目或探索文本的其他解讀。這些可能性可以加深學生的參與度，並有助於縮小學業差距。 支持研究和創造力 學術界的研究任務也將受益於生成式人工智慧。這些工具可以加速文獻綜述，產生研究假設，或協助起草和完善論文稿件。研究人員可以探索大量資料集，或以前所未有的方式模擬實驗結果。在寫作、設計、音樂和視覺藝術等創意學科中，生成式人工智慧既可以作為合作者，也可以作為靈感來源，突破學生和學者的創作極限。 提高行政效率 除了課堂和實驗室之外，高等教育機構還可以部署生成式人工智慧來簡化行政管理任務。從起草日常溝通文件到管理招生諮詢或總結政策文件，人工智慧可以讓教職員工專注於更高價值的策略性活動。這種效率提升可以降低成本，改善學生服務，並增強機構的敏捷性。 挑戰與風險 學術誠信與剽竊 生成式人工智慧在高等教育中最直接、最明顯的挑戰或許是它對學術誠信的威脅。學生...