Gemini核心贡献者演讲：AI助力，物理学将迎黄金时代！

演讲受关注前些天Gemini核心贡献者、Blueshift团队负责人Adam Brown在圆周理论物理研究所的长篇演讲《训练沙子思考通用人工智能与物理学的未来》吸引广泛关注。他讲述亲眼看着AI从「幼儿园水平」发展到博士水平并推演若趋势延续物理学会变成怎样。该演讲还得到诺贝尔物理学奖、图灵奖得主Geoffrey Hinton大力推荐赞其「精彩绝伦amazingly good」。演讲者履历在介绍演讲前需先介绍演讲者亚当·布朗Adam Brown。他的履历是「理论物理学家如何被AI改变命运」的样本。他在牛津大学读物理与哲学联合学位后在哥伦比亚大学获博士学位先后在普林斯顿大学和斯坦福大学物理系任教在斯坦福教授爱因斯坦广义相对论研究范围广泛还关注物理学与计算机科学深层联系。2018年他加入谷歌如今领导DeepMind内部Blueshift团队专注提升AI科学与推理能力也是Gemini大模型核心贡献者之一。演讲基调演讲开场他提到自己写过约四十篇理论物理论文近年停笔认为手写论文是「罪恶的享受」他该做的是参与制造能「以工业规模」产出知识的机器。这为演讲定下基调身处「AI科学」技术风暴中心的人向同行描述风暴真实形状。从沙粒到会思考的机器布朗概括人类文明位置学会把沙子提纯成硅做成芯片组装成神经网络再训练其思考。他强调此次与以往「计算工具」不同以往是单点工具只能完成流程某一步大语言模型LLM具备完成理论物理学家全部工作流程潜力是构建通用人工智能的底层基质。他提醒听众ChatGPT、Gemini或Claude等聊天机器人几年前已悄悄通过图灵测试却少有人庆祝。神经网络是「养成」的要理解大模型与传统计算机程序不同布朗给出比喻LLM是被「培育长大」而非「编写出来」。过程分两阶段第一阶段「预训练」工程师从随机连接的人工神经元出发让其预测文本「下一个词」猜对强化神经通路猜错削弱此过程漫长直到读完整个互联网才能流畅对话第二阶段「后训练」让模型变得礼貌、配合用户。如今主流大模型参数量从十亿级跃升到几万亿级虽远低于人脑突触连接规模但已能创造奇迹。物理学家点燃AI革命布朗提到物理学家在AI革命起点带来「Scaling Law」思维方式。物理学家痴迷寻找幂律关系2020年有物理学背景研究者将此思维用于神经网络发现按比例放大训练算力、数据量和模型规模模型在「预测下一个词」任务表现会沿对数 - 对数坐标系直线提升该曲线拓展八个数量级仍成立。这吸引资本市场投入算力是过去六年Scaling时代起点。但算力堆量只是部分过去十年前沿AI训练算力和资金投入增长目前顶级训练算力花费数亿美元美国全年GDP近三十万亿美元增长空间大。更重要的是人类在算法层面持续打磨这是AI进步的「第一引擎」。基准测试见证AI变强Scaling Law解释「AI为何变强」基准测试兴衰记录「AI变强程度」。四年前MATH高中数学题基准测试出现当时先进大模型得分仅6%预测市场认为到2025年模型成绩达50%是「狂妄的乐观」结果Minerva系统很快跨过50%到2024年年中布朗团队系统拿到90%成绩还举办轮滑迪斯科派对庆祝六个月后现成大模型近乎满分解决题目MATH基准测试「死亡」。接着GPQA测试、布朗自己出的考题等基准测试也陆续倒下。跨过奥数门槛一年多前图灵奖得主称大模型无法解决国际数学奥林匹克IMO级别题目去年夏天布朗团队系统在IMO级别测试中六题对五题达金牌水准解答获IMO主席和评卷人认可。但布朗也展示大模型「翻车现场」如对脑筋急转弯题目反转后无法正确作答暴露模型训练「癖好」。人马合作完成数学研究跨过IMO门槛十个月后布朗团队与职业数学家合作采用「半人马式」协作模式完成数学论文。论文合作者之一是斯坦福大学教授、美国数学学会现任会长他评价Gemini提出的论证有价值。但布朗认为这距大模型在数学领域真正「最高水准」还差得远。AI攻克尘封猜想进入2026年OpenAI内部大模型独立给出埃尔德什1946年提出的「单位距离猜想」反例推翻长期公认结论。菲尔兹奖得主高尔斯参与复核并高度评价。布朗判断这是大模型在数学领域首个真正重大突破且预计后续会有更多成果。他认为该题率先被攻克可能因其结构在大模型「舒适区」后续模型会先解决「对AI友好」的难题。国际象棋预言科研轨迹为让听众相信AI能力曲线会持续上扬布朗展示国际象棋计算机棋力变化曲线。国际象棋AI发展分四个阶段对应科学研究领域也有类似规律。一是计算机在战术、搜索速度上强于人类但战略、「品味」判断偏弱此短板在缩小二是训练AI下棋所需对局数量多但实际「日历时间」短三是计算机棋力超越人类后不会停止四是国际象棋AI崛起提升人类棋手水平和运动流行度。布朗暗示科学研究可能先迎来「AI科学家」再出现「AI爱因斯坦」。即便停滞物理学已被重塑布朗提出「悲观假设」若大模型能力停滞直接让其发明新量子引力理论会得到无价值的「AI废话」。当前大模型存在自主性低、学习速度慢、规划能力差、纠错能力弱四个短板虽过去一年有改善但未彻底解决所以能在研究生考试拿满分的系统难有「重大突破」成果。不过即便进步停止大模型也足以改变物理学研究面貌如可作私人导师、编程助手、文献检索工具和头脑风暴伙伴等。其核心优势是速度快、覆盖面广、不知疲倦、可无限复制能「彻底改变」物理学。物理学的黄金时代演讲最后布朗判断进步不会停止。从宏观经济看训练资金占全球GDP比例小增长空间大从技术内部看训练方法有改进空间叠加人才和算力涌入当前模型架构和算力规模可通向通用人工智能。他回应大模型只能「模式匹配」的悲观论调认为人类创造本质也是模式匹配。他结论是接下来几年会迎来人类与AI协作的「半人马」黄金时代若「造出AI爱因斯坦」实现人类可能拥有大量「超人级AI爱因斯坦」。长期看AI将把物理学带向何方难以预测但接下来几年将是物理学最激动人心的时光困扰他职业生涯的问题有望在不久后解答。