物理學家是不是都可以被人工智能去取代呢？數學始終都是一些可以憑空去想的一些問題來的，但是物理學又好，或許其他的科學範疇呢，始終都是說緊對應一個現實世界。現在的物理學對於整個物理世界的認識都不完備，拿著一套不完備的東西來去叫人工智能去做開發，那麼他出錯機會是多過做對東西的機會多很多。自己內在地就已經可以在個虛擬的AI世界度做了個實驗驗證，這麼得不行呢？

大家好呀，歡迎收看未來學。AI的進步大家都知道的，那麼過去這段時間在AI應用在我們日常生活裡面呢，就越來越普及越來越多功能。但是其實在科學研究上面呢，亦都是一日千里的。那麼最近一兩個月在數學上面的那個研發能力大家都有目共睹，直至就是已經逼到一些最頂尖的數學家都走出來呢，話喂，要控制一下喇喎這樣的情況。

那麼來到最近呢，就似乎我都看到有個報道，就話原來這些AI已經能夠在一些未刊登、就是未公開的物理學的問題裏面呢，五十題就已經可以解答到四十九題。似乎就是物理學被攻破好像是指日可待這樣的，究竟實情是不是這麼呢？今天我就找了紐約大學物理學博士陳志宏呢，一起來談談這個話題喇。喂，hello阿宏！

哎呀，啟明你好，又見呀！是喇，上次我們先啱啱談完數學。隔了大概都不夠兩個月呀好像，現在又來到物理學喇，你點看啊？大家都好容易會想到數學的研究或許很多其他科學的參與越來越可以運用到人工智能。這麼我看到人工智能的能力越來越多都不是什麼新的消息㗎喇，但我覺得呢今天好值得用一個比較詳細些、由一個真的那個物理學的哲學的角度來去想下一個問題。

就是咦，物理學家是不是都可以被人工智能去取代呢？那麼呀甚至乎可以或許延伸到就話在成個科學領域裡面，就是我們會認為未來有邊幾個科學領域亦都會好像數學這樣大大受到個人工智能衝擊。那麼其實如果現在看返，就是又用返我自己一年前的想法呢，我自己會幾詫異就是我沒有想過就是在這麼多些數理科學裡面竟然是數學首先、首先是被攻陷的。

所謂攻陷的意思就是你會見到呢一大堆前線最頂尖的數學家一起聯署出來嗌救命，就話喂不是現在有一些問題出來。是不是？但是長遠來說呢我想大家都不會能夠否認到就是話在前沿的數學研究裡面繼續有人大量運用數學來去做開發已經是無可避免的趨勢。究竟物理學會不會是這麼呢？我想我們要說一說。

是啊，我想這個發展趨勢如果你再看得闊些的話就由我們說緊十幾年前捉象棋呀、捉圍棋呀，接著到近幾年用AI去寫電腦程式呀。那麼來到數學呢似乎好像AI關關難過關關過這樣，來到一個科學界的研究。我想我首先去見我們見到的一個很大的分別就是數學始終都是一些可以憑空去想的一些問題來的。

但是物理學又好或許其他的科學範疇呢始終都是說緊對應一個現實世界，所以似乎是難些的。但是究竟是不是真的完全不可能呢？以及就是現在的AI已經攻到去邊一個地步呢？所以這裡呢我們就可以去詳細談談。你如果比一些物理學的問題人工智能在呢一刻、我們做節目呢一刻已經去到什麼個程度呢？

這麼簡單些說就是國際物理奧林匹克比賽有分金銀銅獎，AI去到金獎的水平喇在呢一刻已經。嘩是已經去到這麼喇！也就是說你俾嗰份國際物理奧林匹克的卷比他呢，他基本上就是同你出來做那個成功率、出來個分數就是一個金牌得主的一個水平。

那麼所以你話呢一個解決問題的能力你問我吓，不單止是超越什麼高中生、超越本科生甚至乎我已經覺得呢他是有一個已經是準備可以去讀研究生的水平。那麼已經去到一個這麼的能力，所以在這裡來說我覺得個進步非常之大的。你如果比可能你那些問題俾我去答呢我都答不晒、都答不到他那麼高分都不奇，所以已經是去到這麼這麼一回事的喇。

是啊如果說返頭先我說的嗰篇文呢那麼你淨是看他的個結果都已經是好嚇人的。因為他說緊的都不止是奧林匹克的程度啊，是甚至乎一些未刊登的理論物理學上仲討論緊的問題。這麼儘管是已經有人有真人解決了㗎，就是知道個答案的但是未刊登。

這麼意思也就是說一些頂尖的AI模型呢照計是未有機會去看到個答案的。就是換句話說他真的去嘗試做一份好像我們考試這樣不知道個正確答案的一條問題呢，那麼他竟然都可以拿到49/50就是98%的這個高分呢。那就extra！

那麼其他model都是有嘗試去測試的都是同我們日常生活的經驗一樣的，都是似乎在呢這個ChatGPT以及Claude呢是分數最高這樣。那麼其他model呢都達到些不是達不到。所以純粹從個解答問題的程度呢我們見到今時今天的一些大型語言模型為基礎的AI。

就是我們說緊AI有很闊的概念，那麼以往其實AI都做到很多一些特定問題、特定設計的一些的AI都做到很多東西。但是說緊現在的呢種語言模型的這種方式來去處理問題，似乎來到2026年的下半年呢又真的好像已經有了一些新的突破喇。

是啊我想呢下最會高興的人呢就是已經是想到一個問題出來的學者，當他們決定將這個問題交俾自己的研究生去計抑或是自己走去找個AI計了去算呢。那麼你會發覺呢AI就會很快、好勤力好不眠不休同你用最快的速度來去嘗試得到個結果。

那麼可能他請回來的研究生呢只不過是用人的角度來看下、明白下或許嘗試由獨立的驗證方法那裡看下他的運算啱不啱做個驗證的工作。那麼在這裡來說一些理論物理學的發展我會覺得會快很多，以及就是呢他要求研究生個質素呢都會不同了的。

說真的就不好這麼懶ok，就是你做事要快手或許你做得慢的時候不該你就幫我跟一跟看下個AI做成點。那就變了對於成個理論物理的開發呢就會快很多的。那麼你要說理論物理可以好像好空泛這麼，其實乜東西方面就是在物理學裡面有乜東西的範疇呢？

那麼譬如有一些是什麼呢力學ok即經典力學如果你話說緊A level學到的話是不是就不會說到有相對論呀、量子力學那些。那麼另外就是對應電磁學，電磁的物理學ok。另外呢就有個是說緊波動現象或許光學那些相關的物理學。

那麼然後呢就再輪到去熱力學ok？就是那個能量、掌握能量的一個的那些物理的定律。OK那麼呀其實你話再細分有些譬如去到核子物理學啊等等，接著當然最前沿的已經超越了高中程度的就有那些量子力學呀、量子場論呀。

接著高能物理學接著就相對論等等，那麼其實很多這些這麼的分門別類呢都要有他個理論以及有他的實驗去做對應的。那麼但是呢有一個分支是介乎了究竟是物理學還是數學之間呢？有些譬如說緊一些叫做大一統理論、說緊弦理論。

嚇這些這麼的學問呢雖然是由物理學那裡去引發出來很多時最後要去研究個性質就比較似數學家要做的東西。那麼譬如一個我們都非常之聽一耐的數學菲爾茲獎得主丘成桐教授這樣他自己的研究有些是可以原來就是那些微分幾何的研究可以同到呢一個的理論物理學相關。

那麼其實因為去到物理學的有一些問題的前沿尤其你想尋找一些譬如話是場論或許是大一統理論的時候你會發覺有些東西你是最後要了解到由個數學家的角度來去了解他。那麼所以在這裡來說吓你會發覺不難理解就是有一些的問題可以就由個AI數學的角度、就是他好像怎樣去解決數學問題的角度取得一些的成果。

但是有些是譬如其他的物理學裏面其他的一些學問呢究竟是不是真的都可以由個人工智能去幫我們去研發以及去解答甚至去發現新理論呢？那麼其實我想我們更加多的討論要在呢一邊。

我想正正就是可以好簡單來說就是一些比較近似數學的物理學的形式呢似乎比較上可以用返數學嗰套來去解決。但是我想都好容易理解的就是實際上因為物理學是解緊很多不同範疇的現實中的一些規律。我們嘗試透過去做實驗去拿到很多數據、去觀察然後嘗試去甚至乎提出一個理論。

然後去做測試驗證下究竟呢一個理論是不是真的，就是呢一套這樣的思維呢某程度上都一還是要有個真人呢要好像去做一些東西這樣的。但是這裡我都想去再追問一下喇就是現在的程度呢暫時的AI呢都應該未至於是可以全自動做到晒這些東西。

但我們好容易想像到就是如果有AI已經擺了下去一個、就是我們好形象化就想是一個機械人。但實際上我想是現實中做物理實驗的話呢一還是成個實驗室自動化操作晒的一種這樣的形式，我們估且叫他一種自動實驗室這樣去做的AI形式的話呢？

那麼其實我都可以想像就是AI他只要有一套的理論接著一套規矩去執行然後去想下究竟我應該今次怎樣去做什麼實驗、然後拿些什麼數據。那麼呢去透過這些數據呢去猜上一個模型去fit返這些的數據呢那就建構了一個的理論喇，然後再驗證validate這樣。

那麼其實呢一種的形式呢同我們在做工程學做coding呢都是好像的，就是因為透過數據去建構模型由模型再去測試一些新的數據看下驗證得啱不啱這麼。我想問呢一種這麼的方法如果套用在你頭先說的那些真的要對應現實的物理學上得不行呢？

那麼呀一個很快的答案我就覺得最後是很難的ok，但有些領域可能會快點就可以得。那麼甚至乎我們咪前你都send了一些的參考資料來，有一些的理論啊說緊同一些量子重力論相關的甚至乎有些就是同頭先所說弦理論相關。

那麼兩種手法呢都是其實去涉及到一些叫做場的大一統問題，有人就話呢發覺原來用呢一個的人工智能就可以。嘩很多以前你不會找到個人肯幫你做的東西呢他就幫你硬計了他ok，就是譬如有一種叫做loop quantum gravity ok。

那麼中文我一時間都不知道點譯這麼他就是一種可以話是一種場論的手段，有人就擺好重希望就認為呢他是可以一種的手段幫我將呢一個重力場同其他的嗰幾個場呢就用以理論形式去統一埋出來。於是乎幫我們去叫做到一個統一場論嚇就做到出來。

那麼但是為什麼一路以來就是有人想到呢條橋但做到出來那個成效有限呢？就是因為去計算的方法裡面往往很少的事就可以牽涉到很大的運算量的喇。就是在可能要你要達到計到某一個的結果的時候呢你都是要好經常要將一些的項去無限地去加起上來。

看下能不能夠去向某一個數值去收斂，然後可能呢種這麼的運算亦都要重複幾次最後才俾你驗證到是不是可以收斂於某一個的值OK？就是空間上面很多場的起伏變化可能有很多不同的層次、不同的可能性，你要將嗰種無限的可能性加埋一起出來。

看下出來的結果是不是符合一個現實的測量，那麼其實很多時這些這麼的量子場論就很多呢種這麼的計算在喇。如果你強硬找人去計的時候呢他可能只是頭嗰幾個項我認為是重要些的我咪同你好辛苦計了出來咯，計到第三第四個項都嗌救命喇。

你仲要我計無限這麼多個項然後仲要將呢堆東西加埋晒看下最後是不是收斂會變成無限大還是收斂於一個有限值OK。那麼所以一路以來呢計這些叫做無限個loop在這些loop quantum gravity入邊計這些這麼無限的東西就很多時只能用人做的話呢就是一個用近似形式去做。

那麼現在用AI你就真的可以整一個workflow出來，你不介意用多一點token的話呢那麼你咪一路有得去在計。那就最後你就會可以不用好像以前那就做這麼多的近似，沒有錢就做近似有錢你就不停地嗌去計多一點計準些。

同樣我想很多朋友有時都會好喜歡去討論弦理論string theory ok，其中一樣最鬼麻煩東西是什麼呢？些東西不是淨是三維空間加一維時間的要篤穿他去到第四維至第十維的。那麼有很多時呢又是要將一條弦他的震動他都可以有無限種的震動模式ok。

會不會每一種震動模式都對你最後出來的物理現象有貢獻呢？你又會有時有機會將一些無限項的貢獻要考慮希望儘量不好淨是做近似。那麼在這些時候你又發覺又可以交比個AI做的時候呢啊很多東西就以前沒有答案或許只能做近似的話呢現在你就得到個答案喇。

那麼在這些領域來說我會覺得嘩一定會有很大的進展OK，但是呢對於另外來說頭先啟明你有提到啊建立一個的實驗然後自己去做實驗、自己拿數據。自己去由個數據那裡找返那個pattern出來然後去歸納返一個理論，然後自己再對返由理論實驗去互相這麼的印證呢。

那麼在這裡來說下可能幻想之中希望能夠做到這麼但實際上來說我就會認為條路還有很遠。你話現在你要去做一樣東西就是哦我想嗌個AI幫我去設立一個中學生的物理實驗然後去驗證返個結果來去同學生去解釋返呢一些這麼的動量守恆定律。

這些某某力學的定律究竟為什麼是合理這麼多麼我想在這個level來說呢是做得到的。但是如果你話要將他逼到他走到最前沿那麼我就會覺得其實個難度就會極高。為什麼呢？我想問多少少就是為什麼一個的建構模型、從數據建構模型然後由模型再去驗證一些新的數據。

呢一個過程是一些前沿的物理學你覺得是困難？即個分別在哪裡呢？我想知。喇我這個可以這樣用一個比較方法來去說數學你要去做一個的開拓。

那麼如果你話數學有既定數學問題丟下去嗌人工智能去解決同你有個既定的物理問題即好像我們現在這個節目一開始的時候所說有一些研究已經是由一些物理學家訂出來的問題然後丟俾你個人工智能解決。你發覺就百發百中已經是你解決問題的能力、解決數學問題的能力同解決人工智能因為解決這個物理問題的能力呢人工智能已經是做到很好喇九十幾分喇是不是？

那麼呀已經是可能很多的學者已經想住不好請研究生寧願將個研究經費丟下去人工智能買token好過是不是？就是第一件事就是他扼殺了很多年輕研究學者一些的機會。那麼這個是同樣物理學與數學都要面對的問題，但是另外的研究另外最重要一個部分不是只是解決問題。

你是要設計問題開拓一個問題ok，那麼這個是數學物理學都要擁有一個特質來的。那麼譬如數學來說人工智能懂不懂自己去開拓新的問題呢？他可以啊很多時一些conjecture、一些的猜想可能是由原有一些定理再鬆開些假設再放鬆些看下是不是都仲是真。

所以你可能俾了一大堆現有我們已經知的定理的時候呢你嗌他自己去做一些猜想然後他再驗證。成個系統可以好耐在地自己去嘗試發現問題再去驗證、再自己即基本上他自己就成為了自己的數學家喇ok。

就是你不再需要有人去設計問題來比他，他自己懂得設計埋個問題就將設計者那個角色都踢出人工智能的loop那裡喇！那麼物理學得不行呢？你嗌去懂不懂得自己再設計下一個問題自己去驗證呢？

問題就出在驗證那個方法那裡喇！那麼有一些理論物理的問題你是可以嗌去自己設計自己再驗證得的，尤其是比較數學性強那些譬如先說弦理論、那些場論這些這麼的大一統的問題。好可能你就嗌去自己設計一個問題出來、自己再試下計下得不行咯？OK。

但是呢物理學呢有一樣最大的我想同很多其他科學一樣最大的特徵就是你要要有現實的實驗對應。很多東西如果你同一個現實世界不對應的時候呢就沒有意義的，就變成做數學的喇。就是我仲記得吓以前我做研究生的時候呢有些同學呀、師兄師弟呀這樣有時他們開玩笑的。

因為有個同學就好喜歡做弦理論的問題的，那麼比其他同學笑他的你做那些東西自己做完自high的。根本都沒有實驗對到的你那些在第七第八維的東西我都做不到個實驗對什麼，你根本上是做緊些思想實驗現實上存不存在又不知道。

最後是他最說我說的樣的是什麼呢？計出來些東西都說不到實現不差的沒有意義的，就是在行話家常識去取笑他這麼多麼。那麼在呢度來說我不是話去硬將一些學問去比高低，而是很多時呢要求現實對應。

你處理過是純粹的數學問題，抑或是一個真的現實世界有對應的問題呢？在這裡來說呢，我就會覺得決定了那個AI做到同做不到的分別喇。但是我都始終未是好明為什麼是會有這麼大的落差呢？我說多少少，為什麼我會覺得不是好明個分別在哪裡喇？沒有錯的，即我們可以理解就是現實世界有很多複雜性，始終你要做實驗測試，又要操作一些實際的工具。

但是我們說緊的現代物理學，不是都是一些高度數學化的理論方式來去描述的什麼？就是換句話說呢，就是如果我真的想去提出一個的物理解說去解釋某一個現象，哪怕是電磁學的範疇、是光學範疇、乜東西的範疇都好呢，我們最終個目標不是都是一個數學理論去嘗試透過這個數學理論去解釋那個物理現象？為什麼這裡是有這麼大的分別呢？

這麼我這個這樣，簡單首先簡單一句說明先。數學我們知道呢，無論你點創作到，背後那個數學的邏輯你是不能違反的。OK？也就是說我們相信呢，邏輯呢樣東西呢就是，尤其是數學那個法則呢，是決定晒成個數學世界的成果以及創造力。

OK，這麼但是物理學裡面呢，現在最大問題就是物理學自己本身。你又無一套就是，現在我們現存緊的些理論，是不是已經足以去了解晒全世界的東西呢？譬如話我執住一個牛頓力學的問題，假設我現在的現實世界、現代物理世界認知我是不懂相對論不懂量子力學，我就倒退回去呢一個的百幾年前。

大家淨是懂得牛頓力學的，以及或許是牛頓嗰種光學的我認為這些東西就解釋晒宇宙所有東西的，我就將他擺下去的人工智能那裡。嗌他在這個框架之下同我去創作，就是去找一個新的想下對於一些新的現象我怎樣去解釋。這麼你會發覺成個思考的框架就困了在那個牛頓力學那裡。

其實對你回顧返人類歷史，人類什麼時候才醒覺發覺原來牛頓力學在某一種場合不適合？是一定要需要一些你未知的新的現象去對應，你不停地挑戰你原有的理論的。這麼而有一些的現象是，你真是不是去到那個的物理實驗建立出來，你根本不知道那裡原來有些這麼的東西。

原來在那個參數、你在那個原子尺度去到低到某個數之下，你就發覺原來不可以再用牛頓力學。或許你那個的說緊個粒子實驗，你的能量不是高到某個位，你根本不知道有粒這麼的粒子是存在。而嗰樣東西你根本沒有辦法用原有的理論，可以預測到原來那裡是應該有個粒子。

或許是個尺度去到某個數字、就細到某個數字的時候，我就一定要完全要引入新的量子力學。這樣就是這個過程呢？你是能不能夠由個電腦自己去創造這個過程，自己懂得去這樣找個新的定律出來呢？很多時你一定要由個實證那裡比到出來的結果，你才懂得去再叫做找一個新的定律來去擺進去。

這麼所以在這裡來說呢，就是話當除非你真的有個叫做啊統一場論，而個統一場論可以完全合理地解釋是譬如所有的現象。為什麼在呢個場合就會boil down，叫做需要變返做就變成這個的理論適用？然後到高能量或許是叫做好微細的場合，呢一個統一場論就自動懂得變身。

變返成為我見到的相對論或許量子力學，你如果有樣這麼的東西出現的時候呢，你就可以真的將他擺進去個人工智能度。嗌去執住一條宇宙最終極的理論，來同你解釋晒這個宇宙裡面所有尺度、所有能量級數大小的現象。這麼才得，那麼所以現在我會簡單些說就是其實根本上現在的物理學對於成個物理世界認識都不完備。

你執住一套不完備的東西，來去嗌人工智能去做開發。這麼他出錯機會是多過去做啱東西的機會多很多。嗱，那麼我依家聽到其實似乎阿宏的意思是話呢在物理學上面呢我們看返科學的歷史裏面就知道呢是有很多次的所謂就是科學哲學概念來說就是一個範式轉移。

我們呢有原有的框架、原有對世界的認知裏面呢去做一些的科學研究的話呢就相對容易些的。但是就要有一些就是真的天才級級的科學家呢嘗試去提出一個新的框架、一個paradigm英文所謂。這麼要跳出了個框架將舊有的呢套想法甚至乎有很多假設放低了先然後呢重新建構那些新的假設。

對這個世界的認知重新建構就建構到一個新的模型可以想像就是重新去在一個新的模型裡面才去收集新的數據去驗證這樣。這麼所以似乎你是說緊嗰呢一樣東西、呢一種能夠突破，所以再簡單地說think outside of the box的一種能力呢你是質疑未必這麼容易AI可以做到的。不知道我這樣理解啱不啱呢？

那麼我都會認同的，以及我舉多一個就是頭先都舉了類似的例子的。最近呢都有一個的物理學的實驗就在呢一個瑞士嗰粒子加速器那裡，將那些高能量粒子去撞。那就嘗試問就是發現一個幾令人興奮的發現是什麼呢？

些原子核裡面的中子同質子，你再高溫些去即高能量些比他去撞的時候呢他就形成了一種夸克膠子叫quark-gluon的一種這麼的等離子體。OK，那麼然後就是我們理論上認為他應該會出現但問題是我們不知道道他究竟在邊一個參數度出現。個能量究竟要幾高先能夠出現到呢種相變？

其實就算不好說到這麼複雜，現在你話有沒有一套好終極的物理的理論能夠幫我合理地用一套理論、一堆的公式就解釋到為什麼水他的冰點是零度攝氏度？為什麼他的沸點是一百度攝氏度？是零至一百的時候他個物質行為我們知道有一套定律。

接著或許是去過了100度變成氣體的時侯有一套定律，但這些理論是斷裂的。就在那個上面的位置的時候就出現一個轉折、一個斷裂。有沒有理論可以完整地解釋晒同我推導晒去零度以下的行為，以及零度為什麼會開始由冰溶解？

接著在零至100度的液體行為，然後就去下一個轉折就是沸點的時候為什麼又會上變？是無一套這麼的終極理論來去解釋的。那麼所以呢基本上是突然出現一些轉折，一些的理論突然間某些位是不適用要轉彎再用第二套東西來去解釋的呢一樣東西呢？

完全我們未有這麼的條件去做。那麼甚至乎這裡是說緊無論是理論的理論亦都不完備。究竟他有沒有一些乜東西就是就算是你有些想法整得出來，究竟是做一個乜東西的實驗來去驗證？呢樣東西就是完全都不完備，就是理論不完備以及理論同實驗之間那個驗證都不完備的時候。

你就能不能夠叫做俾人工智能就話給你聽你接著某一個定式你去做開發就自動找到新東西的喇？就是根本上這個條件都不完備呀。那麼所以在這裡來說呢你問就是話他可不可以叫做不單止淨是取代理論物理學家的工作，甚至乎要取代埋一個實驗？

甚至乎可以自己內在地不需要去拿實際的物質，整一個機械人出來做事。自己內在地就已經可以在個虛擬的AI世界度做了個實驗驗證，這麼得不行呢？我就覺得在來說就是天方夜譚。那麼全虛擬就一定不行的，因為我們已會解釋的是一個現實世界。

這麼我相信都一還是要有如果真的AI做到啊，一還是要有一個實際物理的軀殼。哪怕那個軀殼是一個好像人的形狀還是一個好像我剛才這麼說呢，是一個全自動實驗室這樣。但是我想再去問多一樣東西就是喇，我們可以叫做明白多了究竟為什麼物理學的那個複雜性。

AI應用下去呢些的嘗試去找出新理論的困難。那麼但是如果純粹看番AI的歷史，頭先我都約略說過似乎就是很多時人類以為啊這些呢真的很難去做到架。因為呢我們用了很多有很多人類獨特的觸覺、人類獨特的直覺呢用了呢才可以可以叫做做得好的。

就說一個最經典的例子就是圍棋這樣，當年些人都覺得無可能的AI無可能可以捉得贏人的。這麼偏偏就是出現了這樣，即可以現在基本上是AI是遠超人類的能力的。我想問喇頭先我講話一些偉大的科學家呢他能夠由一些觸覺去猜想到一個新的物理學的理論。

就好像譬如說牛頓可以好像愛因斯坦這麼，其實他們這些觸覺、這些直覺你覺得有沒有可能？其實都是一種呢是我們現在不理解但是遲早可能有一日呢就是AI憑住很大量的數據、很大量的一些複製，有機會可以找得到這些這麼的trend呢？

你呢條所說的都是一種理論的推進，那麼我覺得就不奇的了。就是你話如果有一日我們發現呢一個的廣義相對論都原來只不過是一個更加宏偉的理論之下的其中一個special case來的，然後你的人工智能懂得找出一條更終極的公式。那麼我覺得就不奇的，但是前置條件是你要俾他有足夠現實的數據先。

這些數據來自邊呀？真的你要射個天文望遠鏡出去做觀察，或許你真的要在地面上面建立一個更加大的粒子加速器來去做實驗。那麼所以在這裡來說呢你會發覺那個實驗物理學家真的有個人在幫你將現實世界的東西擺了變成為數據。

變成為你可以分析的東西，那麼我覺得呢就是在這裡來說動手腳的嗰班實驗者個位置就就是不能被取替。但是理論的工作我可能做理論的人就是我看住些數據進來，然後就由得你幫我去計。甚至乎可能我連想都不用想我就由些數據，你同我自己想一些一個新的公式來再驗證啊他。

那麼會不會就變成這麼呢？我覺得這裡就反而有可能些。那麼當然你為了說到我未來就是個人工智能自己你自己去設計機械，自己去連結埋條生產線。自己想個實驗出來自己做埋他這麼這個就去到另外一個層次是另外一回事。

會不會你是去到自己去想到新問題，自己動手設計埋個實驗？自己懂得用機械來整個火箭來射埋上去去讀埋個數據出來是不是？就是你話如果去到這麼呢可能就叫做可以就甚至似進佔埋呢一個的實驗物理學家的這個層次。

那麼不是話完全不行的，但你就想到件事就更加遙遠。這個正正就是發展趨勢即我們不知道道呢一日會什麼時候來想，但是似乎呢都真的有很多的尤其是這些AI龍頭公司呢就投放了很多資源下去呢嘗試向呢一個的方向去研發這樣。

那麼所以最後我想問下阿宏呢就是其實假如頭先所說的這些雖然我們已經開始理解其實都真的幾困難呀。但假如有一日呢我們真的去做到這樣的地步，其實我反而有一個問題想知的就是如果那些的物理學的定律是由AI自己去猜想？

去設計一些的實驗然後去做埋實驗拿埋數據，去驗證埋成件事都是由AI去做。然後呢就是我們人類的角色呢原本都只剩下就是去驗證但都看不晒，就好像數學的proof這麼現在的數學家都話我們看不晒啦多過頭。那麼去到這樣的地步，究竟那些的科學理論仲算不算是科學呢？

就是如果我們這樣都信我就會想是不是嗰條線去同我們以前說的就是話呢科學呢我們要講求真的話就要去有根有據一步一步proof出來？但是如果依家這些科學理論我們根本上都看不明的，只有AI先看得明的。就是在一個這樣的世界裏邊呢那些的科學仲叫做科學呢？

那麼首先我個科學最重要呢回去首先用物理學的例子呢都是實驗以及理論的證明。你如果不是話做了個實驗然後去驗證下個理論同實驗不差是不是吻合的時候呢？你沒有這個階段，你直頭不是叫做緊科學添。所以在這裡即我們其實你話真的在科學裏面再細分，我們會認為數學不是。

即某程度上你需要同意就是數學不是一種科學來的。數學他是一個科學很好的工具同科學好緊密合作，但是他自己自己本身是不是一種科學呢？這麼你有權話不是的OK。甚至乎在那個開發創造過程是比較藝術的添，是可以是一個art來的添。

那麼但是物理學又好、化學又好、生物學都好你最後都是要有一些現實的實驗、現實的現象去驗證。去主導你成個前沿發展的，永遠是一個現實的現象。你整過很多定律出來你不知道現實上存不存在的？

那麼呢樣東西當你沒有一個這麼的現實意義，亦都不可以是由一個現實的實驗裡面去說緊個誤差。就是個實驗同理論誤差，你沒有去回答這個問題的時候呢是甚至乎沒有人承認你是做緊科學的添。那麼但是在這裡來說吓就是我這裡都俾多個comment呢就是話現在人工智能率先攻陷了數學的前沿研究。

物理學那麼可能由頭先的討論到大家可以感覺到就是話在理論物理方面會成為好幫手，甚至乎有可能在理論物理學裡面有份去一起去創造一些新東西。或許去比其他的物理學家更加快可以由現有個數據看多一點獨家的一些新的insights，來去找到一些新的突破OK。

但是他就未必取代到一個現實的物理實驗或許現實的物理觀察。同樣的，生物學的時候我都會認為是的那個生物的對象有很多種不同的可能性現有的生物學認識根本上未足以了解整個生命世界。

那麼所以你硬追擺人工智能度可不可以幫你去創造或許發現新的物種？或許是一些新的生命認識呢這樣，你某一個現實的發現去對應的時候就變了這麼亦都變成了不是科學。嗰樣東西就變成純粹猜想OK，但是反過來化學呢我反而覺得比較化學家比較有可能是危險些。

OK為什麼我會？即可能有很多化學家不同意，那麼我自己這麼看的因為呢其實化學呢他是更加容易被某一種的物理定律就可以叫做無以晒描述晒。基本上你揸住量子力學，基本上你可以了解了好即基本上那些化學物質的行為幾乎就可以了解晒。

那麼當然都有些譬如牽涉到那些相變的問題這麼可能都未得，但是那個譬如話現在我們見到啊嗰種computational那些用計算模擬形式去計下一個化學分子的化學特性，已經是做到越來越去近似。也就是說那個電算模擬的世界同你實際實驗的世界那個差異是少了很多。

那麼所以我就會覺得可能真的某部分一些可能大家可能未來化學家都可能要定一個標準，就是其實某一些層次的簡單化學實驗呢你基本上就不需要再真的去做的喇。基本上就有人做過晒甚至有AI可以幫你做埋去。

那就變了將那個化學家那個可以尋找獨立實驗的那個空間，或許那個所需的實驗化學家那個人數呢就更加比人工智能量擠納得更加重要添。那麼這個當然是我純粹自己的一個偏見，那麼可能有化學家就覺得是你不懂東西就不亂說這樣。哈哈聽落呢我就覺得是有一點灰的，好像是各個不同學科呢在等緊AI死神呢在叩門這麼。

你推我，好像你那個爛些、我那個爛些這樣。但是我自己這麼看我的看法就是或許我們可以看得正面些的這件事，就是頭先阿宏都有提過其實AI在實際上的物理學研究裡面呢都是有一定的幫助。而且他真的可以取代了很多一些的沉悶的工作呢我們可以hand over俾他。

所以如果要正面些去看的話呢就是我自己覺得一個勤力的人呢你是可以找到一些的方法去見基於AI的工作上面，就再可以做到一些更加有意義、更加可以做到有規模的一些的研究發現都未定的。所以這個當然就不是話一定沒有威脅，我們都見到AI是對了很多不同的工種是有一些的威脅的。

但是我會話只能夠是接受呢一個現實就是AI似乎是一路殺到埋身，一路是個個範疇都在攻破這樣的情況下。那麼究竟怎樣應對才是好呢？那就留番俾觀眾大家自己去判斷！

那麼或許我們今天談到這裡，我們下集再談其他話題。拜拜！好，拜拜！」