可怕，这才过了几天？
怎么 AI 刚崩完数学，转头就开始崩物理了 ......
刚刚，5 道量子信息难题被宣布由 AI 辅助解决。
出手的是一家名叫Physical Superintelligence（物理超级智能，简称 PSI）的神秘公司。
他们称，自己借助自研 AI 科研系统，在量子信息理论的5 个开放问题上取得了成果，论文、Lean 形式化证明和验证代码，均在 Github 上贴出供学人审查。
PSI 解决了个啥？
PSI 此次聚焦的量子信息科学，主要研究如何利用量子力学的特殊规律存储、处理和传输信息，从而突破传统计算机的计算能力限制，并探索更安全的通信方式。
而他们这次借由 AI 挑战的五道难题，均来自于具有 27 年历史的开放量子问题（OQP，Open Quantum Problems）目录。
该开放问题目录由德国物理学家 Reinhard Werner 于 1999 年建立，专门收集量子信息学界长期卡住的重要研究问题。
这次的 5 道题，横跨了纠缠提纯、量子场论、高维量子通信、量子信道容量与量子因果律五个核心方向，包括：
OQP 2｜负偏转置态的纠缠不可蒸馏性
OQP 12｜真空纠缠与贝尔不等式
OQP 27｜CGLMP 贝尔不等式的最优测量
OQP 38｜PPT 平方猜想与纠缠破坏
OQP 43｜量子因果过程的可纯化性
具体证明过程就不展开了。只需要知道，PSI 此次取得进展的 5 道题中的 3 题（OQP 2、OQP 12、OQP 27），均在本世纪初就被收录。可见一斑。
" 世界上最先进的物理研究实验室 "
点进这个 PSI 的网站，简直可以用空空如也来形容，本次攻克量子信息难题也是他们的第一个成果。
但不鸣则已，一鸣惊人，他们亮相之初就大发宏愿，宣称自己要建成" 世界上最先进的物理研究实验室 "。
PSI 的创始团队有点意思，创始人兼首席科学家的 Alex Wissner-Gross是最有意思的。
这个人曾在 MIT 同时读完了物理、电气工程和数学三个本科专业，同时还以工程学院年级第一名的成绩毕业 ......
同时读完这三门是什么概念？这么说吧，MIT 在他之后取消了 " 同时读三个专业 " 的选项，原因是 " 能这么干的人太少了，开设这个选项的意义不大 "。
因此，Wissner-Gross 甚至可以有一个 Title 是 "MIT 历史上最后一位三专业毕业的本科生 "。
不得不说，此人对 "AI+ 物理 " 的理解已领先时代太远。
早在 2013 年，深度学习还在起步的阶段，他就站上了 TEDx 的讲台，用物理学中的 " 因果熵力 " 来解释智能行为。
他提出了一个很大胆的想法。
所谓智能，可以理解为一种不断增加未来行动可能性的倾向。
这么说可能不太好理解，我举个例子。
比如，你挤地铁的时候，为啥要努力去保持平衡，让自己尽量不摔倒？
从他的理论看来，这是因为，你一旦摔倒，能够选择的行动就少了。而保持站立，就意味着你未来仍然可以向前、向后、向左、向右移动。
那么，只要遵循 " 最大化未来可能性 " 的规则，系统就可能自发呈现出类似工具使用、合作等智能行为。
尽管听起来有道理，但这个想法目前还并未得到证明。
他在今年二月发表两篇文章中，就提出了现在的 PSI 构想。
其中不乏一些灵光与当下呼应：" 奇点，需要一个物理学部门。"
" 证明的时代已经到来。"
除了这位佬，PSI 的联创兼总裁 Alex Klokus 也很有意思，他是美国知名科技媒体 Futurism的创始人。
领投方是比尔 · 盖茨创立的 Breakthrough Energy Ventures。
这家基金背后汇聚了亚马逊创始人贝索斯、阿里巴巴创始人马云、维珍集团创始人布兰森等科技和商业界大佬，专门投资有潜力推动能源转型的前沿科技。
跟投阵容中，还有硅谷老牌风投 SV Angel。其创始人罗恩 · 康韦是著名的天使投资人，早年曾押中 Google、PayPal、Twitter 等科技公司。
不仅如此，a16z 前合伙人 Balaji Srinivasan 也参与了投资，此外还吸引了来自 OpenAI、英伟达、Hugging Face、Oracle 等科技公司的个人投资者。
让科学发现实现 " 规模化生产 "
讲了这么多，用一句话来概括 PSI 的愿景，其实就是让科学发现 " 从天才走向规模化 "（From Genius to Scale）。
几百年来，人类基础科学的跃迁几乎都仰赖牛顿、爱因斯坦这样灵光一现的个体天才。
但 PSI 认为，这种纯手工作坊式的科研已经撞上天花板了，不然为什么如今 21 世纪的我们还存在于 20 世纪的物理学基座上？
PSI 将基本研究单元称为 Autonomous Campaign（自主研究任务），希望让研究从问题定义、假设提出、验证、实验到工程部署持续运行。
PSI 还认为，AI 时代的科研，尽管想法不再稀缺，但真理仍然稀缺。
大模型可以快速生成上百个猜想，但这些离成为真理还差得远。
为了解决这个问题，PSI 推出的自研 AI 科研系统 Emmy（致敬 20 世纪伟大的数学家与理论物理奠基人艾米 · 诺特）分离了" 生成 " 和 " 验证 " 两步。
它的工作流程大致是这样。
首先，面对一个宏大的物理学开放难题，Emmy 先调用前沿大模型将其拆解成无数个微小的、可验证的数学子假设。
其次，将假设直接丢进 Lean 形式化证明器、符号计算引擎以及高精度验证代码中进行严格筛查。如此一来，报错的假设将被当场淘汰，通过局部验证的路径则被保留并继续衍生。
只要最终的 Lean 代码编译通过，就意味着这个物理定理在数学逻辑上100% 无懈可击。
过程中的验证结果还能成为训练下一代 AI 物理学家的奖励信号，推动系统不断改进，从而实现科学发现的规模化。
One More Thing
听下来很不错，但问题来了，这样研究物理理论的公司，要怎么盈利呢？
我翻了一下他们正在做的项目，人家还是很务实的。
他们打算先从最现实的问题开始赚钱。
哪呢？AI 数据中心。
现在的超算集群本质上是一个极其复杂的宏观物理系统，供电、冷却、网络和计算资源之间存在着高度耦合的工程优化难题。
专业对口了。Emmy 系统能够从底层物理规律出发，把供电、散热、通信和算力当成一个整体方程来求解，从物理极限上找到更高的能效比。
更有趣的是，在商业之外，PSI 还接了一个（可能是科幻迷的）个人投资者的私活。
Fermi Explorer（费米探索者）星际任务。
PSI 宣布：从现在开始动手造飞船！
根据官方公告，他们计划在2029 年之前发射深空星际探测器 "Fermi Explorer"。
利用 Emmy 系统在现有物理极限内优化出的最佳轻量化工程方案，这艘飞船将飞出太阳系，用8 万年的时间，飞向距离我们 4.2 光年的三体人和阿凡达老家，半人马座。
参考链接：
[ 1 ] https://psi.inc/
[ 2 ] https://github.com/physical-superintelligence/oqp-batch-2026
一键三连「点赞」「转发」「小心心」
欢迎在评论区留下你的想法！
— 完 —
点亮星标
科技前沿进展每日见
