AI能洞悉量子吗：当AI大语言模型与人类直觉在量子世界失效 | “量子+”跨学科力

数学公式精确预测，但人类心智却难以理解。

诺贝尔物理学奖得主理查德·费曼曾坦言：“我想我可以相当有把握地说——没有人真正理解量子力学。” 这种无力感并非源于知识的匮乏，而是人类认知结构本身与量子世界的诡异特性之间存在着一道难以逾越的鸿沟。

我们拥有描述量子现象的精妙数学公式，也能借助它创造革命性技术，却无法像理解苹果落地那样直观地把握“一个粒子同时处于两点”的量子叠加概念。问题或许不在于缺乏数学描述能力，而在于我们被进化塑造的大脑和语言，牢牢禁锢在宏观世界的经验牢笼中。

机器如何突破人类量子认知的局限

语言学中有一个颇具争议的理论，有时被称作萨丕尔-沃尔夫假说(Sapir-Whorf Hypothesis)。其强形式主张-语言决定了我们能够思考的内容。这个观点，也被称作“语言决定论”(linguisticdeterminism)，是乔治·奥威尔小说《1984》中极权政府的官方语言“新话”(Newspeak)的思想基础。按照这种逻辑:如果不存在表达“异议”的词汇，那么人就无法表达异议，也因此无法思考异议。

事实上，奥威尔在小说附录《新话原理》(The Principles of Newspeak)中明确说明了自己的意图:“新话的目的，不仅在于为英社党信徒提供符合其世界观与思维习惯的表达媒介，更在于使一切其他形式的思想变得不可能。”

这的确是一个巨大的飞跃。

这种飞跃也是2016年电影《降临》(Arrival)剧情的基础一女主角是一位语言学家，由艾米·亚当斯饰演。她通过学习一种外星语言，在时间中“解体”，能以非线性的方式体验自己生命中的片段，并利用来自未来的信息去影响过去。影片中甚至直接提到了萨丕尔-沃尔夫假说。

那么，我们的语言所包含的词汇，是否真的决定了我们能思考什么?答案是否定的。

这一切都是胡说。有许多体验与感受，我们无法用语言表达;语言最终只是表达我们所经历的手段，而非决定这些经历的本质。这也正是语言始终在演化的原因一新的体验与新的意义层次不断涌现，促使语言扩展。

语言无法改变人们的思维方式;它只能反映我们的思想。

语言学家中一个常被引用的例子，来自加拿大北极地区的因纽皮雅特语(Inupiat)，也就是因纽特人使用的语言。这种语言中，关于“雪”的不同类型至少有一百个词汇。

然而，这并不意味着我们这些说英语的人无法感知或区分这些不同的雪种。这只意味着:由于在英语世界中拥有如此多的雪的词汇并无太大实际用途，因此我们需要用更多的词语来表达相同的概念。

再比如“幸灾乐祸”这一概念一对敌人不幸感到快意的情绪。这种情感并不是在19世纪“Schadenfreude”这个德语词被英语借用后才出现的。并不是说德国人早在英语世界的人之前就具备这种感觉;

而是因为英语世界发现这种情绪早已存在，只是缺乏合适的词汇来指代它，于是便借用了德语的这个词。

当然，这并不是说语言不会影响我们的思维方式。它确实会。然而，这种影响几乎扩展到文化的方方面面--而语言本身并不是孤立存在的，它是一种文化现象。

然而，支撑你思维的根基并不是语言本身。这正是人类思维方式与“大语言模型”(LLMs)生成语言方式之间的根本区别。后者虽以人类语言为训练材料，却并不思考一-它们只是生成。

假设有一个仅以“新话”(Newspeak)为训练语料的大语言模型，那么它将无法生成任何“异议性的”语言。

在人类努力理解量子世界的困境中，人工智能展现出独特的优势。AI系统通过不同于人类的认知路径，正在破解一些最棘手的量子问题。

深度学习设计量子实验：2016年，物理学家马里奥·克莱恩开发的机器学习算法MELVIN，设计出了令专家初看完全无法理解的量子实验方案。该AI创造的方法竟与近30年前开发的量子干涉技术相似，但推广到了更复杂的情况。AI不仅重现了人类几十年积累的量子光学知识，更提出了全新的解决方案。

AI优化量子计算系统：加州理工学院团队使用AI优化LIGO引力波探测器，获得的方案虽缺乏人类追求的对称美感，却能使探测器灵敏度提高10%-15%。在需要“亚质子精度”的量子测量领域，AI的“非直觉”方案展现出超越人类设计的效能。

神经网络压缩复杂问题：纽约熨壳研究所的研究人员使用神经网络，将包含10万个方程的量子问题压缩到仅剩4个方程，却不牺牲准确性。这种大幅简化复杂量子问题的能力，为研究多电子相互作用系统开辟了新途径。

这些案例显示，AI可能正成为连接人类认知与量子世界的神秘桥梁。威斯康星大学的物理学家Kyle Cranmer指出：“随着大语言模型的加入，AI甚至可能很快就能帮助人类构建科学假说。”

量子超越直觉的微观宇宙

量子力学的反直觉特性深深植根于其数学形式体系的核心。在经典双缝实验中，当电子被逐个发射通过屏障上的两条缝隙时，它们并不会像子弹那样选择一条路径，而是在屏幕上形成干涉条纹。量子理论对此的解释是，每个电子同时通过了两条缝隙，处于一种“叠加态”。

这种叠加态的数学表达简单得令人惊讶：物理学家只需写下“粒子通过左缝”的函数与“粒子通过右缝”的函数，并在它们之间放上一个加号。这个看似普通的数学符号创造了所谓的叠加态，粒子同时通过两条路径。

更为怪异的是量子纠缠现象。当两个粒子纠缠后，无论相隔多远，对其中一个的测量会瞬间影响另一个的状态。爱因斯坦曾将这种现象称为“幽灵般的超距作用”。

而海森堡的不确定性原理则指出，我们无法同时精确知道一个粒子的位置和动量，这不是测量技术的局限，而是自然界的根本属性。

这些特性构成了量子理论的核心，虽然其数学形式能够精确预测实验结果，但背后的物理实在性却一直困扰着科学家们。

量子理论的多重诠释之争

面对量子力学的深刻悖论，科学界产生了多种解释，每一种都试图以不同的方式理解量子现象背后的实在性。

哥本哈根诠释作为最早的正统解释，认为波函数只是概率工具，测量行为会导致波函数坍缩。玻尔提出的互补原理指出，在量子领域总是存在互相排斥的两种经典特征，正是它们的互补才构成了量子力学的基本特征。

与之相对的是多世界诠释，认为每次量子测量都导致宇宙分裂成多个分支，每个分支对应一个可能的结果。这种诠释避免了波函数坍缩的概念，但代价是承认存在无数个平行宇宙。

还有隐变量理论，认为量子现象背后存在更深层的规律尚未被发现。而德布罗意-玻姆诠释则提出“导波”概念，认为粒子是真实存在的，但在我们看不见的导波引导下运动。

这些诠释在数学上是等价的，都能得出相同的预测结果，但对于“现实真正发生了什么”这个基本问题，却给出了完全不同的答案。正如量子物理学家费曼所言：“没有人真正理解量子力学。”

感官经验成为理解量子世界的障碍

量子力学的理解困境深层次源于人类认知和语言结构的固有局限。

我们的语言源于宏观经验。人类语言是在与宏观世界互动中进化而来的，所有词汇和概念都根植于感官经验。当我们将“波”、“粒子”等术语借用到量子领域时，它们已失去了原本的精确含义。

量子现象缺乏直接的感官类比。我们可以理解“领导者”或“深刻的意义”这类抽象概念，因为它们仍与我们的感官与心理经验息息相关。但“既死又活的猫”或“同时通过双缝的电子”则完全超出了我们的感官类比范围。

语言决定论的限制。强形式的萨丕尔-沃尔夫假说认为语言决定思维内容，但更合理的观点是语言主要影响而非决定思维。因纽皮雅特语有上百个描述雪的词汇，但这不意味着英语使用者不能区分这些雪的类型;英语借用的“幸灾乐祸”一词也没有创造新的情感，只是为已有体验提供了标签。

数学语言也面临类似困境。量子理论有完美的数学表达，但“理解”需要将数学符号转化为直观概念。如同失聪者能理解“猫叫”的概念却无法体验声音本身，我们能用数学描述量子世界，却无法直观体验它。

跨越理解鸿沟的潜在路径

尽管面临根本性挑战，但仍有几种可能途径让我们更接近理解量子实在。

量子认知模型的提出。一些研究者发现量子理论与人类认知间存在相似性。记忆回忆和决策过程显示出类似量子纠缠和不确定性的特征，表明大脑的信息处理可能具有量子特性。刘洁在《认知过程中的量子特征》中指出，记忆形成可被视为一种量子存储，受到相关记忆点的纠缠影响。

人工量子意识的设想。如果能够创建具有“量子身体”的人工智能，它或许能以直觉方式理解处于叠加态的感觉。不同于人类，量子计算机为基础的人工智能可能更适合直接体验量子现象。

规则掌握的实用路径。即使无法直观理解量子世界，我们也可以像掌握扑克规则那样学会使用量子力学的规则。这种“知道如何”而非“知道什么”的理解，已使量子科技成为现实。

东方哲学的启示。量子力学与东方哲学间存在有趣共鸣。佛教的“缘起性空”与量子场论对真空的理解相似，华严宗的“因陀罗网”隐喻与量子纠缠有相通之处。这些古老的哲学传统或许能为现代物理学的理解提供新视角。

总结

科学家们至今仍在争论量子力学的各种诠释——从哥本哈根诠释到多世界理论，从隐变量到量子贝叶斯主义。但有一个事实是确定的：当我们在实验室里操纵单个粒子时，量子力学的数学公式总能给出精确的预测结果。

也许真正的理解不一定非要“直观感受”。那些研究量子光学的研究生在实验室里操作激光器时，他们也许不会思考哲学悖论，只是熟练地运用着线性代数的数学工具。

理解量子力学，或许不是穿透它的奥秘，而是学会与奥秘共存。 就像我们虽然不了解意识的本质，却依然能够思考;我们也可以在不“理解”量子力学的情况下，利用它来探索宇宙的深层规律。

参考文献

1. 尤亦庄, 董唯元. (2024). AI眼中薛定谔的猫是死是活?. 集智俱乐部.2. 王向斌. (2022). 量子纠缠：量子革命的基石.中国科普网.3. 菲利普·鲍尔. (2022). 量子纠缠：“幽灵般的超距作用”究竟是怎么回事?. 返朴. 4. 成素梅. (2024). 从量子概念看日常语言表征的限度. 《社会科学文摘》. 5. 王天思. (2008). 从描述的观点看量子奥秘. 《科学技术哲学研究》. 6. David Pfau, James Spencer. (2024). 深度学习解决计算量子化学基本问题. 集智俱乐部.7. DeepMind Science. (2024). FermiNet：从第一原理出发的量子物理和化学. 智源社区.8. 布鲁斯·罗森布鲁姆, 弗雷德·库特纳. (2013). 《量子之谜：物理学遇到的意识》.