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非物理的自然世界

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雖然有某大物理學家承認自己是「歸納主義者」 ( reductionist ),也就是相信:我們所看到、感覺到的自然世界,都可歸納到「理論物理」,別無其它。

理論物理真的能包納所有的自然世界?理論物理若最後能夠「統一場論」化,我們見到的宇宙,就是唯一的,而且可以從統一的物理埸論,得到最終的理解。

那麼無所謂「人工智慧」?人工智慧到頭來也只應該是理論物理的一部分?有許多物理學家相信最終的物理理論一定很簡單,而且非常「美麗」。當他們在判定一個物理理論是否可信時,方程式是否夠美,也是判定的一種標準。理論物理大量使用「對稱」和「羣論」是有其審美的道理的。紛雜的「人工智慧」是很難通過理論物理學家的「審美」標準的。

那麼,物理世界為甚麽有這麼多難以捉摸、有這麼多難以歸類的「基本粒子」?就像一位物理學家抱怨過:到底是誰「訂購」它們(Who ordered them ? ) —- 好像物理學家有如聖經「創世紀」所言,人類為了到達天堂,而興建 Babel 高塔,塔越建越高越大,建塔的匠人們彼此越來越難溝通,而分隔成各種羣體,各自有各自的語言。

假如到頭來宇宙被証明不是那麼純潔、單一、而且美麗:嘗試應用各類高明設計的 filter ,過瀝「雜訊」,卻發現「雜訊」也是「信號」,也是自然的一部份。是不是所有的努力也只是把 entropy 置於不顧?只看到 being , 不重視 becoming ?自然不再有難以處理的「亂度」:「自然」只說一種單一語言,工匠們可以繼續建 Babel 高塔。

哲學家 K. Popper 說:要被稱為「科學」的必要條件是要有「 test falsification 」(檢測偽論)的方法。假如現代理論物理所需要的檢測的工具和機械,超出人類的能力;例如,超高能量的加速器的建造,是不是理論物理也會到了極限 ?

還是理論物理的「最後一哩路」( 我們樂觀的這樣假定,因為還有暗物質、暗能量、和量子、重力合流的大問題),是不是需要「人工智慧」技術的援助?—- 可以用現已明白、少有爭議的物理理論,訓練「機械」learning,進而 deep learning(深度學習),進而依賴高速電腦的平行運算,可以同時處理數十億的「參數」,發現新的物理型模。用個比喻,就像是受過「深度學習」的超級電腦和世界棋賽巨擘(理論物理學家),棋逢敵手,你猜誰會勝出?不要忘了超級電腦的「功力」是會與日俱增,它的「演算法」( algorithm ) 會越來越多,越繁富而深入。

那麼,這些被超級電腦的平行運算所 boost 的「演算法」( algorithm ) ,雖然不是物理學家心中的「自然」,它難道不是「自然」的重要部份?紛雜的「演算法」當然不是「唯美主義」的物理學家所樂於擁抱的。

在生物演化的圖譜上,我們看到許許多多奇怪的植物、動物,你我會不自覺地問:為甚麽他們會長得如此紛亂和怪異?是不是除了物理和化學的因子外,另有其他紛雜的、我們所知、或仍然未知的「演算法」在操控?

可能連「高能物理」裏,不知來處的各種 color、各種 flavor 、各種對稱、或各種能量範圍才會出現的「基本粒子」,也可能有「演算法」的影子。在幾百億銀河界中,各個銀河所包容的幾百億星球的「生老病死」,難道沒有「演算法」參予其中?誰敢說自然世界只有物理 !

作者: 韓非

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2024-02-18 韓非

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