美媒：泡沫藏着打通三个学科的密码

早期的理论认为，泡沫中的气泡会沿着一定轨迹滚动，然后停留在某处。这种框架有助于解释为什么泡 沫一旦形成就会"看起来"稳定，就像一块巨石静静地躺在山谷底部一样。不过，对实验数据的深入分析 揭示了一个问题：泡沫的实际行为与这些理论的预测并不相符。宾夕法尼亚大学的工程师们利用计算机 模拟追踪了泡沫中气泡的运动轨迹，结果发现气泡们根本不老实，总在能量景观（描述系统随状态变化 的分布模型——编者注）上"溜达"。按理说气泡应该像滚石下山一样停在"谷底"，但现实却是它们一直 在山坡上"散步"。宾夕法尼亚大学化学与生物分子工程系教授、该论文的共同作者约翰·C·克罗克 说："我们早在20年前就开始注意到这些差异，但我们一直没找到合理的答案。" 泡沫的这种行为困扰了科学界很久，直到AI领域的梯度下降法（常用于AI中，用来递归性地逼近最小 偏差模型——编者注）带来了灵感。从数学角度看，泡沫的运动方式与训练AI常用的"深度学习"过程极 为相似，现代AI系统通过在训练过程中不断自我调整数值参数来进行"深度学习"，这一过程不是一味追 求最小误差，而是让系统在一大片能量较平坦的区域里游走，探索各种"解法"。泡沫的气泡在广阔的能 量景观上不 ...