摘要：2025年9月，一条劲爆的科学新闻霸占了物理圈的热搜：欧洲核子研究中心（CERN）的ATLAS实验团队，用上了深度神经网络（DNN）这种AI“黑科技”，在13 TeV质子-质子碰撞中，成功抓到了纵向极化的W玻色子。

2025年9月，一条劲爆的科学新闻霸占了物理圈的热搜：欧洲核子研究中心（CERN）的ATLAS实验团队，用上了深度神经网络（DNN）这种AI“黑科技”，在13 TeV质子-质子碰撞中，成功抓到了纵向极化的W玻色子。

这可不是一般的小突破，而是正儿八经地以3.3σ的统计显著性，实锤了希格斯机制的关键预测。 换句话说，标准模型的核心理论又多了一个强有力的实验支撑。

说到希格斯机制，很多人可能觉得遥远又抽象。

简单来说， 希格斯机制就是解释为什么电磁力和弱相互作用有天壤之别的幕后推手。

在大爆炸刚结束的“开机”那一瞬间，所有的基本力气势汹汹、平起平坐。

可没多久，希格斯场横空出世，把原本一样强的电磁力和弱力一刀切开——电磁力没啥变化，弱力载体W和Z玻色子却被分配了“体重”，质量直接上百GeV。

而光子因为根本不搭理希格斯场，所以至今还是个“无重量选手”。

这就是为啥我们日常看不见弱力，但光子（也就是光）无处不在的原因。

W和Z玻色子有了质量后，就能多一种“玩法”——纵向极化。 简单点说，就是自旋方向可以竖着来，而不光是横着。

这在质量为零的光子身上可学不来，高能物理学家们一直想找到这种“竖着来的W玻色子”，这就是验证希格斯机制的关键一步。

但问题来了， 纵向和横向极化的W玻色子在实验里表现得太像了，光靠人眼和肉身分析，根本分不清。

实验过程中，质子撞质子，里面的夸克会甩出W玻色子，这些W再去搞事情，产生一堆新玻色子，然后再衰变成一大堆粒子，最后落到探测器上。

纵向和横向极化的区别，只体现在衰变产物的角度分布上，非常细微。

而且，LHC每秒制造的“背景噪音”事件，远比这些稀罕的纵向W多太多了，筛选难度堪比大海捞针。

这时AI派上了大用场。ATLAS团队直接“开挂”——训练了一个深度神经网络（DNN）。

这个AI不是那种只会下棋的弱AI，而是经过成千上万模拟数据训练，专门用来挖掘纵向极化W玻色子的蛛丝马迹。

它会给每个碰撞事件打分，分高的就嫌疑大。 这些分数被称为“判别器”，能把纵向和横向W事件区分开来。

团队还专门把事件按判别器分成不同信噪比的“区域”，再用最先进的理论模型对每一类背景事件进行建模。

下一步更讲究，实验人员把所有数据都丢进多维数值模型里，一起做拟合，看在不同区域里到底能挖出多少个纵向极化的W玻色子。

最终结果是，发现了明显比背景多出来的一批事件，横截面测出来是0.88±0.30飞托米（femtobarn），和标准模型的理论预测完全契合。

关键是，这个发现达到了3.3σ的统计显著性，这已经不是巧合那么简单，算得上是铁证如山。

这事儿甩出来，不仅物理学家集体振奋， 还引发了科学界对AI在基础科学里“黑箱操作”的大讨论。

布法罗大学物理系的萨尔瓦多·拉波乔教授就直言：“AI能把信号和背景区分开来，但问题是我们人类看不懂它是怎么做到的。”

传统的粒子物理分析，讲究变量可解释，科学家喜欢能用人话讲清楚的物理量。

而深度神经网络就像黑匣子，输出结果很准，人却说不清它到底做了什么操作。

当然，在验证标准模型这类“预期明确”的任务上，AI的“黑箱”还能接受。

毕竟，大家都知道大致会看到啥。

但如果以后AI用来搜寻标准模型之外的新物理现象，比如找暗物质、找新的粒子，那就麻烦了。

如果AI说“有戏”，但人类科学家看不懂，信还是不信？这成了物理学界热议的话题。

一边是效率和灵敏度，一边是结果可解释性，科学家们分成了几派。

正如拉波乔教授所说，“我们不仅要训练AI，也得训练自己，搞明白AI到底在干嘛。”

总的来说， 这次ATLAS实验的突破，标志着AI正式成为粒子物理研究不可或缺的“合伙人”。 未来，AI和科学家们还会一起，继续“刷怪升级”，去探索宇宙那些未解的奥秘。

来源：3分钟娱记一点号