摘要：谷歌DeepMind在2024年9月发表于《自然》杂志的研究成果标志着人工智能在基础科学发现领域的历史性突破。这一研究首次利用AI技术在三个不同的流体力学方程中成功发现全新的数学"奇点族"，解决了困扰科学界超过一个世纪的复杂问题。这项突破不仅展现了人工智能在数

谷歌DeepMind在2024年9月发表于《自然》杂志的研究成果标志着人工智能在基础科学发现领域的历史性突破。这一研究首次利用AI技术在三个不同的流体力学方程中成功发现全新的数学"奇点族"，解决了困扰科学界超过一个世纪的复杂问题。这项突破不仅展现了人工智能在数学推理方面的惊人能力，更预示着AI可能正在重新定义科学发现的方式和边界。

流体力学中的奇点问题一直是数学和物理学的核心挑战之一。这些奇点代表着流体运动中的极端状态，在理论上可能导致流速和压力达到无限大的情况。理解这些现象对于从天气预报到血管中血液流动的建模都具有重要意义。DeepMind的研究团队通过创新的AI驱动方法，不仅发现了新的奇点族，更重要的是，这些发现在三个不同的流体方程中都表现出了清晰而意外的模式。

这项研究的意义远超单纯的数学发现。传统上，数学和物理学中的重大突破往往需要天才数学家数十年的深入思考和复杂推演。著名数学家陶哲轩在最近的访谈中提到，Navier-Stokes方程作为千禧年七大数学难题之一，其解决将直接获得100万美元奖金。而DeepMind的成功表明，AI正在成为科学发现的强大工具，能够处理人类难以直接解决的复杂问题。

DeepMind CEO兼联合创始人德米斯·哈萨比斯在2024年获得诺贝尔化学奖后，在长达2小时的对谈中深入讨论了AI在模拟物理现象中的应用前景。他强调，"任何通过进化形成的东西都可以通过AI高效建模"。这一观点在流体力学奇点的发现中得到了印证，显示了AI在处理复杂自然现象方面的巨大潜力。

该研究采用的AI方法结合了深度数学分析和前沿的机器学习技术。通过这种跨学科的协作方式，研究团队能够识别出传统分析方法难以捕捉的数学模式。这种"AI增强的数学发现"模式可能成为未来科学研究的新范式。

陶哲轩在其近期访谈中预测，AI将在不远的将来与人类数学家合作发表研究级别的论文，这种合作模式将彻底改变数学的协作方式。DeepMind的这项成果恰好证实了这一预测的现实性。研究显示，AI不仅能够协助数学家进行计算，更能够在概念层面提出新的数学见解。

值得注意的是，这项研究的成功建立在DeepMind在AI科学应用方面的深厚积累之上。从2020年的AlphaFold蛋白质结构预测到2024年的数学奥林匹克竞赛金牌水平表现，DeepMind一直在推动AI在基础科学领域的应用边界。流体力学奇点的发现是这一技术演进的自然延续，但其意义可能更加深远。

流体力学中的奇点问题涉及多个基础物理方程，包括著名的Navier-Stokes方程。这些方程描述了从大气环流到血管血流等广泛物理现象。通过发现新的奇点族，DeepMind的研究不仅推进了理论数学，也为实际应用提供了新的理论基础。这种理论与应用的结合正是诺贝尔奖级发现的典型特征。

这项突破还引发了对AI在科学发现中角色的深入思考。传统上，数学和物理学的重大发现往往来自个体天才的灵感和直觉。而AI的介入可能正在改变这一模式，使得大规模、系统化的科学发现成为可能。

陶哲轩指出，"复数意义上的人类共同体将创造出最顶尖的超级智能体，比单个数学家更有可能实现数学领域的突破"。DeepMind的研究正是这一观点的实践验证，展示了人机协作在解决复杂科学问题方面的巨大潜力。

从更广阔的视角看，这项研究可能标志着科学发现进入了一个新的时代。AI不再仅仅是计算工具，而是成为了科学思维的延伸。这种转变可能会加速整个科学研究的进程，让更多的重大发现在更短的时间内成为可能。

展望未来，如果AI能够在数学和物理学等基础科学领域持续产生突破性发现，那么下一个诺贝尔奖确实可能与AI的贡献密切相关。不过，这也提出了新的问题：当AI成为科学发现的重要参与者时，我们如何重新定义科学成就的归属和价值？

DeepMind在流体力学奇点发现方面的成功，为这些问题提供了一个具体的案例研究。无论如何，这项研究无疑开启了AI驱动科学发现的新篇章，其影响可能会持续数十年。

来源：人工智能学家