摘要：现实世界数据的混乱性一直是人工智能面临的重大挑战，但夏威夷大学的研究团队找到了突破口。他们将统计力学这一传统物理学分支与现代机器学习技术相结合，开发出了一种能够从嘈杂数据中精准识别复杂系统运行规律的新方法。这项发表在《物理评论研究》上的研究不仅提升了人工智能处

信息来源：https://phys.org/news/2025-08-statistical-mechanics-method-machines-complex.html

现实世界数据的混乱性一直是人工智能面临的重大挑战，但夏威夷大学的研究团队找到了突破口。他们将统计力学这一传统物理学分支与现代机器学习技术相结合，开发出了一种能够从嘈杂数据中精准识别复杂系统运行规律的新方法。这项发表在《物理评论研究》上的研究不仅提升了人工智能处理不确定性数据的能力，更为理解从生态系统到金融市场等各种复杂系统开辟了新途径。

该方法的核心创新在于将统计力学中的"自由能"和"配分函数"概念引入机器学习框架，使AI系统能够像物理学家分析分子运动那样理解数学模型之间的"竞争"关系。这种跨学科融合不仅解决了传统方法在处理噪声数据时的可靠性问题，还能够定量评估预测结果的不确定性，为科学研究和实际应用提供了更加可信的决策支持。

从分子运动到模型竞争的类比突破

统计力学作为物理学的重要分支，长期以来致力于解释微观粒子的随机行为如何产生宏观的可观测现象。例如，气体分子的无序运动如何导致压力和温度的稳定变化。夏威夷大学机械工程系助理教授安德烈·克利申将这一思想巧妙地应用到了机器学习领域。

Z-SINDy 推断中的自由能趋势。图片来源：Physical Review Research (2025)。DOI：10.1103/4d98-tdlp

在传统的系统识别方法中，研究人员通常需要从大量可能的数学模型中选择最能描述观测数据的一个。然而，当数据包含噪声或不完整时，这种选择过程变得极其困难，往往导致错误的结论。克利申的团队意识到，不同数学模型争夺"最佳解释"的过程，在本质上类似于统计力学中不同能态之间的竞争。

通过引入自由能的概念，新方法能够量化每个候选模型的"适应度"，不仅考虑模型对数据的拟合程度，还考虑了模型的复杂性。这种平衡机制有效避免了过拟合问题，即模型过度适应训练数据中的噪声而失去泛化能力的情况。

配分函数的引入则进一步增强了方法的鲁棒性。在统计力学中，配分函数描述了系统中所有可能状态的概率分布。在机器学习语境下，它帮助量化不同模型的相对可能性，并为预测结果提供不确定性估计。

噪声数据处理的技术革新

现实世界的数据几乎总是包含噪声，这对传统的系统识别方法构成了严重挑战。生物系统的测量误差、经济数据的波动、气候记录的不完整性等都是常见的噪声源。传统方法在面对这些情况时往往表现不佳，要么无法收敛到正确的模型，要么给出过于复杂的解释。

新开发的Z-SINDy方法通过统计力学框架巧妙地解决了这一问题。该方法将噪声数据的处理转化为一个热力学优化问题，通过调节"温度"参数来控制模型选择的严格程度。在高温状态下，系统更容易接受各种模型，有助于探索解空间；在低温状态下，系统趋向于选择最优模型，确保结果的准确性。

这种方法的一个重要优势是能够自动识别何时停止收集更多数据。研究发现，在某些情况下，过多的数据反而可能引入更多噪声，降低模型识别的准确性。通过监控自由能的变化趋势，研究人员可以确定数据收集的最优停止点，既节省了时间和资源，又保证了结果质量。

跨领域应用的广阔前景

这种基于统计力学的系统识别方法具有广泛的应用潜力。在生态学领域，它可以帮助科学家更准确地理解捕食者与猎物之间的动态关系，即使在观测数据存在季节性变化和测量误差的情况下。在流行病学中，该方法可以从嘈杂的感染数据中提取疾病传播的本质规律，为公共卫生政策制定提供科学依据。

城市规划领域同样可以从中受益。交通流量数据通常包含大量噪声和异常值，传统方法难以准确捕捉交通模式的本质特征。新方法能够过滤这些干扰因素，识别出真正影响交通流动的关键因素，为智能交通系统的设计提供支持。

在金融领域，股价波动、市场情绪等复杂因素的相互作用一直是建模的难点。统计力学方法的引入为理解金融市场的非线性动力学提供了新工具，可能改善风险评估和投资决策的准确性。

气候科学是另一个重要的应用领域。气候数据通常跨越长时间尺度，包含多种不确定性源。新方法能够从这些复杂数据中识别出稳定的气候变化模式，为气候预测和环境政策制定提供更可靠的科学基础。

人工智能发展的新范式

这项研究代表了人工智能发展的一个重要趋势：跨学科融合。通过将物理学的深刻洞察与计算机科学的技术能力相结合，研究人员能够解决单一学科难以攻克的复杂问题。

克利申教授强调："这项工作不仅突破了我们利用人工智能和物理学理解复杂系统的界限，也凸显了基础科学与现实世界影响相结合的重要性。"这种理念反映了现代科学研究的新特点：不再局限于单一学科的边界，而是通过跨领域合作寻求创新突破。

从技术发展的角度来看，这种方法为构建更加智能和可靠的AI系统提供了新思路。传统的机器学习方法往往被视为"黑盒"，缺乏可解释性。而基于物理学原理的方法天然具有更好的可解释性，因为它们基于人类已经深入理解的物理定律。

更重要的是，这种方法提供了量化不确定性的能力。在科学研究和工程应用中，了解预测的可信度往往比预测本身更加重要。通过提供不确定性估计，新方法使决策者能够更好地评估风险，制定更加稳健的策略。

未来，随着计算能力的进一步提升和跨学科合作的深入，基于物理学原理的机器学习方法有望在更多领域发挥作用，推动人工智能向更加智能、可靠和可解释的方向发展。这不仅将提高我们理解复杂系统的能力，还将为解决人类面临的重大挑战提供强有力的科学工具。

来源：人工智能学家