人工智慧助力物理學家預測量子粒子行為的奇異性
研究人員利用人工智慧來設計反直覺的實驗，幫助他們預測量子粒子行為的奇異性。
量子物理可以超乎人們的直覺——甚至超乎像維也納大學Mario Krenn這樣的物理學家的想像。這種反直覺特性讓學者們難以設計實驗，探究這個領域。現在，為了避免人類直覺陷阱，Krenn和他的同事開發出一種計算機程序自動設計研究人員自己想不到的新的量子實驗。
所有已知粒子行為方式都可以在量子物理學中得到解釋。量子物理學作為物理學的一個分支，它的最大特點就是，在最小水平上，這個世界變成了一個模糊和奇異的地方。舉個例子，組成這個宇宙的原子和其他基本粒子能夠以所謂的疊加態存在，也就是說，它們可以在兩個甚至更多的地方被同時觀測到，或者同時朝著兩個相反的方向旋轉；有了量子糾纏的現象，兩個或其他目標能夠連接在一起，一個發生的狀況會立刻影響到與之相連的任何事物，無論它們在宇宙中相距有多遠。
即使是對科學家來說，量子物理的超現實主義本質也不容易理解。有關疊加態最著名的類比——薛定諤的貓，代表一隻可以同時存在死亡和活著兩種狀態的貓，物理學家薛定諤提出這一類比旨在突出了疊加態概念的荒唐性，而不是要去推廣它。另外，愛因斯坦反對量子糾纏概念也是出了名的，還把它叫做「幽靈超距作用」。然而，幾十年來，很多實驗都證實了量子物理學的奇怪現象——例如，Krenn的導師Anton Zeilinger幫助創造了目前量子糾纏的紀錄距離——144公里，從西班牙的拉帕爾馬到加拿大群島的特內里費。
Krenn和他的同事們在生成一種複雜形式的量子糾纏（三實體分享三種特性，three entities shared three properties）時遇到了問題。對生成這些所謂的Greenberger–Horne–Zeilinger (GHZ) 狀態進行了數周有根據的猜測後，Krenn說，他意識到他的直覺沒有用，「因此，也許一種更加激進的方式才有效果」。
答案就是一個Krenn名為MELVIN的程序。這種軟體利用量子實驗的共同建構模塊（common building blocks），例如鏡子與全息圖，以及虛擬組織這些成分，去找到能達研究員所期望的任何目標的反直覺配置，如特殊量子狀態。一旦它找到了一個有效的結果，它會自動簡化設計並報告給科學家。「我在晚上開始運行程序，到了第二天早上，在數萬個不同的實驗後，它找到了一個正確解決方案」，Krenn提及他第一次利用MELVIN找到GHZ狀態的時候說道，「你可以想像那是多麼令人激動的一天。」他們在三月四號的《物理評論快報》上刊登了一篇論文，詳細論述了他們的發現。
在MELVIN的另一個測試中，研究員發現這個程序可以利用多組糾纏態粒子並改變它們，因此，它們轉換了特性，例如，以循環方式彼此極化（polarization）。這樣的循環操作在近乎牢不可破的量子加密——疊加態與量子糾纏的未來主要應用之一——中非常有幫助。
科學家還補充說，MELVIN想出了處於預料的解決方案，他們是不可能想到這些解決方案的。例如，程序設計開發出來用於生成GHZ態的51個實驗中，有50個包括了將糾纏光束直接照射到另一個與實驗其他光束和成分沒有相互作用的探測器上。Krenn說道：「我仍然覺得要直觀理解這個最終方案非常困難，儘管我可以完美的計算它。」
MELVIN開始會隨機選擇組件，但是，「它能從經驗中學習」，Krenn說道，「這意味著，如果它找到了一個很好的解決方案，它會儲存這個方案然後在接下來的實驗中利用它。顯著將速度提升了不止一個數量級。」
然而，當問到MELVIN的結果是否都是反直觀和有用的時候，日內瓦大學的物理學家Nicolas Gisin（他並沒有參與此項目）說道：「我沒有印象。」他還補充說：「這篇論文可能會引發大量爭論。」
相反，來自MIT的量子物理學家Seth Lloyd（也沒有參與此項目）認為，MELVIN 是一個很好的主意。「這是真的，量子力學的奇異特性讓人們難以設計實驗。」Llyod說道。較之長期以來，在生產製造之前，科學家如何使用計算機模擬藥物和其他分子特性，他仍沒發現MELVIN這一研究的突破性。但是，「這種方法有望幫助生成有用的複雜量子狀態。」他補充道，「如果他們能夠發現帶有完全出乎意料特性的新奇狀態，那會很棒。」
本文由機器之心編譯，參與人員：微胖、Chen Xiaoqing
請您繼續閱讀更多來自 機器之心 的精彩文章:※業界｜分子性質預測新突破：谷歌新型神經網路助力化學研究
※機器人學大師：人工智慧預測的「七宗罪」
※人工智慧「自學」預測心臟病發作
※麻省理工學院利用人工智慧預測城市衰落
※能預測患者壽命的人工智慧
※科學家預測存在「抹大拉玻色子」 或與暗物質相互作用
※人工智慧新演算法，預測人類的心臟病和中風可能性，比專家還要准
※科學家創造了承載能力和可預測的4D列印物體
※性心理：瞧瞧腦子，預測性慾
※美國科學家發明可以預測化療有效性的新工具
※比人類更準確：人工智慧可有效預測心臟病與中風
※人工智慧預測人類壽命，既不靠譜也不合理
※人工智慧可以精準預測地震？
※人工智慧預測心肌梗死比醫生更准
※當人工智慧遇上傳統中醫 數據模型能夠預測危急重症
※人工智慧在醫療領域發展中的熱點研究與趨勢預測
※研究人員發現可以幫助預測糖尿病發病的生物標誌物
※杏仁核活性能預測心血管事件
※人工智慧助力疾病篩查和預測，腫瘤、阿爾茨海默或將成攻克重點