人工智能在物理研究中的角色正从“数据处理工具”转向更主动的参与者：不仅承担粒子碰撞分类、探测器噪声清理等繁琐工作，也被用于在海量数据中寻找可能指向新现象的细微结构。研究人员对其寄予的期待之一，是借助机器的模式识别与搜索能力，在标准模型高度稳固、显著实验异常罕见的背景下，挖掘被忽视的偏差并更系统地探索广阔的理论空间。

从自动化处理到“发现伙伴”

长期以来，机器学习在高能物理等领域主要用于提升数据处理效率。随着数据规模与分析复杂度持续上升，研究者开始将人工智能视为“发现的理想伴侣”：通过筛选庞大数据集、突出人类未必会优先检验的结构，辅助寻找不符合标准模型预期的信号。这一思路也被部分研究者视为应对所谓高能物理“科学停滞”的路径之一，即在缺少明显异常的情况下，利用更系统的搜索与识别手段扩大探索范围。

对撞机数据中的“异常”搜索

大型强子对撞机（LHC）被认为是人工智能检验“标准模型之外”线索的天然场景之一。以ATLAS等探测器为代表的实验产生大量碰撞数据，传统分析方法可能难以覆盖罕见或意外的信号。当前，人工智能与机器学习不仅用于识别已知过程，也被用于定位“不符合标准模型预期”的异常事件，作为寻找新物理的策略。

在ATLAS和CMS等实验中，一类常见做法是使用模拟的标准模型事件训练算法，再对统计上异常的碰撞特征进行标记。相关研究称，这类方法在灵敏度上可优于传统基于阈值的搜索。利物浦大学研究人员也描述了人工智能与机器学习工具如何帮助探测类似早期宇宙条件下的物理过程，并据此收紧哪些超越标准模型的物理仍然可行的限制。

从拟合到生成：面向方程与理论的尝试

更受关注的进展出现在人工智能被用于“提出候选理论表达”而非仅做数据分析的方向。一些项目以已知物理系统的数据训练模型，要求其生成描述动力学的候选方程。这类工作被报道为“黑箱人工智能物理”：系统给出与实验结果相符、形式紧凑的数学关系，但其结果并不明显可由现有理论直接推导。

与之相近的研究路径包括符号回归与方程发现，即将机器学习应用于方程结构本身，而非图像或语言。相关研究者的目标是在庞大的数学形式空间中搜索，找出既能较好刻画观测行为、又尽可能保持可解释性的表达式。哈佛研究人员也强调，机器学习工具不仅适用于图像或语言任务，同样可以用于物理学的符号结构，从而为理论构建提供新的方法。

实验设计中的“怪异方案”与担忧

在实验层面，人工智能也被用于提出人类设计者可能未曾考虑的配置方案。例如，有项目利用算法优化引力波探测器设计，团队随后表示，如果在LIGO建造阶段就引入相关人工智能见解，其灵敏度可能提高10%至15%。同一研究还显示，算法能够提出看似“怪异”但仍遵守光学与力学定律的实验配置，并在复杂数据中揭示人类直觉可能忽略的非平凡模式。

与此同时，一些评论者将上述进展与“物理终结”的不安联系起来：担忧并非人工智能无效，而是其在缺少先验指导的情况下从原始数据推断支配方程、并在某些领域给出准确结果，从而使人类在概念理解环节被边缘化。

黑箱风险与可解释性争议

围绕人工智能参与理论构建的讨论中，可解释性被反复提及。Thaler等人指出，如果系统给出结论却无法展示推理过程，即便预测准确，也难以判断科学是否以传统意义取得进展。也有分析提到，当前不少物理学中的人工智能应用仍主要作为工具使用，但人们越来越意识到，相关系统可能产生无意义输出，即所谓“幻觉”，从而带来误导风险。

在更广泛的讨论中，有评论者在去年12月一篇传播较广的博客文章里称，部分理论物理研究在进展困难时出现“基本放弃”的倾向。同月一场关于生成式人工智能与理论物理的演讲中，一位研究者将此类系统比作“走廊里才华横溢但不可靠的同事”：既可能提出令人眼前一亮的想法，也可能自信地给出错误内容。相关讨论认为，关键挑战在于如何利用其能力，同时建立必要的保障机制，避免将人工智能生成的“杂乱”误当作真正洞见。