Newshot 文章标题：PSI 正试图把 AI 驱动的科学发现做成一项生意
正文： David Turturean，一位刚从 MIT 毕业、现为初创实验室 Physical Superintelligence（PSI）技术人员的年轻人，利用对 Anthropic 的 Fable 5.2 模型的早期访问权限，解决了一个困扰学界 18 年之久的量子计算问题。
“我完全接受这有可能是我发表的最后一篇论文，”Turturean对 TechCrunch 说。他推迟了前往 MIT 著名的计算机科学与人工智能实验室攻读硕士的计划，转而加入了 PSI。“再过几个月，你干嘛还要发论文呢？”
所涉问题即 Aaronson-Ambainis 猜想，关乎量子计算机能否比经典计算机更快地解决问题。提出该问题的两位研究者之一 Scott Aaronson 写道，他并不完全理解这个证明，但他相信它是正确的，因为该证明已在 Lean（一种用于数学的编程语言）中完成了自动形式化，并且由 PSI 分享过该解法的一组顶尖研究者进行了解释。
该解法似乎关上了量子计算机在高速解决某些难题上的一条可能路径，但并非全部路径。“这是一个否定性结果，让人们知道，好吧，我们不用再往那个方向找了，”Turturean说。
更广泛地说，它反映了 AI 解题能力给科学界带来的剧变。
“对完整 [Aaronson-Ambainis 猜想] 的证明，是量子查询复杂性中最后几个悬而未决的问题之一，大家似乎都一致认为它至关重要，”Aaronson写道，他形容自己对这一消息感到满足、敬畏、失望和疲惫。“老实说，几周前 OpenAI 的 Mathocalypse 成果大放送里没有它，我很惊讶。他们肯定试过，所以它真的比那些被解决的所有问题都难那么多吗？”
这一点对 PSI 的模式有利，其模式是用专门的模型 harness 和 scaffolding 来解决科学问题。
“一个有效的研究系统应该有很多与 harness 相关的东西，很多与工具、记忆系统、仿真基础设施相关的东西，”PSI 首席执行官 Matt Pines 对 TechCrunch 说。“你希望能够真正在广度和深度上攻克一个问题，并能够考虑范围广泛的潜在替代方案。”
目前，该公司的收入来自用其工具优化数据中心，模拟热量、电力、水、声音等变量——“在那里，站点的性能及其对社区的影响直接是其物理特性的函数。”然而，长远之计是把理论物理的突破转化为实际技术。
“六到九个月前，我跟投资人交谈时，得费点劲去验证那个条件，对吧？就像，‘不不不，相信我，很快，理论物理将主要成为机器的领域，’”Pines说。“现在还没到那一步，但正在路上。”
不过，尽管 AI 在数学和计算机科学等可以用经过验证的代码来表达的领域已经取得了重要解法，但在生命科学或物理学等抽象程度较低的学科中，做到这一点已被证明更加困难。上周，初创公司 Discovered Materials 发布了一项 100 万美元的宏大挑战赛，面向利用 AI 理解超导性和散热等问题的研究者。
“归根结底，物理不同于数学，因为它是真实世界……在你对现实的模型中，大自然有一票，”Pines说。他表示，这家初创公司专注于理解如何以尽可能高效的方式获取计算结果并用实验加以验证。
“如果它是自然界的真实事实，那就是一种你可以利用的技巧，”Pines说。“你可以用它造出一个设备，对吧？AI 提出一个想法；它让你能在世界上做到以前做不到的事……所以每一个这样的环节都是 PSI 正在构建的循环。”
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文章标题：PSI 正试图把 AI 驱动的科学发现做成一项生意
正文： 随着“科学新实验室”成为通往潜在突破性科学的路径，参与者们仍在摸索这个新世界的标准是什么。由于 PSI 必须等到 Anthropic 的模型接近发布时才能公布结果，他们得以将结果分享给相关研究人员，以便更好地理解它。
“作为一名学者，我们希望在以正确方式做事方面发挥自己的作用，”Jim Halverson说，他是东北大学的教授，也是 PSI 的顾问。他下周将参加 MIT 的一场峰会，届时顶尖物理学家将试图就科学的新节奏商讨出应对方案。“最佳实践仍在形成中……我们认为透明是好的做法，联系专家也是好的做法。”
“我们有一些时间可以仔细琢磨……那是我第一次真正把 AI 引出的解决方案打印出来，通读一遍，然后我想，好吧，我怎样才能让这个……以更自然的方式呈现给人类？”Turturean对 TechCrunch 说，他表示学术界会期望他能够解释这一结果。“而且我觉得这也让我意识到，天哪，AI 能做到的事情分量有多重。”
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