泡沫运动揭示AI深度学习数学原理

日常泡沫揭示人工智能的秘密逻辑

泡沫并非静止不动——它们的行为如同正在学习的人工智能，在表面之下不断重组。

日期: 2026年1月15日

来源: 某机构工程与应用科学学院

摘要: 泡沫曾被认为行为类似玻璃，气泡在微观层面被冻结在原位。但新的模拟显示，泡沫气泡始终在移动，即使泡沫保持其整体形状。值得注意的是，这种不息的运动遵循着与训练人工智能相同的数学原理。该发现暗示，类似学习的行为可能是物质、机器和活细胞共有的基本原理。

完整故事

泡沫在日常生活中随处可见：肥皂泡、剃须膏、打发奶油以及蛋黄酱等食品乳状液。多年来，科学家认为泡沫的行为很像玻璃，其微小组件被锁定在无序但基本固定的位置上。

新的研究对这一长期观点提出了挑战。某机构的工程师发现，虽然泡沫保持整体形状，但其内部处于不断运动之中。更出人意料的是，描述这种运动的数学与深度学习（用于训练现代人工智能系统的技术）极为相似。

这一发现表明，从广义数学意义上讲，学习可能是物理、生物和计算系统共享的组织原则。这项工作也可能指导未来创造能够适应并响应周围环境的材料。它甚至可能帮助科学家更好地理解必须不断自我重组的生命结构，例如细胞的内部骨架。

永不静止的气泡

在一项发表于《美国国家科学院院刊》的研究中，研究人员使用计算机模拟追踪了湿泡沫内气泡的运动。气泡并未最终静止，而是在众多可能的结构中持续游走。

从数学角度看，这种行为与深度学习的工作方式高度相似。在训练过程中，人工智能系统反复调整其参数（即定义人工智能“知道”什么的信息），而不是锁定于单一最终状态。

"泡沫在不断自我重组，" 该论文的共同资深作者John C. Crocker教授表示，"泡沫和现代人工智能系统似乎遵循相同的数学原理，这一点令人震惊。理解其原因仍是一个悬而未决的问题，但这可能重塑我们对自适应材料乃至生命系统的思考方式。"

泡沫为何挑战传统物理学

在人类尺度上，泡沫通常表现得像固体。它们大致保持形状，挤压后能回弹。然而在更小的尺度上，泡沫被认为是"两相"材料，由悬浮在液体或固体背景中的气泡组成。

由于泡沫易于制备和观察，同时仍表现出复杂的力学行为，科学家长期将其作为模型系统来研究其他致密且动态的材料，包括活细胞。

传统理论将泡沫气泡视为在能量景观上滚动的岩石。根据这一观点，气泡向下移动到维持所需能量较低的位置，然后停留在那里。这个想法有助于解释为什么泡沫一旦形成就看似稳定，就像巨石停在山谷底部。

理论与现实的错位

当研究人员检查真实的泡沫数据时，他们发现行为与这些预测不符。据Crocker称，这种错位的迹象在近二十年前就已出现，但当时没有合适的数学工具来充分解释所发生的事情。

"当我们实际查看数据时，泡沫的行为与理论预测并不匹配，" Crocker说，"我们大约20年前就开始看到这些差异，但当时还没有能够描述真实情况的数学工具。"

解决这个谜题需要一种新的方法，一种能够描述持续变化、从不固定在单一排列状态下的系统的方法。

来自人工智能的启示

现代人工智能系统通过在训练过程中不断调整数值参数来学习。早期方法试图将这些系统推向与训练数据完美匹配的单一最优解。

深度学习依赖于与一种称为梯度下降的数学技术相关的优化方法。这些方法逐步引导系统走向降低误差的配置，如同在景观中向下移动。

随着时间的推移，研究人员意识到，将模型推入可能的最深解会带来问题。过于精确地拟合训练数据的系统会变得脆弱，在新信息上表现不佳。

"关键的洞见是，实际上并不希望把系统推到最深的山谷，" 该论文的共同资深作者、CBE教授Robert Riggleman说，"将其保持在景观中较平坦的区域（那里有许多表现同样良好的解）才是让这些模型能够泛化的原因。"

泡沫与人工智能遵循相同规则

当该团队用这一视角重新审视泡沫数据时，相似性变得清晰。泡沫气泡并不会沉入深层稳定的位置。相反，它们在许多构型同样可行的广阔区域内持续移动。

这种持续的运动与现代人工智能系统在学习过程中的运作方式高度相似。帮助解释深度学习为何有效的数学，同样也捕捉了泡沫一直以来的行为。

对材料与生命系统的启示

这一发现在一个许多人认为已被充分理解的领域提出了新问题。仅这一点可能就是该研究最重要的贡献之一。

通过证明泡沫气泡并非冻结在类玻璃状态，而是以类似于学习算法的方式运动，该研究鼓励科学家重新思考其他复杂系统的行为。

Crocker的团队正在重新审视最初激发他对泡沫兴趣的系统：细胞骨架，即细胞内支持生命的微观框架。像泡沫一样，细胞骨架必须在保持整体结构的同时不断重组。

"为什么深度学习的数学能准确描述泡沫是一个引人入胜的问题，" Crocker说，"它暗示这些工具可能在其原始背景之外有广泛用途，为全新的研究领域打开了大门。"

这项研究在某机构工程与应用科学学院进行，并得到某国家科学基金会材料研究部的支持。其他合著者包括Amruthesh Thirumalaiswamy和Clary Rodríguez-Cruz。FINISHED