AI破解了纳维耶-斯托克斯挑战。 这对物理学意味着什么？

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【导语】飞机的后退会引发空气动力阻力。图片：12/UIG/Getty 上周，OpenAI震惊了世界。声称其最先进的人工智能模型已经解决了Millennium Prize Problem:只是几个臭名昭著的棘手数学难题之一。飞机的后退会引发空气动力阻力。图片：12/UIG/Getty

上周，OpenAI震惊了世界。声称其最先进的人工智能模型已经解决了Millennium Prize Problem:只是几个臭名昭著的棘手数学难题之一。每个难题都有100万美元的奖金。人工智能解决方案在数学上证明，在有些实例中。Navier- Stokes等式——十九世纪著名的模拟流体流动的公式——产生出通向性。预测气体或液体在物理上不可能无限的速度。

该消息开启了对AI的数学能力蓬勃发展的讨论，AI模型是否正在浸泡其他人正在完成的未出版的作品，值得称赞和更多。但还有一个问题：这对研究流体流动意味着什么？

以加州旧金山为基地的OpenAI贴出的解决办法探索出一种情况，即一股流体的漩涡会伸展出来，变得非常长而非常薄。乔治·卡尔尼亚达基斯(George Karniadakis)是普罗维登斯布朗大学的应用数学家，他计算出，对于空气来说。当这股涡旋变得大约70纳米宽时，其奇特性就会出现——如此之细，其宽度会跨越一个空气分子的典型行走相去后再撞击另一个涡旋。

卡尔尼亚达基斯说，这就是方程式崩溃的时刻。Navier-Stokes等式对流体是一种连续物质的假设作了简化，而不是对混乱分子的收集。当整个样本中只有一对分子时，这个假设就不再是对现实的好近似了，方程就失败了。

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（编译自 Nature；原文