机器学习和新物理学：Physics of AI
本文尝试将机器学习视为一个复杂世界，借鉴物理学的研究方法，为其构建一套“新物理学”。文章首先论证守恒量和对称性比微观方程更根本，通过解析力学、热力学和量子场论的历史案例说明这一点。随后探讨真实世界中对称性破缺的层级，类比非惯性系中的守恒量变化，为后续将机器学习中的训练过程映射为对称性破缺和守恒量变化奠定基础。
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本文尝试将机器学习视为一个复杂世界，借鉴物理学的研究方法，为其构建一套“新物理学”。文章首先论证守恒量和对称性比微观方程更根本，通过解析力学、热力学和量子场论的历史案例说明这一点。随后探讨真实世界中对称性破缺的层级，类比非惯性系中的守恒量变化，为后续将机器学习中的训练过程映射为对称性破缺和守恒量变化奠定基础。
