以往，AI会根据被赋予的数据总集创造一个整合度*的大模型，在分析具体案例时，将案例与模型数据相匹配。但是，如果你教导AI识别一只猫时，AI 用来识别的图像数据是猫在森林里漫步的场面，那么当你给AI一张猫在沙发上睡觉的照片，它很可能识别失败。如今，科学家常常采用另一种更有效的方法——创建适用于观测数据子集的小模型或理论，将它们叠加后集成出一个“万物之理”。
但这种方法非常有难度，为了实现这一目标，MIT的两名研究者采取了四种策略，用以产生适应于复杂观测的理论，包括：分而治之(生成多个理论，每个理论只适用于部分数据)、奥卡姆剃刀理论、统一整合和“终身学习”(尝试将理论应用于未来的问题)。在将这些策略编码到机器学习算法中之后，研究者向AI展示了一系列越来越复杂的虚拟环境，其中蕴含着一些奇怪的物理定律，在超过90%的情况下，AI能够理解这些理论，它还能由此推导出实际应用理论，因此研究者将其称为“AI物理学家”。
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