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泡沫并非静止不动——它们的行为模式与学习型人工智能相似，在表面之下持续进行着自我重组。
泡沫以肥皂泡、剃须膏、打发的奶油以及蛋黄酱等食品乳化物的形式存在于日常生活中。多年来，科学家们认为泡沫的行为模式类似于玻璃，其微小成分虽处于无序状态，但基本固定在特定位置。
最新研究正在挑战这一长期观点。宾夕法尼亚大学的工程师们发现，泡沫在保持整体形态的同时，其内部结构始终处于持续运动状态。更令人意外的是，描述这种运动的数学原理与深度学习高度相似，而深度学习正是训练现代人工智能系统的核心技术。
这一发现表明，从广义数学视角来看，“学习”可能成为物理系统、生物系统与计算系统之间共有的组织原则。该研究还可能为未来开发具有环境适应与响应能力的智能材料提供指引，甚至帮助科学家更好地理解细胞内部支架等需要持续自我重组的生命结构。
永不静止的气泡：AI 学习过程的物理镜像
在发表于《美国国家科学院院刊》的研究中，研究人员通过计算机模拟追踪了湿泡沫内部气泡的运动轨迹。这些气泡并未最终趋于静止，而是持续在不同排列组合之间游移。
从数学视角观察，这种行为与深度学习的工作原理高度相似。在训练过程中，人工智能系统会持续调整其参数——这些参数定义了人工智能的“认知内容”，而非锁定在某个最终状态。
化学与生物分子工程系教授、论文共同资深作者约翰·C·克罗克指出：“泡沫始终在进行自我重组。令人惊讶的是，泡沫与现代人工智能系统似乎遵循着相同的数学原理。虽然理解这种现象的成因仍是待解之谜，但这可能重塑人类对适应性材料乃至生命系统的认知方式。”
泡沫为何挑战经典物理学？
在宏观尺度上，泡沫通常表现出固体特性：它们能保持既定形态，受压后也可恢复原状。但在微观尺度上，泡沫被视为“两相”材料——由悬浮在液体或固体基质中的气泡构成。
由于泡沫易于制备和观察，同时展现出复杂的力学行为，科学家长期将其作为模型系统，用以研究活体细胞等其他致密动态材料。
传统理论将泡沫气泡类比为在能量场中滚动的岩石。按照这种观点，气泡会向低能量位置移动并保持静止，这解释了为何泡沫形成后看似稳定，犹如静置山谷底部的巨石。
理论与现实的鸿沟：人工智能提供新视角
当研究人员分析真实泡沫数据时，发现其行为与理论预测并不相符。克罗克表示，这种差异迹象早在二十年前就已显现，但当时缺乏合适的数学工具进行完整解释。
“实际观察数据时，泡沫的行为模式与理论预测存在偏差。”克罗克强调，“我们在近二十年前就注意到这些矛盾，但当时尚未掌握能准确描述真实情况的数学工具。”
破解这一难题需要全新的研究思路，能够描述那些持续变化而永不固化的动态系统。这正是人工智能领域的方法论所能提供的。
人工智能的训练启示：避免过度拟合
现代人工智能系统通过训练期间持续调整数值参数来实现学习。早期方法试图推动系统达到与训练数据完美匹配的单一最优解。
深度学习依赖于与“梯度下降”数学技术相关的优化方法。这些方法逐步引导系统向减少误差的配置演进，犹如在能量场中持续下坡移动。
随着研究深入，科学家们发现将模型过度推向理论最优解会产生问题：与训练数据过度拟合的系统会变得脆弱，面对新信息时表现欠佳。
化学与生物分子工程系教授、论文共同资深作者罗伯特·里格尔曼解释道：“关键突破在于认识到不应将系统推向最深的谷底。让系统停留在能量场中较为平缓的区域——即大量解决方案表现相近的区域——反而能使模型获得更好的泛化能力。”
泡沫与 AI 的共通法则：持续动态平衡
当宾夕法尼亚大学团队运用这一视角重新分析泡沫数据时，两者的相似性变得清晰可见。泡沫气泡不会沉降到深邃的稳定位置，而是在众多配置方案均可行的广阔区域内持续运动。
这种持续运动与现代人工智能系统在学习过程中的运行模式高度吻合。既能解释深度学习原理的数学工具，也精准捕捉了泡沫始终存在的运动特性。
对材料与生命系统的深远启示
这项研究在公认成熟的领域提出了新问题，这本身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玻璃态，而是以类似学习算法的方式运动，该研究促使科学家重新思考其他复杂系统的行为模式。
克罗克团队目前正重新研究最初激发他们对泡沫产生兴趣的系统：细胞骨架。这种维持生命的微观框架与泡沫类似，必须在保持整体结构的同时持续进行自我重组。
“深度学习数学原理为何能精准描述泡沫行为，这是个引人入胜的问题。”克罗克总结道，“这暗示着这些数学工具的应用范围可能远超原始领域，为全新的研究方向开启了大门。从智能材料设计到理解生命基本过程，人工智能的隐藏逻辑正在日常现象中向我们揭示宇宙更深层的组织原则。”
