为什么是基于物理的人工智能？

数学、物理不但是其他学科的基础，更是AI的基础。为什么要基于物理学研究AI基础理论？这是因为物理学是研究物质运动最一般规律和物质基本结构的学科，是自然科学的带头学科，其他各自然科学学科的研究基础都建立在物理学科之上，而且哲学与物理的关系也非常紧密。著名物理学家斯蒂芬·霍金（Stephen Hawking）在他的论著《大设计》（The Grand Design）第一页上就语出惊人地宣称“哲学已死”，因为“哲学跟不上科学，特别是物理学现代发展的步伐。在我们探索知识的旅程中，科学家已成为火炬手。” 虽然这是一个被人批评为极为傲慢的“宣言”，但也从中说明物理学促进了哲学的发展。

雅恩·乐昆在IJCAI 2018（国际人工智能联合会议）的演讲中指出了目前AI系统的几个缺点：缺乏独立于任务的背景知识,缺乏常识,缺乏预测行为后果的能力,缺乏长期规划和推理的能力。简言之就是没有世界模型，没有关于世界运行的通用背景知识，我们需要学习一个具备常识推理与预测能力的世界模型。因此，未来关于AI的研究需要形成一种新型的理论，该理论的目标是构建可以实现的世界模型。也有学者认为，为了更好地描述神经网络和神经系统，我们需要一套新的数学语言和框架，但这个新的框架究竟在哪里，目前学术界还没有统一的思路和共识。我们认为基于物理的AI可能是最有希望实现的一个新框架。

对于AI缺乏常识的问题，基于物理的AI框架可能会提供一种解决思路。要想将常识赋予AI，首先需要搞清楚什么是常识。通俗地讲，常识就是大部分人都知道的普通知识。按照网络百科的描述，普通知识就是一个生活在社会中的心智健全的人所应该具备的基本知识，包括生存技能（生活自理能力）、基本劳作技能、基础的自然科学以及人文社会科学知识等。关于常识的一种较为专业的释义是：一般指从事各项工作以及进行学术研究所需具备的相关领域内的基础知识。而这些基础知识来源于对自然规律、自然现象或者人类社会活动的归纳总结。