如果说物理学是科学的基石，那么 AI 在这块基石上的立足仍显蹒跚。我们正面临一个深层的方法论冲突：物理学依赖统计显著性来建立真理，而 AI 的神经网络却是无法解释的黑盒。 诺贝尔物理学奖得主 Barry Barish 以 LIGO 探测引力波的经历为例，揭示了 AI 在基础物理中的真实角色 —— 不是颠覆性的发现工具，而是工程优化的加速器。从模板库匹配到卷积神经网络，AI 让探测更快，但发现本身仍属于人类。 在本期节目中，你将听到： 为什么 AI 在物理学中的影响远不如在图像生成领域显著？统计显著性：物理学信任的基石，AI 的软肋；LIG...