物理专业的学生如何看待机器学习和大数据这些方向呢？
物理专业的学生看待机器学习和大数据这两个方向，通常会带着一种 既熟悉又充满好奇，同时又带着严谨的审视 的眼光。他们往往能看到这背后蕴含的深刻物理原理，也能理解它们在解决复杂科学问题中的巨大潜力，但同时也会对其中的数学工具和算法细节保持一份审慎的探究精神。
以下我将从几个关键角度详细阐述物理学子对机器学习和大数据这些方向的看法：
1. 内在联系与物理直觉的延伸：
数据驱动的科学发现： 物理学本质上是一门以实验为基础的科学。从早期的天文观测数据到现代的大型加速器实验、引力波探测、天体物理望远镜阵列等，物理学积累了海量的数据。机器学习和大数据技术为处理和分析这些海量数据提供了前所未有的强大工具，使得从数据中发现新的规律、验证理论、甚至提出新的理论成为可能。物理学子敏锐地认识到，这是一种 数据驱动的科学发现范式，与他们所学的实验物理不谋而合。
模型构建与参数估计： 机器学习中的很多算法，如线性回归、逻辑回归、支持向量机等，本质上是在寻找数据的模型。这与物理学中通过实验数据拟合理论模型（例如，拟合行星轨道数据得到开普勒定律，拟合电磁实验数据得到麦克斯韦方程组）有着高度的相似性。物理学子对 “模型” 这个概念非常熟悉，他们会用物理学的眼光去审视机器学习模型的“物理意义”和“可解释性”。
优化与参数搜索： 梯度下降、牛顿法等优化算法是机器学习的核心。这些优化过程与物理学中寻找能量最小值、稳定态等概念息息相关。例如，在统计力学中，系统倾向于达到最低能量状态；在量子力学中，薛定谔方程的求解也涉及能量本征值的寻找。物理学子会将这些优化过程理解为在某个“参数空间”中的搜索，并尝试用物理学的直觉去理解其收敛性和鲁棒性。
概率统计与不确定性分析： 大数据处理必然伴随着不确定性。物理学子在实验误差分析、统计推断、量子测量等方面积累了深厚的概率统计基础。他们能理解贝叶斯推断、最大似然估计等机器学习中常用的概率模型，并能运用这些工具来量化模型的不确定性，这对于科学研究至关重要。
模式识别与信号处理： 在粒子物理实验中，需要从海量噪声信号中识别出稀有的粒子事件；在凝聚态物理中，需要分析X射线衍射图谱的晶格结构；在天体物理中，需要识别星系、恒星的特征。这些都属于 模式识别和信号处理 的范畴，而机器学习在这些领域有着天然的优势。
2. 学习动机与发展前景：
解决“硬骨头”问题的能力： 许多前沿物理研究，如量子计算、新材料设计、高能物理信号分析、宇宙学模型参数推断等，面临着巨大的计算复杂性和数据量。传统的分析方法往往难以应对。机器学习和大数据技术为解决这些 “硬骨头”问题 提供了新的思路和强大的工具。物理学子看到的是一种能够 赋能自身研究 的强大能力。
跨学科应用的广阔前景： 物理学子普遍具备扎实的数学和计算基础，这使得他们在学习机器学习和大数据技术时具有天然的优势。同时，他们也能清晰地看到，这些技能不仅仅局限于物理学研究，还可以广泛应用于金融、医疗、自动驾驶、人工智能等众多领域。这为他们提供了更广阔的职业发展空间和 跨学科的吸引力。
好奇心驱动的探索： 机器学习的“黑箱”特性和涌现出的强大能力，本身就激发了许多物理学子的好奇心。他们想知道“为什么”这些算法有效，它们背后是否存在更深层次的数学或物理原理？这种对 “知其所以然” 的追求是物理学子特有的气质。
理论与实践的结合： 物理学不仅有抽象的理论，也有实际的实验和计算。机器学习和大数据技术正好提供了一个将理论知识应用于实际问题、通过数据验证理论的平台。这种理论与实践的结合，对物理学子来说具有天然的吸引力。
3. 审慎与批判性思维：
对模型“黑箱”的质疑与可解释性： 虽然承认机器学习的强大能力，但许多物理学子会对其“黑箱”特性保持警惕。他们更倾向于理解模型的内在工作机制，寻找其物理意义。例如，在用于预测材料性质时，物理学子会希望模型能提供关于原子相互作用或电子结构的洞察，而不仅仅是准确的预测结果。他们会关注 模型的“可解释性”。
数据偏差与过拟合的警惕： 物理学子习惯于严谨的实验设计和误差控制，因此他们对数据本身的质量和潜在偏差非常敏感。他们会警惕训练数据中的偏差如何影响模型的公平性和泛化能力，以及模型是否会 “过拟合” 到训练数据而失去对新数据的预测能力。
物理约束的融入： 在将机器学习应用于物理问题时，物理学子会强调将已知的物理定律和约束条件融入模型中。例如，在模拟粒子行为时，要保证能量守恒、动量守恒等物理原理不被违反。他们认为， “硬编码”物理知识 可以提高模型的效率和可靠性。
对“数据决定一切”观点的辨析： 尽管大数据很重要，但物理学子知道理论的重要性。他们不会简单地认为数据可以取代理论，而是认为理论和数据是相辅相成的。理论提供框架和解释，数据提供验证和更新理论的依据。
4. 具体学科领域的联系：
高能物理/粒子物理： 处理Terascale乃至Petascale的粒子碰撞数据，识别稀有的信号事件，重建粒子的轨迹和能量，都是机器学习的用武之地。图神经网络（GNNs）在分析粒子轨迹方面表现出色。
凝聚态物理： 利用机器学习预测材料的性质（如电子结构、晶体结构、相变点），加速材料科学的发现过程。无监督学习可以用于发现材料的隐藏结构。
天体物理/宇宙学： 分析海量天文观测数据（如望远镜图像、光谱数据），识别天体目标，进行宇宙学参数的推断，模拟宇宙演化等。神经网络在图像识别和分类方面非常强大。
量子信息/量子计算： 利用机器学习优化量子算法的参数，控制量子比特的演化，理解量子纠错码的特性，甚至通过机器学习发现新的量子态。
统计力学/复杂系统： 利用机器学习识别复杂系统的相变行为，理解其动力学过程，以及进行预测。
总结来说，物理学子看待机器学习和大数据：
是一种强大的新工具： 可以解决传统方法难以企及的复杂问题，加速科学发现。
与物理学有着深刻的内在联系： 很多机器学习的数学和概念根植于物理学的原理。
是能力和职业前景的拓展： 为他们打开了更广阔的研究和就业领域。
需要保持严谨和批判性思维： 要理解其局限性，关注可解释性，并与物理知识相结合。
物理学子通常不会将机器学习和大数据看作是纯粹的“IT技能”，而是将其视为一种 “科学研究方法” 的升级和扩展。他们更倾向于将这些技术应用于解决具体的物理问题，并在过程中不断反思和改进。他们也常常会思考，机器学习和大数据技术本身是否也能启发新的物理理论或研究方向。
以下我将从几个关键角度详细阐述物理学子对机器学习和大数据这些方向的看法：
1. 内在联系与物理直觉的延伸：
数据驱动的科学发现： 物理学本质上是一门以实验为基础的科学。从早期的天文观测数据到现代的大型加速器实验、引力波探测、天体物理望远镜阵列等，物理学积累了海量的数据。机器学习和大数据技术为处理和分析这些海量数据提供了前所未有的强大工具，使得从数据中发现新的规律、验证理论、甚至提出新的理论成为可能。物理学子敏锐地认识到，这是一种 数据驱动的科学发现范式，与他们所学的实验物理不谋而合。
模型构建与参数估计： 机器学习中的很多算法，如线性回归、逻辑回归、支持向量机等，本质上是在寻找数据的模型。这与物理学中通过实验数据拟合理论模型（例如，拟合行星轨道数据得到开普勒定律，拟合电磁实验数据得到麦克斯韦方程组）有着高度的相似性。物理学子对 “模型” 这个概念非常熟悉，他们会用物理学的眼光去审视机器学习模型的“物理意义”和“可解释性”。
优化与参数搜索： 梯度下降、牛顿法等优化算法是机器学习的核心。这些优化过程与物理学中寻找能量最小值、稳定态等概念息息相关。例如，在统计力学中，系统倾向于达到最低能量状态；在量子力学中，薛定谔方程的求解也涉及能量本征值的寻找。物理学子会将这些优化过程理解为在某个“参数空间”中的搜索，并尝试用物理学的直觉去理解其收敛性和鲁棒性。
概率统计与不确定性分析： 大数据处理必然伴随着不确定性。物理学子在实验误差分析、统计推断、量子测量等方面积累了深厚的概率统计基础。他们能理解贝叶斯推断、最大似然估计等机器学习中常用的概率模型，并能运用这些工具来量化模型的不确定性，这对于科学研究至关重要。
模式识别与信号处理： 在粒子物理实验中，需要从海量噪声信号中识别出稀有的粒子事件；在凝聚态物理中，需要分析X射线衍射图谱的晶格结构；在天体物理中，需要识别星系、恒星的特征。这些都属于 模式识别和信号处理 的范畴，而机器学习在这些领域有着天然的优势。
2. 学习动机与发展前景：
解决“硬骨头”问题的能力： 许多前沿物理研究，如量子计算、新材料设计、高能物理信号分析、宇宙学模型参数推断等，面临着巨大的计算复杂性和数据量。传统的分析方法往往难以应对。机器学习和大数据技术为解决这些 “硬骨头”问题 提供了新的思路和强大的工具。物理学子看到的是一种能够 赋能自身研究 的强大能力。
跨学科应用的广阔前景： 物理学子普遍具备扎实的数学和计算基础，这使得他们在学习机器学习和大数据技术时具有天然的优势。同时，他们也能清晰地看到，这些技能不仅仅局限于物理学研究，还可以广泛应用于金融、医疗、自动驾驶、人工智能等众多领域。这为他们提供了更广阔的职业发展空间和 跨学科的吸引力。
好奇心驱动的探索： 机器学习的“黑箱”特性和涌现出的强大能力，本身就激发了许多物理学子的好奇心。他们想知道“为什么”这些算法有效，它们背后是否存在更深层次的数学或物理原理？这种对 “知其所以然” 的追求是物理学子特有的气质。
理论与实践的结合： 物理学不仅有抽象的理论，也有实际的实验和计算。机器学习和大数据技术正好提供了一个将理论知识应用于实际问题、通过数据验证理论的平台。这种理论与实践的结合，对物理学子来说具有天然的吸引力。
3. 审慎与批判性思维：
对模型“黑箱”的质疑与可解释性： 虽然承认机器学习的强大能力，但许多物理学子会对其“黑箱”特性保持警惕。他们更倾向于理解模型的内在工作机制，寻找其物理意义。例如，在用于预测材料性质时，物理学子会希望模型能提供关于原子相互作用或电子结构的洞察，而不仅仅是准确的预测结果。他们会关注 模型的“可解释性”。
数据偏差与过拟合的警惕： 物理学子习惯于严谨的实验设计和误差控制，因此他们对数据本身的质量和潜在偏差非常敏感。他们会警惕训练数据中的偏差如何影响模型的公平性和泛化能力，以及模型是否会 “过拟合” 到训练数据而失去对新数据的预测能力。
物理约束的融入： 在将机器学习应用于物理问题时，物理学子会强调将已知的物理定律和约束条件融入模型中。例如，在模拟粒子行为时，要保证能量守恒、动量守恒等物理原理不被违反。他们认为， “硬编码”物理知识 可以提高模型的效率和可靠性。
对“数据决定一切”观点的辨析： 尽管大数据很重要，但物理学子知道理论的重要性。他们不会简单地认为数据可以取代理论，而是认为理论和数据是相辅相成的。理论提供框架和解释，数据提供验证和更新理论的依据。
4. 具体学科领域的联系：
高能物理/粒子物理： 处理Terascale乃至Petascale的粒子碰撞数据，识别稀有的信号事件，重建粒子的轨迹和能量，都是机器学习的用武之地。图神经网络（GNNs）在分析粒子轨迹方面表现出色。
凝聚态物理： 利用机器学习预测材料的性质（如电子结构、晶体结构、相变点），加速材料科学的发现过程。无监督学习可以用于发现材料的隐藏结构。
天体物理/宇宙学： 分析海量天文观测数据（如望远镜图像、光谱数据），识别天体目标，进行宇宙学参数的推断，模拟宇宙演化等。神经网络在图像识别和分类方面非常强大。
量子信息/量子计算： 利用机器学习优化量子算法的参数，控制量子比特的演化，理解量子纠错码的特性，甚至通过机器学习发现新的量子态。
统计力学/复杂系统： 利用机器学习识别复杂系统的相变行为，理解其动力学过程，以及进行预测。
总结来说，物理学子看待机器学习和大数据：
是一种强大的新工具： 可以解决传统方法难以企及的复杂问题，加速科学发现。
与物理学有着深刻的内在联系： 很多机器学习的数学和概念根植于物理学的原理。
是能力和职业前景的拓展： 为他们打开了更广阔的研究和就业领域。
需要保持严谨和批判性思维： 要理解其局限性，关注可解释性，并与物理知识相结合。
物理学子通常不会将机器学习和大数据看作是纯粹的“IT技能”，而是将其视为一种 “科学研究方法” 的升级和扩展。他们更倾向于将这些技术应用于解决具体的物理问题，并在过程中不断反思和改进。他们也常常会思考，机器学习和大数据技术本身是否也能启发新的物理理论或研究方向。
网友意见
既然是物理如何看待的，我就不按照科班的说法说机器学习了。
先说宏观的相同点：
机器学习同物理相同的地方都在于找到一个目标函数，然后求最小值（或者极小），然后比对实验（测试数据），那个解释的好就用那个。而建立目标函数过程中，建模方式都类似于先拟合少体关系，然后推向多体。比如我要建立两个来自不同物体的像素点的关系，我认为猫的像素点同猫的像素点是”强相关的“，因此可以用一个正系数的二次函数多项式描述两个像素点的耦合。猫和狗的像素点是“不相关的”，因此用一个负系数的二次函数多项式描述像素点的耦合。然后为了建立多个像素点的关系，就需要将这些两体耦合项全都加起来取负号，然后称其为能量函数并尝试最小化它。优化这些多项式系数，就能完成一个图像分割的任务。
不相同点：
机器学习里面相对物理世界最大的不同是对称性的考虑。
现代物理的能量函数是依靠对称性写出来的，而非牛顿时代的少体关系学拟合，然后让其N体化。例如，量子场论基本可以从时空的对称+SU(N) 规范对称写出非常多的拉格朗日量。物理学现行的范式，也是目前大统一理论的范式，就是企图通过更高的对称容纳下更多的自由度，然后通过逐渐的对称破缺，而获得形形色色的世界。传统通过实验观测，拟合少体作用然后N体化的模型在物理领域称之为有效模型，按机器学习的说法，有效模型就是说其泛化能力只能限制在你跑脑袋的那些实验数据上，超出这些数据类型就不能用了。这里特别强调对称破坏，打个比方，一个高维的球的对称性是极高的，但是我们没法观测到任何有意义的信息，任何方向都能解释同样的事情，除非对称破坏，变成一个椭球，由于高维椭球长轴可以取很多方向，这样选择某个方向，便对应于物理世界某个可检验的实验。
这一点机器学习，尤其深度学习都考虑的非常不足。虽说早期图像特征确实考虑各种拉伸不变，旋转不变，但缺乏层次感。到了大部分深度学习中要考虑平移，旋转等不变性，整体每层的变换要融入对称来作的人确实有，感觉太少，估计机器实现问题导致不太主流。
开下个人的脑洞：
我也一直觉得低级别的特征往往是对称程度非常高的，逐层映射过程中，实际每层都带有一定的对称破坏，逐渐形成后面的特征才是有意义的特征。比如第一层是平移旋转不变的，第二层只有平移不变。。。越高级的特征，对称破坏实际也越大。有些事实，正如CNN中第一层一般出来的是线段，feature map中会有各种平移和旋转角度的线段，第二层只有各种平移的角，旋转性质少了很多。越到高级特征，基本没有任何对称可言了。我目前也在思考逐层映射是不是也可以看成是一种对称破缺机制，能不能将这种机制变成一个更加广泛的建模技术。
不过不管咋说：面试了一阵子，感觉码农眼里的机器学习大抵是这样子的：xx分钟写某排序，xx分钟写树翻转，xx分钟写CUDA下的LR，xxxx分钟写个过亿用户行为的随机森林。。。。毕竟现实需求太过残酷，没人愿意废脑子去尝试新的模型方法。哪怕学术界也因为CNN太好用，框架多，去考虑更远的更深人也不多，直接各种CNN到处连跑效果的比比皆是。。。
估计大部分搞物理理解机器学习最难的地方应该是：为何总是有用一堆这么low的模型抠实现细节抠到死的人，会认为自己是搞人工智能的？
还好，我为了饭碗，已经迈过这个心理坎站到码农那边了。。。
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