以往，AI會根據被賦予的數據總集創造一個整合度*的大模型，在分析具體案例時，將案例與模型數據相匹配。但是，如果你教導AI識別一只貓時，AI 用來識別的圖像數據是貓在森林里漫步的場面，那么當你給AI一張貓在沙發上睡覺的照片，它很可能識別失敗。如今，科學家常常采用另一種更有效的方法——創建適用于觀測數據子集的小模型或理論，將它們疊加后集成出一個“萬物之理”。
但這種方法非常有難度，為了實現這一目標，MIT的兩名研究者采取了四種策略，用以產生適應于復雜觀測的理論，包括：分而治之(生成多個理論，每個理論只適用于部分數據)、奧卡姆剃刀理論、統一整合和“終身學習”(嘗試將理論應用于未來的問題)。在將這些策略編碼到機器學習算法中之后，研究者向AI展示了一系列越來越復雜的虛擬環境，其中蘊含著一些奇怪的物理定律，在超過90%的情況下，AI能夠理解這些理論，它還能由此推導出實際應用理論，因此研究者將其稱為“AI物理學家”。
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