早期的理论认为，泡沫中的气泡会沿着一定轨迹滚动，然后停留在某处。这种框架有助于解释为什么泡 沫一旦形成就会"看起来"稳定，就像一块巨石静静地躺在山谷底部一样。不过，对实验数据的深入分析 揭示了一个问题：泡沫的实际行为与这些理论的预测并不相符。宾夕法尼亚大学的工程师们利用计算机 模拟追踪了泡沫中气泡的运动轨迹，结果发现气泡们根本不老实，总在能量景观（描述系统随状态变化 的分布模型——编者注）上"溜达"。按理说气泡应该像滚石下山一样停在"谷底"，但现实却是它们一直 在山坡上"散步"。宾夕法尼亚大学化学与生物分子工程系教授、该论文的共同作者约翰·C·克罗克 说："我们早在20年前就开始注意到这些差异，但我们一直没找到合理的答案。" 泡沫的这种行为困扰了科学界很久，直到AI领域的梯度下降法（常用于AI中，用来递归性地逼近最小 偏差模型——编者注）带来了灵感。从数学角度看，泡沫的运动方式与训练AI常用的"深度学习"过程极 为相似，现代AI系统通过在训练过程中不断自我调整数值参数来进行"深度学习"，这一过程不是一味追 求最小误差，而是让系统在一大片能量较平坦的区域里游走，探索各种"解法"。泡沫的气泡在广阔的能 量景观上不 ...

文章核心观点 - 宾夕法尼亚大学的研究发现，泡沫中气泡的动态重组行为，其底层原理与人工智能训练、物理学及生物学中的某些过程存在统一性，这一发现可能打破学科壁垒并推动智能材料等领域的发展 [1][2][3] 泡沫传统认知与最新发现 - 早期理论认为泡沫中的气泡会沿轨迹滚动后静止，使泡沫“看起来”稳定 [2] - 宾夕法尼亚大学的计算机模拟发现，气泡并不停留在能量景观的“谷底”，而是持续在“山坡上”移动和重组 [2] - 这种实际行为与理论预测的差异已困扰科学界约20年 [2] 跨学科原理的统一性 - 从数学角度看，泡沫气泡的运动方式与人工智能训练中常用的“深度学习”过程极为相似 [2] - 人工智能系统通过在广阔平坦的能量区域游走来探索各种解法，而非一味追求最小误差，这与气泡在能量景观上不断重组的底层逻辑统一 [2] - 这一共同原理表明，物理、生物和计算机科学可能遵循同一套底层公式 [3] 潜在应用与影响 - 该发现为物理学家设计能适应环境的智能材料提供了新思路，例如可自动调节透光度的窗帘或自动调节保温性能的衣服 [3] - 该发现也可能为生物学家探究生命奥秘（如活细胞内部框架、蛋白折叠、免疫细胞运动）提供新的见解，这些过程可能遵循同样的能量景观驱动逻辑 [3] - 理解泡沫的复杂性可能成为理解科学复杂性的关键，并促进跨学科融合 [3]