AI จะช่วยเราพิชิต String Theory ได้จริงไหม?
ช่วงนี้มีคำถามที่ชวนคิดมากๆ โผล่ขึ้นมาในวงการฟิสิกส์ทฤษฎีว่า “AI จะช่วยแก้ปัญหา String Theory ได้ไหม?”
คำถามนี้ไม่ได้ลอยๆ แต่มาจากการพูดคุยกับ Lara Anderson นักฟิสิกส์และนักคณิตศาสตร์ที่ทำงานด้าน string theory โดยตรง ซึ่งช่วยเล่าให้เห็นภาพว่า ปัญหานี้มันยากขนาดไหน และ AI เข้ามาเปลี่ยนเกมตรงไหนบ้าง
ปูพื้นฟิสิกส์ศตวรรษที่ 20 แบบเข้าใจง่าย
ถ้าจะเข้าใจว่าทำไม string theory ถึงยาก และทำไมคนถึงหวังกับ AI ขนาดนี้ ต้องเริ่มจากภาพใหญ่ของฟิสิกส์ก่อน
ในช่วงทศวรรษ 1900s ฟิสิกส์มีการปฏิวัติครั้งใหญ่ 2 ด้านสำคัญ คือ
ทฤษฎีสัมพัทธภาพทั่วไป (General Relativity) ของ Einstein ที่ทำให้เราเข้าใจโครงสร้างของกาลอวกาศ (space & time) และแรงโน้มถ่วงในฐานะการบิดโค้งของ spacetime
กลศาสตร์ควอนตัม (Quantum Mechanics) ที่ใช้อธิบายโลกระดับอนุภาคเล็กจิ๋ว เช่น อิเล็กตรอน โฟตอน และแรงพื้นฐานต่างๆ
ทั้งสองทฤษฎีนี้ ต่างก็แม่นยำในโลกของตัวเอง
General relativity ใช้อธิบายจักรวาลขนาดใหญ่ ดาว ดาวเคราะห์ หลุมดำ ได้เป๊ะมาก
Quantum mechanics ใช้อธิบายโลกอนุภาคและโครงสร้างสสารได้อย่างแม่นยำสุดๆ
ปัญหาคือ เมื่อพยายามเอาสองทฤษฎีนี้มารวมกัน มันดันขัดกันเองทางคณิตศาสตร์ แต่ดันอธิบายปรากฏการณ์จริงได้ทั้งคู่
นี่แหละที่ทำให้คนเริ่มตามหา “Theory of Everything” หรือทฤษฎีเดียวที่ตอบได้ทุกอย่างในจักรวาล
String Theory: ตัวเต็งของ Theory of Everything
หนึ่งในตัวเต็งที่ถูกเสนอขึ้นมาเพื่อเป็น Theory of Everything คือ String Theory
ไอเดียหลักๆ ของ string theory คือ
สิ่งพื้นฐานที่สุดของจักรวาล ไม่ใช่จุด (point particles) แต่เป็น สตริงเส้นเล็กๆ ที่สั่นได้
จักรวาลเราไม่ได้มีแค่ 4 มิติ (3 มิติของ space + 1 มิติของ time)
ยังมีมิติพิเศษอื่นๆ เพิ่มขึ้นมาอีกหลายมิติ แต่ ถูก “ม้วน” หดตัว (compactified) จนเล็กมากจนเราไม่สามารถรับรู้ได้โดยตรง
แม้มิติเหล่านี้จะสัมผัสไม่ได้ แต่เชื่อว่ามันอาจเป็นกุญแจสำคัญที่เชื่อมโยงปรากฏการณ์ฟิสิกส์ที่เรายังไม่เข้าใจ เช่น
พฤติกรรมของแรงโน้มถ่วง
การรวมแรงพื้นฐานทั้ง 4 ชนิดเข้าด้วยกันให้เป็นภาพเดียว
ปัญหาใหญ่คือ: string theory ถูกพัฒนามาหลายสิบปีแล้ว แต่
ยัง พิสูจน์ให้ชัดไม่ได้ ทั้งในแง่คณิตศาสตร์
และยัง ไม่มีหลักฐานทดลองตรงๆ ที่ยืนยันว่ามันคือภาพจริงของจักรวาล
ทำไม String Theory ถึงพิสูจน์ยากขนาดนั้น?
คำถามที่น่าสนใจมากคือ “ทำไมเรายังพิสูจน์ string theory ไม่ได้สักที?”
Lara Anderson อธิบายว่า ความยากไม่ได้มาจากไอเดียอย่างเดียว แต่มาจาก ระดับความโหดของคณิตศาสตร์เบื้องหลัง ด้วย
นักฟิสิกส์ทฤษฎีต้องพยายามทำสิ่งประมาณนี้:
หาค่า รูปแบบของมิติต่างๆ ที่เข้ากันได้กับสมการของ Einstein และควอนตัม
แก้สมการที่เป็น non-linear differential equations ซึ่งยากอยู่แล้วในมิติ 3-4 มิติ
พอเพิ่มมิติเป็น 6, 7, 8 มิติขึ้นไป ความซับซ้อนพุ่งแบบทวีคูณ
การจะหาค่า ค่าคงที่ (constants) หรือ รูปทรงของมิติพิเศษ ที่ “ลงตัว” ทั้งทางคณิตศาสตร์และฟิสิกส์ เลยเหมือนงมเข็มในมหาสมุทร
พูดง่ายๆ คือ เรารู้รูปแบบสมการ แต่วิธีหาคำตอบของมันในมิติมากๆ นั้นโคตรยาก
สองประเภทของงานวิทยาศาสตร์ (และทำไมทุกคนเกลียดแบบที่สอง)
ในโลกของนักวิทยาศาสตร์ งานวิจัยคร่าวๆ แบ่งได้เป็น 2 แบบ
แบบที่ 1: เรามีสมการชัดเจน แก้สมการปุ๊บ ได้คำตอบเลขออกมา เคลียร์ จบ สวยงาม
แบบที่ 2: เราไม่มีคำตอบตรงๆ ต้องลองใส่ค่าตัวเลขไปเรื่อยๆ ปรับไป ดูผลลัพธ์ แล้วปรับใหม่ วนไปจนกว่าอะไรสักอย่างจะ “ใช่”
งานแบบที่สองนี่แหละที่
ใช้เวลาเยอะ
ต้องลองผิดลองถูกมหาศาล
ทำให้นักวิทยาศาสตร์หลายคนบ่นว่ามันน่าเบื่อ แต่มันก็หลีกเลี่ยงไม่ได้
String theory ดันไปอยู่ฝั่งงานแบบที่ 2 แบบเต็มๆ เพราะต้องลองสำรวจความเป็นไปได้ของรูปแบบมิติและค่าต่างๆ ที่เยอะจนแทบจะนับไม่ไหว
ก่อนยุค AI: ต้องรอซูเปอร์คอมพิวเตอร์ช่วยงมเข็ม
ก่อนที่ AI จะดัง นักฟิสิกส์ทฤษฎีมีเครื่องมือหลักคือ
สมการสุดโหด
ซูเปอร์คอมพิวเตอร์
มันทำงานประมาณนี้:
เขียนโปรแกรมเพื่อรัน simulation ตามสมการ
ใส่ตัวเลขไป ลองรูปแบบมิติไปเรื่อยๆ
รอเครื่องคำนวณเป็นวัน เป็นเดือน กว่าจะได้ผลลัพธ์หนึ่งชุด
และยังไม่แน่ใจด้วยซ้ำว่าคำตอบที่ได้ “ถูกจริงไหม” หรือมันเป็นแค่หนึ่งในความเป็นไปได้ที่ไม่ใช่คำตอบสุดท้าย
ปริมาณงานลองผิดลองถูกตรงนี้ เยอะจนมนุษย์กับซูเปอร์คอมพิวเตอร์ล้วนๆ ก็ยังเหนื่อย
พอมี AI เข้ามา เกมเปลี่ยนตรงไหน?
ยุค AI ทำให้เครื่องมือของนักฟิสิกส์เปลี่ยนไปพอสมควร โดยเฉพาะการใช้ machine learning มาช่วย
จุดที่ Lara เน้นคือ
AI ที่ใช้ในฟิสิกส์ ไม่เหมือน AI แต่งภาพหรือสร้างรูป ที่เรารู้คำตอบอยู่แล้ว และให้ AI เลียนแบบแพทเทิร์นจากข้อมูลจำนวนมาก
ในฟิสิกส์ โดยเฉพาะ string theory เราไม่รู้คำตอบสุดท้ายเลย ว่าสมการควรจะลงตัวตรงไหน
ดังนั้น AI จึงไม่ได้เข้ามา “เดาเฉยๆ” แต่เข้ามาเป็นตัวช่วยแบบนี้
ใช้ machine learning เร่งความเร็วในการแก้สมการ differential equation ที่โหดมากๆ
ทำให้ งานที่เคยต้องใช้ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ สามารถลองทำได้บน พีซีธรรมดา หรือใช้ทรัพยากรน้อยลงมาก
ช่วยคัดกรองความเป็นไปได้จำนวนมหาศาล ให้แคบลงเหลือชุดที่น่าจะมีลุ้น
มีตัวอย่างที่พอจับต้องได้ เช่น
มีงานวิจัยที่ใช้ AI ช่วยคำนวณ มวลของ quark ในบางกรณีได้แล้ว
ซึ่งปกติการคำนวณพวกนี้หนักมาก แต่ AI ทำให้มันเป็นไปได้ในเวลาและทรัพยากรที่น้อยลง
สรุปคือ AI ยังไม่ได้เทพถึงขั้น “คิดทฤษฎีใหม่เอง” แต่เก่งมากในฐานะตัวช่วยเพิ่มความเร็วให้มนุษย์
แล้ว AI จะช่วยพิสูจน์ String Theory ได้ไหม?
ถ้าสรุปภาพรวมจากที่เล่ามาทั้งหมด จะได้ประมาณนี้
เหตุผลที่ยังพิสูจน์ string theory ไม่ได้
หลักๆ มาจากความยากเชิงคณิตศาสตร์และการคำนวณ
จำนวนมิติและความเป็น non-linear ของสมการ ทำให้การหาคำตอบเหมือนเดินในเขาวงกตหลายมิติ
AI เข้ามาช่วยตรงไหนแล้วบ้าง?
ใช้เทคนิค machine learning มาช่วยแก้สมการที่ซับซ้อนมาก
ลดเวลาและต้นทุนในการลองค่าตัวเลขและรูปแบบมิติต่างๆ
ทำให้นักฟิสิกส์สำรวจ “พื้นที่ของความเป็นไปได้” ได้เร็วกว่าเดิมหลายระดับ
แต่ในจุดนี้ยังต้องยอมรับตามตรงว่า
AI ยังไปไม่ถึงขั้น “พิชิต string theory”
สิ่งที่มันทำได้ดีตอนนี้คือ เป็นตัวคูณความเร็วให้การค้นหาของมนุษย์
อย่างไรก็ตาม แค่การเร่งความเร็วของการคำนวณ ก็อาจเป็นตัวแปรสำคัญที่ทำให้เราเข้าใกล้คำตอบของคำถามใหญ่ๆ อย่าง
จักรวาลมีหน้าตาในระดับลึกจริงๆ เป็นอย่างไร?
แรงโน้มถ่วงกับควอนตัมเชื่อมกันอย่างไร?
Theory of Everything มีอยู่จริงหรือเปล่า?
มองไปข้างหน้า: AI + นักฟิสิกส์ = คู่หูล่าทฤษฎีจักรวาล
ถ้ามองในมุมคนทำงานวิทยาศาสตร์ ตอนนี้ดูเหมือนว่า
AI ไม่ใช่พระเอกเดี่ยวๆ ที่จะมาชุบมือเปิบแก้ปัญหาทุกอย่างให้
แต่มันคือ คู่หูระดับสุดยอด ที่ช่วยให้มนุษย์กล้าลงมือทำโจทย์ที่เมื่อก่อน “ยากเกินจะลองจริงจัง”
ในโลกของ string theory และฟิสิกส์ทฤษฎีขั้นสุด การที่มีเครื่องมืออย่าง AI เข้ามา
ไม่ได้การันตีว่าจะได้คำตอบแน่นอน
แต่ เพิ่มโอกาสให้เราได้ค้นหา ให้เร็วขึ้น ลึกขึ้น และบ้าบิ่นขึ้นกว่าเดิม
สุดท้ายแล้วคำถาม “AI จะช่วยพิสูจน์ string theory ได้ไหม” อาจต้องใช้เวลาอีกนานกว่าจะมีคำตอบ แต่ตอนนี้อย่างน้อยเรารู้แล้วว่า
ถ้าจะงมเข็มในมหาสมุทรของสมการฟิสิกส์ การมี AI อยู่ในทีม ก็นับว่าเป็นเครื่องมือที่ขาดไม่ได้ไปแล้ว