在近日落下帷幕的第十五屆全國周培源大學(xué)生力學(xué)競賽中，一位特殊的“考生”吸引了人們目光。由清華大學(xué)航天航空學(xué)院團(tuán)隊(duì)自主研發(fā)的人工智能力學(xué)求解系統(tǒng)“GT-Mech”，與來自全國500余所高校的3萬余名考生同臺競技，最終成績達(dá)到本屆賽事成績前五名的特等獎水平，展現(xiàn)出不俗解題能力。

據(jù)了解，這是全球范圍內(nèi)大型語言模型驅(qū)動的AI系統(tǒng)首次以“參賽選手”身份，在同場、同時、同卷的標(biāo)準(zhǔn)下，參與國家級頂級力學(xué)賽事。這一突破，不僅展示了AI解決力學(xué)問題的潛力，也為未來教育模式變革提供了思路。

力學(xué)是工程科學(xué)的基石。無論是航空、航天、航海，還是建筑、汽車、機(jī)械等專業(yè)，都離不開力學(xué)理論的支撐。與AI在圍棋、蛋白質(zhì)折疊或部分?jǐn)?shù)學(xué)証明等領(lǐng)域的應(yīng)用相比，解決復(fù)雜力學(xué)問題為AI帶來了截然不同的挑戰(zhàn)。

“圍棋有清晰的規(guī)則和離散的決策空間，而力學(xué)問題根植於對物理世界的理解。”清華大學(xué)助理教授、“GT-Mech”指導(dǎo)教師程彬分析，它要求AI不僅能處理數(shù)學(xué)公式，更要能從自然語言描述的復(fù)雜場景中，構(gòu)建出正確的物理模型。這是一種從文字到物理概念的抽象過程。

一道典型的力學(xué)題目，融合了自然語言理解、物理情景建模、符號邏輯推演和數(shù)值精確計(jì)算等多種能力。AI需要像人類學(xué)生一樣，先“讀懂”題意，在“腦中”建立受力分析、運(yùn)動過程等抽象模型，然后才能選擇合適的定理、列出方程並求解。這種“文理兼修”的綜合能力是衡量通用人工智能發(fā)展水平的關(guān)鍵“試金石”，它要求AI超越以往單一任務(wù)處理模式，具備更接近人類整體分析與解決問題的能力。

此外，為克服通用大語言模型知識幻覺、計(jì)算錯誤等問題，“GT-Mech”研發(fā)團(tuán)隊(duì)為系統(tǒng)量身定制了一套創(chuàng)新技術(shù)方案。

“我們主要從三方面入手攻克技術(shù)難關(guān)?！眻F(tuán)隊(duì)核心成員周懿介紹，首先是構(gòu)建結(jié)構(gòu)化知識體系。團(tuán)隊(duì)為“GT-Mech”構(gòu)建了專有化的力學(xué)知識圖譜，將經(jīng)典教材、題庫等海量知識編織成一張結(jié)構(gòu)化語義網(wǎng)絡(luò)，使AI能像人類專家一樣迅速調(diào)用相關(guān)知識，形成專業(yè)可靠的解題框架。

其次是融合邏輯推理和符號計(jì)算。團(tuán)隊(duì)引入“邏輯推理—符號計(jì)算”雙核引擎，“GT-Mech”首先用自然語言規(guī)劃解題思路，再調(diào)用內(nèi)嵌的符號計(jì)算引擎完成公式推導(dǎo)和計(jì)算。這種模式有效結(jié)合了AI的邏輯規(guī)劃能力與符號計(jì)算的準(zhǔn)確性，顯著降低了求解過程中出現(xiàn)低級錯誤的概率。

最后是引入檢查糾錯機(jī)制。團(tuán)隊(duì)為AI設(shè)計(jì)了一套精密的檢查糾錯機(jī)制。解答完畢后，系統(tǒng)會啟動批判性思考模塊，從單位量綱、物理直覺、邏輯嚴(yán)謹(jǐn)性等維度，對解題過程中題設(shè)條件理解、知識點(diǎn)選用、公式推導(dǎo)三大關(guān)鍵環(huán)節(jié)進(jìn)行自我檢查。若發(fā)現(xiàn)疑點(diǎn)，便會觸發(fā)糾錯環(huán)節(jié)，回溯修正。

“AI在如此高挑戰(zhàn)度的專業(yè)競賽中勝出，而且優(yōu)勢明顯，這促使我們思考，在AI時代力學(xué)該怎麼教、怎麼學(xué)、怎麼考核？”清華大學(xué)行健書院院長李俊峰說。

在業(yè)內(nèi)專家看來，“GT-Mech”的成功，預(yù)示著AI將在輔助力學(xué)教學(xué)、培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新思維、加速科研進(jìn)程等方面發(fā)揮重要作用。未來的力學(xué)教育，可能不再是學(xué)生單向地從課本中獲取知識，而是與AI助教進(jìn)行互動式、探究式學(xué)習(xí)，共同挑戰(zhàn)更復(fù)雜的前沿問題。(記者 於紫月)

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