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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”吸引了所有人的目光。由清華大學(xué)航天航空學(xué)院團隊自主研發(fā)的人工智能（AI）力學(xué)求解系統(tǒng)“GT-Mech”，與來自全國500余所高校的三萬余名考生同臺競技，其最終成績達到本屆賽事成績前五名的特等獎水平，展現(xiàn)出驚人的解題能力。

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”的身份，在同場、同時、同卷的嚴格標準下，參與國家級頂級力學(xué)賽事。這一歷史性突破，不僅展示了AI解決力學(xué)問題的潛力，也為未來教育模式的變革提供了極具想象力的范例。

從語言到物理模型 力學(xué)對AI挑戰(zhàn)獨特

相較于AI在圍棋、蛋白質(zhì)折疊或部分數(shù)學(xué)證明等領(lǐng)域的成功，解決復(fù)雜的力學(xué)問題對AI提出了截然不同的挑戰(zhàn)。

“圍棋有清晰的規(guī)則和離散的決策空間，而力學(xué)問題根植于對物理世界的理解?！鼻迦A大學(xué)助理教授、“GT-Mech”指導(dǎo)教師程彬分析道，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、運動過程等抽象模型，然后才能選擇合適的定理、列出方程并求解。這種“文理兼修”的綜合能力，要求AI具備遠超以往單一任務(wù)的、更接近人類的整體分析與解決問題的能力，是衡量通用人工智能發(fā)展水平的關(guān)鍵試金石。

“三板斧”煉成特獎AI 破解力學(xué)專業(yè)難題

通用大語言模型在面對高度專業(yè)的科學(xué)問題時，常會暴露“知識幻覺”、計算錯誤等短板。GT-Mech的成功，得益于研發(fā)團隊為其量身定制的一套創(chuàng)新技術(shù)方案。

“我們主要從三個方面攻克了技術(shù)難關(guān)?！眻F隊核心成員周懿介紹。

首先是構(gòu)建結(jié)構(gòu)化知識體系。團隊為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)化的語義網(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。

之后是融合邏輯推理和符號計算。團隊引入了“邏輯推理-符號計算”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)嵌的符號計算引擎完成公式推導(dǎo)和計算。這種模式有效結(jié)合了AI的邏輯規(guī)劃能力與符號計算的準確性，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制。團隊為AI設(shè)計了一套精密的檢查糾錯機制。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、邏輯嚴謹性等維度，對解題過程中題設(shè)條件理解、知識點選用、公式推導(dǎo)三大關(guān)鍵環(huán)節(jié)進行自我檢查。若發(fā)現(xiàn)疑點，便會觸發(fā)糾錯環(huán)節(jié)，回溯修正。

賦能力學(xué)教育 開啟人機協(xié)同新范式

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、機械等專業(yè)，都離不開力學(xué)理論的支撐。

“AI可以在如此高挑戰(zhàn)度的專業(yè)競賽中勝出，優(yōu)勢明顯，我們要思考一下：在AI時代，力學(xué)該怎么教、怎么學(xué)、怎么考核？”清華大學(xué)行健書院院長李俊峰教授表示。

專家認為，此次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、加速科研進程等方面發(fā)揮革命性作用。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助教進行互動式、探究式的學(xué)習(xí)，共同挑戰(zhàn)更復(fù)雜的前沿問題。這不僅是人工智能技術(shù)的突破，更是未來人才培養(yǎng)模式邁向人機協(xié)同新階段的重要里程碑。