让 GPT-4 写代码，模拟物理复杂系统中的涌现

　　导语

　　当物理学家与 ChatGPT 合作，会碰撞出怎样的火花？一位物理学在读博士通过与 GPT-4 合作，成功开发了一个在线可交互物理系统模拟项目，让我们直观看到群体行为中的自组织现象，物理自旋系统中的相变，还有相分离与斑图形成过程。这个项目展示了 GPT-4 在代码生成和项目实现方面的巨大潜力，也让我们看到，科学家可以借助 GPT-4 的强大功能，快速开发出高质量的可视化和可交互项目。

　　AI+Science 是近年兴起的将人工智能和科学相结合的一种趋势。集智俱乐部联合斯坦福大学计算机科学系博士后研究员吴泰霖（Jure Leskovec 教授指导）、哈佛量子计划研究员扈鸿业、麻省理工学院物理系博士生刘子鸣（Max Tegmark 教授指导），共同发起以 "AI+Science" 为主题的读书会，从 2023 年 3 月 26 日开始，每周日早上 9:00-11:00 线上举行，持续时间预计 10 周。欢迎对探索这个激动人心的前沿领域有兴趣的朋友报名参与。

　　关键词：Vicsek 模型，XY 模型，相变，相分离，斑图形成

　　梁师翎 | 作者

　　邓一雪| 编辑

　　本文由作者引导 ChatGPT-4 生成。

　　引言

　　亲爱的集智俱乐部的朋友们，你们好！今天我们将为大家带来一个独特的在线可交互物理系统模拟项目，这个项目通过 GPT-4 生成的 HTML 和 JavaScript 代码，实现了一系列可视化的模拟，让我们能够更好地理解物理学、复杂系统以及涌现。

　　在这个项目中，我们将向大家展示一些精彩纷呈的模拟，包括 XY 模型、Vicsek 鱼群模型、相分离以及粒子排斥等。这些模拟都采用了 GPT-4 生成的代码，让我们能够直观地探索物理世界，了解各种物理过程和涌现性现象。

　　此外，借助 GPT-4 这个自然语言处理神器，编程变得更加简单，让更多的人能够参与到项目开发中来。即使没有界面开发经验的人，也可以通过普通的语言命令 GPT-4 快速开发出这样的项目。

　　集智俱乐部一直以来都致力于让学术变得通俗易懂，让科技为生活带来改变。在这个项目中，我们将带领大家了解如何利用 GPT-4 技术生成可交互物理系统模拟的代码，让大家感受物理学和复杂系统的魅力。让我们一起开始这段探索之旅吧！

　　Vicsek 鸟群模型

　　https://shilingliang.com/web-simulator-by-GPT4/interactive_vicsek.html

　　Vicsek 模型是一个充满魅力的模型，它简单易懂，但又能生动地展示复杂系统和涌现现象。这个模型是由物理学家 Tam á s Vicsek 于 1995 年提出的，旨在模拟群体行为中的自组织现象，例如鸟群飞行、鱼群游动等。

　　在 Vicsek 模型中，我们观察到一群粒子在二维空间内运动。每个粒子都有一个方向，它们会试图与邻近粒子保持一致的运动方向。而每个粒子又会受到噪声的影响，这使得它们的方向在一定程度上发生随机变化。通过调整噪声的强度，我们可以观察到不同程度的自组织现象。

　　当噪声较小，也就是粒子们的运动方向不会受到太大的扰动时，我们会看到一种惊人的现象：粒子们会自发地形成一个有序的群体，它们共同朝着一个大致相同的方向运动。这种自组织现象正是我们在现实世界中观察到的鸟群飞行、鱼群游动等生物群体行为的基本原理。

　　而当噪声较大时，粒子们的运动方向会受到较大的随机扰动，自组织现象就不那么明显了，甚至可能完全消失。这说明，自组织现象是需要在一定条件下才能发生的。

　　通过在线可交互物理系统模拟项目中的 Vicsek 模型，我们可以亲身感受到自组织现象的神奇之处，了解到涌现现象如何在复杂系统中产生。无论你是科学爱好者，还是物理学初学者，都可以从这个模型中找到乐趣和启发。

　　XY 模型

　　https://shilingliang.com/web-simulator-by-GPT4/XY_model.html

　　XY 模型源于凝聚态物理学，主要研究一个二维平面上的粒子系统。这些粒子可以想象成指南针，它们在平面上分布，每个粒子都有一个方向。这个模型的核心在于粒子之间的相互作用：每个粒子会倾向于与邻近粒子保持相同的方向。这种相互作用形成了一个有趣的平衡，粒子之间既要争取保持一致，同时又要应对来自其他粒子的影响。

　　在 XY 模型中，我们可以观察到一种迷人的涌现现象：当粒子之间的相互作用达到一定程度时，整个系统会自发地形成一个有序的态势，粒子们共同指向一个大致相同的方向。这种有序状态反映了系统内部的自组织行为，是复杂系统中的一种典型现象。

　　在 XY 模型中，还蕴含着一个非常有趣且重要的物理现象——KT 相变（Kosterlitz-Thouless 相变）。KT 相变是一种与众不同的相变，它的发现为相变理论带来了革命性的突破，甚至使得物理学家 Kosterlitz 和 Thouless 因此荣获 2016 年诺贝尔物理学奖。

　　与我们所熟知的水变成冰或者水蒸气的一、二级相变不同，KT 相变是一种拓扑相变。这意味着它并不涉及物质的密度、磁性等通常的物理性质发生突变，而是涉及到系统内部的拓扑结构的变化。在 XY 模型中，这种拓扑结构表现为涡旋（vortex）和反涡旋（antivortex），它们可以被理解为局部的旋转结构，具有不同的旋转方向。

　　当温度较低时，涡旋和反涡旋会形成稳定的配对状态，它们之间的相互吸引力使得系统呈现出有序态。然而，当温度升高到某个临界点时，涡旋和反涡旋开始解离，系统的有序程度逐渐降低。这就是 KT 相变所描述的过程。

　　通过在线可交互物理系统模拟项目中的 XY 模型，我们可以直观地观察到 KT 相变的过程，了解这种独特的拓扑相变是如何在复杂系统中发生的。这对于那些想要更深入了解相变现象、拓扑结构以及涌现性现象的科学爱好者来说，无疑是一个极具吸引力的学习途径。

　　相分离与斑图形成

　　https://shilingliang.com/web-simulator-by-GPT4/phase_separation.html

　　相分离是一个自然界广泛存在的现象，指的是在一个混合系统中，不同类型的组分在一定条件下会自发地分离成单一成分的区域。这个过程在很多化学、物理和生物系统中都有涉及，如油水混合物、合金的冷却和分离、细胞膜上的脂质分子分布等。

　　与相分离密切相关的概念是斑图形成（pattern formation），它描述了在一定条件下，空间结构的自组织现象。这种现象常常伴随着局部的结构和有序性的出现。在相分离过程中，我们可以观察到一系列复杂的模式形成现象，如泡状结构、条纹状结构等。这些模式可以被理解为系统在努力降低能量的过程中形成的稳定结构。

　　在线可交互物理系统模拟项目中的相分离模型，在这里的模型中，我们使用一个简化的二维粒子系统来模拟相分离现象。这个模型虽然简化，但它能够直观地展示相分离过程中的基本机制，如同类吸引、异类排斥以及粒子间的随机运动等。

　　物理可视化平台

　　https://shilingliang.com/web-simulator-by-GPT4

　　在这个由 ChatGPT 协助搭建的项目网站中，我们致力于为大家呈现一个充满趣味性和教育意义的在线物理可视化平台。通过这个平台，用户可以亲自尝试与各种物理现象和复杂系统进行互动，以更直观和生动的方式理解这些现象背后的原理。

　　项目网站包含了多个由 GPT-4 编写的物理模拟实例，如 Vicsek 模型、XY 模型以及相分离模型等。这些模型旨在帮助用户理解复杂系统的工作原理和涌现现象。此外，网站还提供了一系列鼠标互动模型，让用户能够在实时操作中感受到物理现象的魅力。

　　与 GPT-4 一起开发

　　在文章的结尾，我们来介绍一下这个项目是如何通过 ChatGPT 实现的。在实现相分离项目的过程中，我并没有给它指定任何特定的模型。我提出了以下几点需求：

　　通过 HTML 实现一个可视化相分离模型。

　　在模型中添加排斥力以避免粒子聚集。

　　处理好边界条件。

　　引入温度参数。

　　将所有参数放入滑块进行控制。

　　基于这些需求，ChatGPT 生成了相应的 HTML 和 JavaScript 代码，从而创建了一个可交互的物理模拟项目（从开始命令到生成能展示现象的可用模型进行了五六次对话，之后为了美化页面和 ChatGPT 进行了更多细节需求的对话）。在这个过程中，GPT-4 表现出了令人惊叹的能力，它能够根据我的需求理解项目的核心目标，并生成相应的代码来实现这些目标。然而，需要注意的是，ChatGPT 输出代码的长度是有限制的。如果输出中断，你可以复制粘贴输出代码的末尾部分，并要求 GPT 继续编写，这样就可以无缝地完成整个代码编写过程。

　　虽然我不懂 JavaScript 的语法细节，但在物理部分，我能通过检查代码看出来它具体的运算是怎么实现的（当成一个伪代码读），也就可以检查正确性。整体来说，正确性的检查还是需要基于对代码的一定经验，但是开发者并不需要完全知道里面的语法细节。

　　而对于界面层级，其逻辑是所见即所得的，所以也能检查。如果有错，直接进行反馈，GPT-4 有很强的自检能力。

　　通过与 ChatGPT 的合作，我们成功地开发了一个既有趣又实用的在线可交互物理系统模拟项目。这个项目不仅让我们直观地理解复杂的物理现象，还展示了 GPT-4 在代码生成和项目实现方面的巨大潜力。此外，借助 GPT-4 的强大功能，我们在开发过程中节省了大量时间和精力，使得物理学家和初学者都能快速地开发出高质量的可视化和可交互项目。

　　总结来说，GPT-4 目前不能取代人类的所有工作，但它能极大地简化开发过程，同时让新手做到之前完全无法完成的事情。在未来，我们期待着与 GPT-4 等人工智能技术的深度合作，共同探索更多创新性的应用和解决方案。

　　作者简介

　　梁师翎，瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）统计生物物理实验室（Laboratory of Statistical Biophysics）博士在读。主要研究兴趣是非平衡热力学及其在生物化学系统与生命起源中的应用。

　　AI+Science 读书会启动

　　AI+Science 是近年兴起的将人工智能和科学相结合的一种趋势。一方面是 AI for Science，机器学习和其他 AI 技术可以用来解决科学研究中的问题，从预测天气和蛋白质结构，到模拟星系碰撞、设计优化核聚变反应堆，甚至像科学家一样进行科学发现，被称为科学发现的 " 第五范式 "。另一方面是 Science for AI，科学尤其是物理学中的规律和思想启发机器学习理论，为人工智能的发展提供全新的视角和方法。

　　集智俱乐部联合斯坦福大学计算机科学系博士后研究员吴泰霖（Jure Leskovec 教授指导）、哈佛量子计划研究员扈鸿业、麻省理工学院物理系博士生刘子鸣（Max Tegmark 教授指导），共同发起以"AI+Science" 为主题的读书会，探讨该领域的重要问题，共学共研相关文献。读书会从 2023 年 3 月 26 日开始，每周日早上 9:00-11:00 线上举行，持续时间预计 10 周。欢迎对探索这个激动人心的前沿领域有兴趣的朋友报名参与。

　　详情请见：

　　人工智能和科学发现相互赋能的新范式：AI+Science 读书会启动

　　后 ChatGPT 读书会招募中

　　2022 年 11 月 30 日，一个现象级应用程序诞生于互联网，这就是 OpenAI 开发的 ChatGPT。从问答到写程序，从提取摘要到论文写作，ChatGPT 展现出了多样化的通用智能。于是，微软、谷歌、百度、阿里、讯飞，互联网大佬们纷纷摩拳擦掌准备入场……但是，请先冷静一下…… 现在 all in 大语言模型是否真的合适？要知道，ChatGPT 的背后其实就是深度学习 + 大数据 + 大模型，而这些要素早在 5 年前的 AlphaGo 时期就已经开始火热了。5 年前没有抓住机遇，现在又凭什么可以搭上大语言模型这趟列车呢？

　　集智俱乐部特别组织" 后 ChatGPT" 读书会，由北师大教授、集智俱乐部创始人张江老师联合肖达、李嫣然、崔鹏、侯月源、钟翰廷、卢燚等多位老师共同发起，旨在系统性地梳理 ChatGPT 技术，并发现其弱点与短板。本系列读书会线上进行，2023 年 3 月 3 日开始，每周五晚 19:00-21:00，欢迎报名交流。

　　详情请见：

　　" 后 ChatGPT" 读书会启动：从通用人工智能到意识机器