在生活中，我们对很多东西都有下意识的判断。铅笔从桌子上滚落抬手去哪儿接，队友踢出的足球会朝哪儿行进，在没有交通指示灯的路口怎么过马路，小朋友抬手放的新积木会让整个积木大厦坍塌……在这些日常生活的场景中，我们时时刻刻都在预测接下来会是怎么样，而这些体验似乎都需要物理知识进行计算。可是，我们也并没有不断停下来，运用物理公式计算每一个物理现象，我们的判断和行为都发生得非常快。这种无处不在的对物理现象的直觉是什么呢？我们的直觉和实际的物理计算相符吗？拥有直觉物理与在学校学习的物理有什么联系呢？大脑是如何在短时间内快速计算出符合物理现象的判断呢？

- Kubricht, J. R., Holyoak, K. J., & Lu, H. （2017）. Intuitive physics: Current research and controversies. Trends in cognitive sciences, 21（10）, 749-759

- McCloskey, M. （1983）. Intuitive physics. Scientific American, 248（4）, 122-131.

【嘉宾】

Elsa, 毕业于北京大学物理学院，从事过高能物理的研究

HC, 伊利诺伊大学香槟分校计算机工程学系博士生

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【内容提要】

[00:03:19 ] Elsa介绍她的分解质子角动量分布的研究，她提到把电子当做带电小球这种基于经验的类比是不恰当的。因为在这个图像中，小球表面的速度将超过光速，这违反了相对论。因此在量子物理中，角动量需要有新的定义。

[00:05:29 ] HC介绍如何通过脑影像来预测认知能力的变化，利用居民的第一次采集的脑印象来判断其接下来五年的变化。她还介绍了如何把大脑当做不同部件的计算机模拟，用测试计算机稳定性的方法来模拟人脑认知能力的稳定性。

[00:09:11 ] 直觉物理：我们虽然不是每时每刻在通过物理公式计算物理现象，但是通常可以做出一些正确的直觉判断。

[00:22:23 ] 快速的直觉物理判断与谨慎的对于物理知识的思考之间可能有冲突。

[00:25:29 ] 棒球运动员并不是通过计算球的飞行抛物线来接球，而是通过一些经验手段，比如保持球与自己的注视角度保持固定。同样，扔飞镖也很少有人计算物理公式，而是通过不断地练习来提高准确率。

[00:28:39 ] 牛顿三大定律，以及牛顿三大定律与直觉和日常经验的差距。

[00:36:30 ] 伽利略克服直觉和经验，通过巧妙的实验设计和“抽象理想情境”的思考方式，推断出不受力的物体会保持匀速直线运动。

[00:40:34 ] 人为什么能理解日常生活中的物理？认知科学的一个假设是人脑可能有一个“物理引擎” 。

[00:50:39 ] 人脑中的物理引擎是否通过进化写进了基因？这个物理引擎能否跟随人类的发展继续进化？

[00:54:23 ] 深度学习框架利用像素级别的信息做出物理判断，而不是通过抽象物理变量来学习物理，这样的机器学习模型能成功吗？

[01:11:07 ] 老师能够利用什么方法来帮助学生形成符合自然物理规律的直觉？

【更多参考文献】

- Ullman, T. D., Spelke, E., Battaglia, P., & Tenenbaum, J. B. （2017）. Mind games: Game engines as an architecture for intuitive physics. Trends in cognitive sciences, 21（9）, 649-665.

- Battaglia, P. W., Hamrick, J. B., & Tenenbaum, J. B. （2013）. Simulation as an engine of physical scene understanding. Proceedings of the National Academy of Sciences, 110（45）, 18327-18332.