今日注定是载入史册的一天。
20世纪以来最伟大的物理学家之一、诺贝尔物理学奖获得者，杨振宁先生于今天正午于北京逝世，享年103岁。
今天之后的教科书上的人物介绍中，杨振宁后的（1922-至今）将永久变为（1922-2025）。
在我上中学的时候，老师便为我们讲道，他是第一位获得诺贝尔奖的中国人，是中华民族的骄傲。
那时懵懵懂懂并不知道这意味着什么，只是心中种下了一颗敬仰的种子。
后来慢慢了解了一些理论物理，才明白了他的物理理论有多么地超前，贡献有多么地突出。
但今天我又有惊奇的发现，他的贡献，远远不仅限于物理。
大家好我是小哲，今天我们一起来送别杨振宁先生：
杨振宁先生，其实也是中国AI的奠基人。
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杨振宁与米尔斯在1954年提出的“杨–米尔斯规范场理论”，其核心思想是：
自然界的基本相互作用来源于局部对称性。
也就是说，物理规律必须在某种变换（即对称性）下保持不变，粒子间的“力”其实是由维持这种对称性所引出的“规范场”产生的。
他的发现意味着，自然界的规律并不是人为设定的，而是由“要求对称性不被破坏”自然推导出来的。
而在1956年，他与李政道提出“弱相互作用中宇称不守恒”则指出：
自然界并非在所有相互作用下都是左右对称的。
虽然物理学家曾以为所有物理规律都对称，但弱相互作用却打破了这种对称性。
这不仅颠覆了物理学的传统，也引发了哲学上的反思。
对称不再是自然的必然，而是不对称性中隐藏着更深层的规律。
他的两个理论结合在一起则可以概括为：
自然的规律由对称性决定，而世界的多样性来自对称性的破缺。
这样的对称性和破缺的概念也成为AI模型的重要灵感来源。
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比如卷积神经网络中，“平移对称性”的思想，模型在空间平移下输出不变。
这便是对称性思想在AI中的数学化实现。
在几乎所有大模型模型的的源头Transformer模型中，自注意力结构在理论上对序列位置是置换对称的，即模型对输入顺序无感。
但人类语言显然是有顺序的，所以模型引入了位置编码，主动打破了对称性，使模型能理解时间和上下文关系。
这就像物理中的“自发对称性破缺”，理论上对称，但系统选择了一个特定方向，时间、语义或者语境。
这使得模型更有表达力，也更接近真实智能。
除此之外，GNN（图神经网络）、GAN（生成对抗网络）甚至是强化学习中也都能找到这种思想。
在AI中，“对称性”保证模型具有稳健的结构性与泛化能力，而“对称性破缺”赋予模型理解上下文、表达多样性和创造力。
这也是为什么越来越多AI研究者，借鉴物理启发式思想，来设计模型结构。
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杨振宁先生对中国的教育事业也贡献巨大，他提倡“基础科学优先”理念，曾多次指出中国要发展高科技，必须先重视数学、物理等基础教育，而不能只追逐短期的技术成果。
这一理念，深刻影响了中国在上世纪80年代后教育体制改革的方向。
1997年，杨振宁亲自推动创办清华高研院，仿效普林斯顿高等研究院的模式，让青年科学家有时间和空间从事自由探索型研究。
该机构成为中国基础科学研究的重镇，也培养出大批青年理论物理与数学人才。
杨振宁先生还曾多次鼓励图灵奖得主姚期智回国，最终促成姚期智在清华创立交叉信息研究院。
也就是我们经常听到的清华姚班。
该学院后来成为中国AI与计算机理论人才培养的核心基地，培养了众多计算机与人工智能的杰出人才。
2004年，他还在清华大学亲自为大一学生讲授普通物理课程。
清华官网图，界面已变为黑色
以诺奖得主身份亲自站上讲台，这在世界范围内都极为罕见。
并且他长期不领清华的薪水，并将个人积蓄甚至美国的房产捐给清华，用于引进高端人才和培养学生。
结论
杨振宁先生用波澜壮阔的一生为我们树立了一位值得万世景仰的榜样。
无论是他的个人能力，抑或是人格魅力，全部都无可挑剔。
他的理论和教育贡献，将继续影响着后代。
不知会有多少新的理论和研究，将站在他的肩膀上发表。
我们将永远记得这位人类科学殿堂中璀璨的明珠，缅怀！
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