AI对数学的“破解”力度会明显大于物理。它也会破解物理的一部分，但不会像数学那么大。这里的关键在于数学与物理的区别。数学是数字之间的内在逻辑已经存在，AI可以根据这个结构揣摩出许多内在联系，而这些联系是人类可能还没想到的——它们已经在那里了，定义又很简单，AI就能理解，然后告诉你：还有这个，还有那个。你已经定了框架，我知道你是怎么想的了；按照这样的框架，我能够指出还有很多内在的逻辑联系。我告诉你，就等于“破解”了本来要靠人脑去破解、可能需要一百年甚至两百年才能发现的东西。所以AI对数学的冲击是很大的。
对物理则会小一点。因为物理是自然界的逻辑，这个逻辑需要人类先把它抽象成定义。AI特别容易面对特别规范化、有明确定义的东西，在这方面比较厉害；但对那种没有明确定义的、需要你用一个思路去描述世界的东西，以及那个世界内在的逻辑——它不只是有一些数学关联，还涉及物质本身——这种AI是理解不了的。当然，AI确实大大提升了物理研究的效率。根据已有理论再做延伸计算时，如果没有AI，人脑记忆有限，连计算方向都容易搞不清楚，特别费时间；但如果有AI帮助，它可以直接告诉你：根据人类已经建立的理论，必然有这样一个结果，你们要不要朝这个方向看一看？这样效率就特别高。你可以朝这个方向去算一算。
不过，如果你不自己算一算，最后会形成一道巨大的鸿沟：AI搞出来一套东西，人类理解的是另一个角度，彼此根本不能理解。那样的话，AI告诉你的东西就没有用——因为人类不理解，那还有什么用呢？