Научпоп

14 августа, 09:02

Эксклюзив НВ

Это революция? Искусственный интеллект открыл собственные законы физики, удивив ученых

Ученые «показали» искусственному интеллекту видеоролики с лавовыми лампами и надувными воздушными танцорами и получили от него десятки физических переменных, которые пока что для нас непонятны.

Искусственный интеллект все активнее применяется как в обычной жизни, так и в науке. В теории, нейросети действительно могут помочь человечеству сделать следующий шаг в своем развитии благодаря своей возможности проводить сложные вычисления за несколько секунд, невообразимой скорости обучения и беспристрастному отношению к данным.

Многие считают, что будущее человечества напрямую зависит от того, насколько развитым будет ИИ, а потому все больше технологических компаний посвящают свою работу именно этой сфере.

ИИ универсален — его можно применять практически в любой сфере. Неудивительно, что с особым пиететом за его развитием наблюдают ученые разных отраслей — от климатологов до физиков.

И, как выяснилось, ИИ может не просто помочь двигать науку вперед.

Он может переписать ее основы.

Подпишитесь, чтобы прочитать целиком

Нам необходима ваша поддержка, чтобы заниматься качественной журналистикой

Подписаться
Первый месяц 1 ₴. Отписаться можно в любой момент

Физические законы и принципы объясняют нам, как устроен мир. Мы не улетаем в космос благодаря силе притяжения, Земля удерживается на своей орбите благодаря гравитации другие космических тел, а электричество возникает благодаря оределенному упорядоченному движению элементарных частиц. За каждым аспектом окружающего нас мира существуют формулы, законы, принципы и факторы, о которых мы редко задумываемся.

Однако за каждой формулой и законом стоит не менее важный фактор, который и определяет в последствии вид этой формулы: переменные. Взять самую известную физическую формулу E=mc2. Чтобы ее составить, Эйнштейн должен был понимать, что такое энергия (E), масса (m) и скорость света в вакууме (c). Это — переменные формулы, которая выражает эквивалентность массы и энергии.

А теперь вспомните школьные уроки. Огромное количество разных законов и формул позволяют нам подходить к одной задаче с разных сторон и все равно получать один и тот же правильный ответ. Простой пример 3+18−11 мы можем решить по-разному, однако все равно в конце получим 10. Просто потому, что так работает математика, которую мы знаем.

Новое исследование команды американских ученых Creative Machines Lab показывает, как ИИ может изменить эти правила. Полная версия их работы доступна в журнале Nature Computational Science.

Для этого исследователи разработали алгоритм машинного обучения, который может изучать физические явления, «просматривая» видеоролики. Целью ученых не было опровержение законов Эйнштейна или изменение того, как мы воспринимаем Вселенную и наше место в ней.

«Мне всегда было интересно, если бы мы когда-нибудь встретили разумную инопланетную расу, открыли бы они те же законы физики, что и мы, или они бы описали Вселенную по-другому. Выяснилось, что альтернативные способы описания Вселенной действительно существуют», — объясняет робототехник Ход Липсон.

Кроме этого, ученые хотели узнать, обладает ли ИИ возожностью находить новые переменные, что может значительно помочь нам понимать новые явления. Эта проблема актуальна для ученых любого времени: часто наша теоретическая база не поспевает за открытиями, и исследователи банально не могут объяснить важность своего открытия; кроме того, существующих знаний может не хватать, чтобы объяснить некоторые результаты исследований.

Так, ученые уже несколько десятков лет гоняются за новой физикой: новые измерения элементарной частицы W-бозона показывают, что мы уже где-то рядом с этим невероятным научным открытием. Однако понять, почему эта элементарная частица обладает большей массой, чем предсказывала Стандартная модель, мы не можем.

«Какие еще законы мы упускаем просто потому, что у нас нет переменных?», — говорит математик Цян Ду из Колумбийского университета, также участвовавший в исследовании.

Алгоритм ученых из Creative Machines Lab не был первым, который изучал данные и пытался найти в них определенные физические величины или переменные. Однако это первая работа, в которой ученые не предоставили системе абсолютно никакой информации о количестве или типе ожидаемых переменных. Это позволило ИИ не ограничиваться лишь человеческими представлениями или знаниями об определенной физической системе, что, по словам ученых, дает возможность алгоритму самостоятельно «разбираться» в том, как устроен тот или иной процесс.

Исследователи «показывали» ИИ видео и ставили перед алгоритмом одну задачу: объяснить, сколько переменных отвечают за происходящее на ролике.

Сначала ИИ проследил за качающимся двойным маятником, который, как известно, имеет четыре переменных состояния: угол и угловую скорость каждого из двух маятников. Нейросеть решила, что она увидела 4,7 переменных — что бы это не значило, а целое число оказалось правильным.

Ученые попытались определить, что же имел ввиду ИИ: двумя переменными оказались углы маятников, а два других оказались загадкой. Тем не менее, ИИ точно предугадывал, как именно должен двигаться маятник — то есть, он понял физику и механику процесса, однако при этом опирался на другие переменные.

Затем исследователи показали ИИ другие видео: рука «воздушного танцора», которая развивалась на ветру, по мнению нейросети, имеет восемь переменных. Лавовая лампа — тоже восемь. Видео с пламенем ИИ оценил в целых 24 переменных.

Ученые отмечают, что алгоритм действительно разбирался в том, как работают показанные на видео процессы. Однако есть одна проблема: ИИ не может описать нам, что именно он считает за переменные, а исследователи не могут расшифровать его «мышление».

Исследователи не сильно беспокоятся о том, что они пока что слабо понимают, о каких именно переменных им сигнализировал ИИ. По их словам, это лишь первый шаг в этом направлении, а их работа демонстрирует потенциал алгоритмов, которые могут показать нам альтернативный взгляд на науку и устройство нашего мира.

«Мне кажется, мы уже достигли предела того, что мы можем делать вручну. Нам нужно что-то, что поможет нам перейти на следующий уровень… Очень вероятно, что многое мы просто упускаем из виду. Вохможно, именно благодаря искусственному интеллекту мы обнаружим нечто очень полезное — что-то, что изменит то, как мы думаем», — комментирует результаты исследования своей команды Ход Липсон в интервью Motherboard.

Другие новости

Все новости