Наукпоп

14 серпня, 09:02

Ексклюзив НВ

Це революція? Штучний інтелект відкрив власні закони фізики, здивувавши науковців

Вчені «показали» штучному інтелекту відеоролики з лавовими лампами та надувними повітряними танцюристами й отримали від нього десятки фізичних змінних, які поки що для нас є незрозумілими.

Штучний інтелект дедалі активніше застосовується як у звичайному житті, і в науці. Теоретично нейромережі дійсно можуть допомогти людству зробити наступний крок у своєму розвитку завдяки своїй можливості проводити складні обчислення за кілька секунд, неймовірній швидкості навчання та неупередженому ставленню до даних.

Багато хто вважає, що майбутнє людства безпосередньо залежить від того, наскільки розвиненим буде ШІ, а тому дедалі більше технологічних компаній присвячують свою роботу саме цій сфері.

ШІ універсальний — його можна застосовувати практично у будь-якій сфері. Не дивно, що з особливим пієтетом за його розвитком спостерігають вчені різних галузей, від кліматологів до фізиків.

І, як з’ясувалося, ШІ може не просто допомогти просувати науку вперед.

Він може переписати її основи.

Передплатіть, щоб прочитати повністю

Нам необхідна ваша підтримка, щоб займатися якісною журналістикою

Передплатити
Перший місяць 1 ₴. Відмовитися від передплати можна у будь-який момент

Фізичні закони та принципи пояснюють нам, як улаштований світ. Ми не відлітаємо в космос завдяки силі тяжіння, Земля утримується на своїй орбіті завдяки гравітації інших космічних тіл, а електрика виникає завдяки певному впорядкованому руху елементарних частинок. За кожним аспектом навколишнього світу існують формули, закони, принципи та фактори, про які ми зрідка замислюємося.

Однак за кожною формулою і законом стоїть не менш важливий фактор, який згодом і визначає вигляд цієї формули: змінні. Наприклад, найвідоміша фізична формула E=mc2. Щоб її вивести, Ейнштейн мав розуміти, що таке енергія (E), маса (m) і швидкість світла у вакуумі (c). Це — змінні формули, що виражає еквівалентність маси та енергії.

А тепер пригадайте шкільні уроки. Величезна кількість різних законів і формул дозволяють нам підходити до одного завдання з різних сторін і все одно отримувати ту саму правильну відповідь. Простий приклад 3+18−11 ми можемо вирішити по-різному, проте все одно наприкінці отримаємо 10. Просто завдяки тому, що так працює математика, яку ми знаємо.

Нове дослідження команди американських вчених Creative Machines Lab показує, як ШІ може змінити ці правила. Повна версія їх роботи доступна в журналі Nature Computational Science.

Для цього дослідники розробили алгоритм машинного навчання, який може вивчати фізичні явища, переглядаючи відеоролики. Метою вчених не було спростування законів Ейнштейна або зміна того, як ми сприймаємо Всесвіт і наше місце в ньому.

«Мені завжди було цікаво, якби ми будь-коли зустріли розумну інопланетну расу, відкрили б вони ті самі закони фізики, що й ми, чи вони охарактеризували б Всесвіт інакше. З’ясувалося, що альтернативні способи опису Всесвіту справді існують», — пояснює робототехнік Ход Ліпсон.

Крім цього, вчені хотіли дізнатися, чи має ШІ можливість знаходити нові змінні, що може значно допомогти нам розуміти нові явища. Ця проблема є актуальною для вчених будь-якої епохи: часто-густо наша теоретична база не встигає за відкриттями, і дослідники банально не можуть пояснити важливість свого відкриття; крім того, існуючих знань бракує, щоб пояснити деякі результати досліджень.

Так, вчені вже кілька десятків років ганяються за новою фізикою: нові виміри елементарної частинки W-бозону показують, що ми вже десь поряд із цим неймовірним науковим відкриттям. Однак зрозуміти, чому ця елементарна частка має більшу масу, ніж передбачала стандартна модель, ми не можемо.

«Які ще закони ми пропускаємо просто через те, що у нас немає змінних?», — каже математик Цян Ду з Колумбійського університету, який також брав участь у дослідженні.

Алгоритм вчених із Creative Machines Lab не був першим, який вивчав дані та намагався знайти в них певні фізичні величини чи змінні. Однак це перша робота, де науковці не надали системі абсолютно жодної інформації про кількість або тип очікуваних змінних. Це дозволило ШІ не обмежуватися лише людськими уявленнями чи знаннями про певну фізичну систему, що, за словами вчених, дає можливість алгоритму самостійно «розбиратися» в тому, як влаштований той чи інший процес.

Дослідники «показували» ШІ відео і ставили перед алгоритмом одне завдання: пояснити, скільки змінних відповідають за те, що відбувається у ролику.

Спочатку ШІ простежив за подвійним маятником, що коливається, який, як відомо, має чотири змінні стани: кут і кутову швидкість кожного з двох маятників. Нейромережа вирішила, що вона побачила 4,7 змінної — хай там як, а ціле число виявилося правильним.

Вчені спробували визначити, що ж мав на увазі ШІ: двома змінними виявилися кути маятників, а два інших виявилися загадкою. Проте ШІ точно передбачав, як саме має рухатися маятник — тобто він зрозумів фізику та механіку процесу, проте при цьому зважав на інші змінні.

Потім дослідники показали ШІ інші відео: рука «повітряного танцюриста», яка розгойдувалася на вітрі, на думку нейромережі, має вісім змінних. Лавова лампа — теж вісім. Відео з полум’ям ШІ оцінив у цілих 24 змінних.

Вчені зазначають, що алгоритм справді розбирався у тому, як працюють показані на відео процеси. Однак є одна проблема: ШІ не може описати нам, що саме він вважає змінними, а дослідники не можуть розшифрувати його «мислення».

Дослідники не дуже переймаються тим, що вони поки що не дуже розуміють, про які саме змінні їм сигналізував ШІ. За їхніми словами, це лише перший крок у цьому напрямку, а їхня робота демонструє потенціал алгоритмів, які можуть показати нам альтернативний погляд на науку та будову нашого світу.

Мені здається, ми вже досягли межі того, що ми можемо робити вручну. Нам потрібно щось те, що допоможе нам перейти на наступний рівень… Дуже ймовірно, що чимало ми просто не беремо до уваги. Можливо, завдяки штучному інтелекту ми виявимо щось дуже корисне — щось таке, що змінить те, як ми мислимо", — коментує результати дослідження своєї команди Ход Ліпсон в інтерв'ю Motherboard.

Другие новости

Всі новини