Inteligența Artificială Își Învață Legile Fizicii

Într-un moment monumental atât pentru inteligența artificială, cât și pentru fizică, o rețea neurală a “redescoperit” faptul că Pământul orbitează în jurul Soarelui. Această nouă descoperire ar putea fi crucială în rezolvarea problemelor de mecanică cuantică, iar cercetătorii speră că poate fi utilizată pentru a descoperi noi legi ale fizicii, identificând modele în cadrul unor seturi de date mari.

Rețeaua neurală, numită SciNet, a fost alimentată cu măsurători care arătau cum apar Soarele și Marte de pe Pământ. Oamenii de știință de la Institutul Federal Elvețian de Tehnologie au solicitat apoi SciNet să prevadă unde vor fi Soarele și Marte la diferite momente în viitor.

Cercetarea va fi publicată în Physical Review Letters.

Proiectarea Algoritmului

Echipa, inclusiv fizicianul Renato Renner, a încercat să facă algoritmul capabil să distileze seturi de date mari în formule de bază. Acesta este același sistem utilizat de fizicieni atunci când creează ecuații. Pentru a face acest lucru, cercetătorii au trebuit să bazeze rețeaua neurală pe creierul uman.

Formulele generate de SciNet au plasat Soarele în centrul sistemului nostru solar. Unul dintre aspectele remarcabile ale acestei cercetări a fost că SciNet a făcut acest lucru în mod similar cu cel al astronomului Nicolaus Copernic, care a descoperit heliocentrismul.

Echipa a subliniat acest lucru într-un articol publicat pe depozitul de preprinturi arXiv.

“În secolul al XVI-lea, Copernic a măsurat unghiurile dintre o stea fixă îndepărtată și mai multe planete și corpuri cerești și a presupus că Soarele, și nu Pământul, este în centrul sistemului nostru solar și că planetele se mișcă în jurul Soarelui pe orbite simple,” a scris echipa. “Acest lucru explică orbitele complicate, așa cum sunt văzute de pe Pământ.”

Echipa a încercat să determine SciNet să prevadă mișcările Soarelui și ale lui Marte în modul cel mai simplu posibil, astfel încât SciNet utilizează două sub-rețele pentru a trimite informații înapoi și încolo. O rețea analizează datele și învață din ele, iar cealaltă face previziuni și testează acuratețea pe baza cunoștințelor dobândite. Deoarece aceste rețele sunt conectate printr-un număr mic de legături, informațiile sunt comprimate și comunicarea este mai simplă.

Rețelele neurale convenționale învață să identifice și să recunoască obiecte prin seturi de date mari și generează caracteristici. Acestea sunt apoi codificate în “noduri” matematice, considerate a fi echivalentul artificial al neuronilor. În contrast cu fizicienii, rețelele neurale sunt mai imprevizibile și mai greu de interpretat.

Inteligența Artificială și Descoperirile Științifice

Unul dintre testele efectuate a implicat furnizarea rețelei cu date simulate despre mișcările lui Marte și Soarele, așa cum sunt văzute de pe Pământ. Orbita lui Marte în jurul Soarelui pare imprevizibilă și adesea își schimbă direcția. A fost în secolul al XVI-lea când Nicolaus Copernic a descoperit că formule mai simple pot fi utilizate pentru a prezice mișcările planetelor care orbitează Soarele.

Când rețeaua neurală a “descoperit” formule similare pentru traiectoria lui Marte, a redescoperit una dintre cele mai importante piese de cunoaștere din istoria științei.

Mario Krenn este fizician la Universitatea din Toronto, Canada, și lucrează la utilizarea inteligenței artificiale pentru a face descoperiri științifice.

SciNet a redescoperit “una dintre cele mai importante schimbări de paradigmă din istoria științei,” a spus el.

Conform lui Renner, oamenii sunt încă necesari pentru a interpreta ecuațiile și a determina cum sunt legate de mișcarea planetelor în jurul Soarelui.

Hod Lipson este roboticist la Universitatea Columbia din New York.

“Acest lucru este important deoarece este capabil să scoată în evidență parametrii cruciali care descriu un sistem fizic,” spune el. “Cred că aceste tehnici sunt singura noastră speranță de a înțelege și de a ține pasul cu fenomene din ce în ce mai complexe, în fizică și dincolo.”