Жуткий искусственный интеллект создает собственную науку, в которой не разбираются даже люди-эксперты

ЖУТКИЙ искусственный интеллект оставил ученых в недоумении после того, как он открыл физику, которую до сих пор не понимают даже профессионалы.

Физика — одна из самых жестких научных дисциплин со сложными уравнениями и точными измерениями для раскрытия секретов.

Жуткий ИИ сбил с толку ученых после того, как обнаружил скрытую физику, которую до сих пор не понимают даже люди-эксперты

4

Жуткий ИИ сбил с толку ученых после того, как обнаружил скрытую физику, которую до сих пор не понимают даже люди-эксперты1 кредит
Ход Липсон и его команда разработали алгоритм, способный изучать физические явления путем «просмотра» видео.

4

Ход Липсон и его команда разработали алгоритм, способный изучать физические явления путем «просмотра» видео.1 кредит

Профессор технических наук Колумбийского университета Ход Липсон сказал, что это задача, для решения которой нет четко проложенного пути.

«Это искусство, здесь нет систематического подхода», — сказал он Motherboard.

«Это почти как, как вы открываете алфавит? Это происходит органично».

В своей лаборатории Creative Machines Lab Липсон и его коллеги стремятся лучше понять, как происходит этот процесс открытия и как его можно улучшить с помощью машинного обучения.

Космический телескоп НАСА имени Джеймса Уэбба сделал невероятное фото самой далекой звезды
Я подал в суд на отправителя спама и заработал 1200 долларов — теперь вы тоже можете это сделать

Команда разработала алгоритм, способный изучать физические явления, «просматривая» видеоролики, показывающие мерцание пламени или качание двойного маятника.

Алгоритм смог предсказать правильное количество переменных в известных системах и даже сделать прогнозы для неизвестных.

На прошлой неделе команда опубликовала свои выводы в исследовании под названием «Автоматическое обнаружение фундаментальных переменных, скрытых в экспериментальных данных» в журнале Nature Computational Science.

Липсон сказал, что эта работа стоит особняком от других попыток изучения подобных данных, поскольку она впервые не предоставляет алгоритму никакой информации о числах или переменных в системе.

Это означает, что система не ограничивается поиском переменных только человеческим взглядом, что, по словам Липсона, может иметь решающее значение для обнаружения скрытой физики в системах.

«Дело не в том, что люди трудятся день и ночь, чтобы найти эти переменные, и это может ускорить процесс», — сказал Липсон.

«Более того, мы, вероятно, упускаем из виду многие вещи, но так много зависит от этих переменных, что мы подумали, что если бы мы могли применить к этому немного силы ИИ, может быть, мы обнаружим очень полезные вещи и изменим то, как мы считать.”

Команда, в том числе первый автор статьи и доцент кафедры инженерии Университета Дьюка Боюань Чен, представила алгоритму видеоролики, демонстрирующие динамическое движение.

Видео также включало в себя еще непонятные движения, такие как лавовые лампы и надувные воздушные танцоры.

ИИ попытался смоделировать явление после изучения видео, чтобы создать список все более мелких переменных.

Затем это даст минимальное количество переменных, необходимых системе для точного захвата движения.

ИИ удалось обнаружить правильное количество переменных, но в настоящее время ему не хватает языка, необходимого для описания переменных.

Это помешает ему войти в научные лаборатории в ближайшее время, но Чен считает, что на данный момент это не является большой проблемой.

«То, что у нас есть прямо сейчас, похоже на общую структуру», — сказал Чен.

«Одна вещь, которая будет очень интересна, — это сотрудничать с экспертами, у которых есть данные и интуиция о том, что эти данные делают. Мы хотим помочь им узнать то, чего они еще не знают о данных».

Липсон считает, что алгоритм может изучать системы за пределами физики, такие как эволюция болезней или изменение климата в будущем.

Команда надеется, что алгоритм поможет легче передавать свои результаты людям, поскольку потенциально может стать большим шагом вперед в научных открытиях.

Отец Саммер Уэллс публикует письмо, раскрывающее его худшие опасения
Полицейских JonBenét Ramsey призвали повторно протестировать ДНК по трем ключевым доказательствам

«Люди делают это уже 300 лет, и мне кажется, что мы достигли предела того, что мы можем делать вручную», — сказал Липсон.

«Нам нужно что-то, что поможет нам перейти на следующий уровень».

Алгоритм изучал такие движения, как мерцание пламени или качание маятника.

4

Алгоритм изучал такие движения, как мерцание пламени или качание маятника.1 кредит
Команда надеется, что алгоритм поможет легче передать свои результаты людям, поскольку потенциально может стать большим шагом вперед в научных открытиях.

4

Команда надеется, что алгоритм поможет легче передать свои результаты людям, поскольку потенциально может стать большим шагом вперед в научных открытиях.1 кредит

Leave a Comment