من خلال بيانات تجريبية، يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي الصيني تعلم الفيزياء مثل البشر - رسم توضيحي: hpcwire.com
وبحسب مجلة "نيتشر"، أظهر نموذج ذكاء اصطناعي صيني جديد، يسمى AI-Newton، القدرة على " اكتشاف " المبادئ الفيزيائية من البيانات التجريبية الخام - بما في ذلك قانون نيوتن الثاني حول العلاقة بين الكتلة والقوة والتسارع.
قال فريق جامعة بكين إن النموذج يُحاكي طريقة البشر في ممارسة العلوم : إذ يُكوّن تدريجيًا مخزونًا من المفاهيم والقوانين من البيانات. ومن خلال تحديد المفاهيم المفيدة، يُمكن لـ AI-Newton استخلاص المعرفة دون الحاجة إلى برمجة مسبقة.
وفقًا لعالم الحاسوب كيون فافا (جامعة هارفارد)، يستخدم هذا النظام "الانحدار الرمزي" (SR)، وهي طريقة لإيجاد أفضل معادلة رياضية لوصف ظاهرة فيزيائية. ويُعتبر هذا نهجًا مُحتملًا للاكتشاف العلمي، لأن النموذج مُصمم لاستنتاج المفاهيم بنفسه.
استخدم فريق جامعة بكين جهاز محاكاة لتوليد البيانات من 46 تجربة حول الحركة الحرة، والتصادمات، والتذبذبات، والأنظمة الشبيهة بالبندول، وأدرجوا أخطاء بشكل متعمد لتعكس بيانات العالم الحقيقي.
على سبيل المثال، مُنح نموذج نيوتن موقع كرة فقط مع مرور الوقت، وطُلب منه إيجاد معادلة تصف العلاقة بين الكميتين. استنتج النموذج معادلة السرعة. ومن ثم، في المهمة التالية، استمر في استخدام قانون نيوتن الثاني لاستنتاج كتلة الكرة. لم تخضع هذه النتائج لمراجعة الأقران بعد.
بُذلت محاولات سابقة لتعليم الذكاء الاصطناعي استنباط القوانين الفيزيائية. في عام ٢٠١٩، طوّر فريق من المعهد الفيدرالي السويسري للتكنولوجيا في زيورخ "كوبرنيكوس الذكاء الاصطناعي"، وهي شبكة عصبية تستنتج مدارات الكواكب من بيانات الرصد، ولكن كان على البشر تفسير المعادلات.
وقد أجرى فافا وزملاؤه في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا تجارب على نماذج أساسية مثل GPT، أو Claude، أو Llama: فعندما تم تدريبهم على التنبؤ بمواقع الكواكب، تعلموا فقط إعادة إنتاج المدارات، لكنهم استنتجوا "قانون الجاذبية" الذي لا معنى له عندما طُلب منهم استنتاج القوة التي تحكم الحركة.
وفقًا لفافا، "لن يقوم نموذج اللغة المدرب للتنبؤ بنتائج تجربة فيزيائية بتشفير المفاهيم بنفس الطريقة البسيطة والموجزة مثل البشر، ولكنه غالبًا ما ينشئ تمثيلًا غير بديهي".
ويقول الخبراء إن الذكاء الاصطناعي القادر على استنتاج القوانين مفيد، ولكن من أجل تحقيق اكتشافات علمية مستقلة حقًا، يتعين عليه الانخراط في المزيد من الخطوات: تحديد المشكلة، واقتراح التجارب، وتحليل البيانات، واختبار الفرضيات.
وفقا لديفيد باورز (جامعة فلندرز)، فإن العلوم التجريبية تتطلب تحديد المتغيرات الرئيسية وإجراء تجارب منهجية.
ويتفق الفيزيائي يان تشينغ ما من جامعة بكين على أن نموذج نيوتن للذكاء الاصطناعي لا يزال بعيداً عن ذلك، لكنه يؤكد أن النموذج قد يمهد الطريق لأنظمة الذكاء الاصطناعي المستقبلية التي يمكنها استخدام البيانات الحقيقية لاكتشاف قوانين فيزيائية جديدة بنفسها.
ويقوم الفريق الآن باختبار مدى إمكانية تطبيقه على النظريات الكمومية.
المصدر: https://tuoitre.vn/bat-ngo-mo-hinh-ai-trung-quoc-tu-kham-pha-dinh-luat-vat-ly-nhu-nguoi-20251116121246359.htm
تعليق (0)