実験データから、中国のAIモデルは人間のように物理法則を学習できることが判明 - イラスト：hpcwire.com
ネイチャー誌によると、AI-ニュートンと呼ばれる新しい中国の人工知能モデルは、質量、力、加速度の関係に関するニュートンの第二法則を含む物理原理を生の実験データから「 発見」する能力を示したという。
北京大学の研究チームによると、このモデルは人間が科学を行う方法、つまりデータから概念や法則を徐々に蓄積していく方法を模倣しているという。AI-Newtonは有用な概念を特定することで、事前にプログラムされなくても知識を導き出すことができる。
ハーバード大学のコンピュータ科学者キーオン・ヴァファ氏によると、このシステムは「シンボリック回帰」（SR）を用いている。これは、物理現象を記述するのに最適な数式を見つける手法である。このモデルは概念を自ら推論するように設計されているため、科学的発見のための潜在的なアプローチと考えられている。
北京大学の研究チームはシミュレーターを使用して、自由運動、衝突、振動、振り子のようなシステムに関する46の実験からデータを生成し、現実世界のデータを反映するために意図的に誤差を挿入した。
例えば、AIニュートンはボールの時間経過に伴う位置のみを与えられ、2つの量の関係を表す方程式を見つけるように求められました。モデルは速度方程式を導き出しました。そこから次の課題では、ニュートンの第二法則を用いてボールの質量を推定しました。これらの結果はまだ査読されていません。
AIに物理法則を導き出すよう教える試みはこれまでにも行われてきました。2019年には、ETHチューリッヒのチームが観測データから惑星の軌道を推測するニューラルネットワーク「AIコペルニクス」を開発しましたが、方程式の解釈は依然として人間が行う必要がありました。
ヴァファ氏とMITの同僚たちは、GPT、クロード、ラマなどの基礎モデルを使った実験も行った。惑星の位置を予測するように訓練したところ、軌道を再現することしか学習しなかったが、運動を支配する力を導き出すように求められたときには、意味のない「重力の法則」を推論した。
Vafa 氏によると、「物理学の実験の結果を予測するようにトレーニングされた言語モデルは、人間と同じように単純かつ簡潔な方法で概念をエンコードすることはなく、直感的でない表現を作成することが多い」とのことです。
専門家は、法則を推論できる AI は有用だが、真に独立した科学的発見をするためには、問題の定義、実験の提案、データの分析、仮説の検証といったさらに多くのステップを踏む必要があると述べている。
デビッド・パワーズ（フリンダース大学）によると、実験科学では重要な変数を特定し、体系的な実験を実施する必要があります。
北京大学の物理学者ヤンチン・マー氏は、AI-ニュートンがまだその実現には程遠いことに同意しているが、このモデルが、実際のデータを使用して自ら新たな物理法則を発見できる将来のAIシステムへの道を開く可能性があると強調している。
チームは現在、量子理論への適用可能性をテストしている。
出典: https://tuoitre.vn/bat-ngo-mo-hinh-ai-trung-quoc-tu-kham-pha-dinh-luat-vat-ly-nhu-nguoi-20251116121246359.htm
コメント (0)