În mod surprinzător, modelul chinezesc de inteligență artificială descoperă legi fizice la fel ca oamenii

Modelul chinezesc bazat pe inteligență artificială și Newton surprinde prin capacitatea sa de a extrage reguli din date brute, deschizând noi direcții pentru cercetarea științifică.

Pe baza datelor experimentale, modelul chinezesc de inteligență artificială poate învăța fizica la fel ca oamenii - Ilustrație: hpcwire.com

Conform revistei Nature, un nou model chinezesc de inteligență artificială, numit AI-Newton, a demonstrat capacitatea de a „ descoperi ” principii fizice din date experimentale brute - inclusiv a doua lege a lui Newton despre relația dintre masă, forță și accelerație.

Echipa Universității din Peking a declarat că modelul imită modul în care oamenii fac știință : construiesc treptat un set de concepte și legi din date. Prin identificarea conceptelor utile, inteligența artificială Newton poate obține cunoștințe fără a fi preprogramată.

Potrivit informaticianului Keyon Vafa (Universitatea Harvard), acest sistem folosește „regresia simbolică” (RS) - o metodă de găsire a celei mai bune ecuații matematice pentru a descrie un fenomen fizic. Aceasta este considerată o abordare potențială pentru descoperiri științifice, deoarece modelul este conceput pentru a deduce concepte pe cont propriu.

Echipa Universității din Peking a folosit un simulator pentru a genera date din 46 de experimente privind mișcarea liberă, coliziunile, oscilațiile și sistemele asemănătoare pendulului și a introdus intenționat erori pentru a reflecta datele din lumea reală.

De exemplu, modelului AI-Newton i s-a dat doar poziția unei bile în timp și i s-a cerut să găsească o ecuație care să descrie relația dintre cele două mărimi. Modelul a derivat ecuația vitezei. De acolo, în sarcina următoare, a continuat să utilizeze a doua lege a lui Newton pentru a deduce masa bilei. Aceste rezultate nu sunt încă evaluate de colegi.

Încercări de a învăța inteligența artificială să deducă legi fizice au mai fost făcute și înainte. În 2019, o echipă de la ETH Zurich a dezvoltat „AI Copernicus”, o rețea neuronală care a dedus orbitele planetare din date observaționale, dar oamenii trebuiau în continuare să interpreteze ecuațiile.

Vafa și colegii săi de la MIT au experimentat, de asemenea, cu modele fundamentale precum GPT, Claude sau Llama: atunci când au fost antrenați să prezică pozițiile planetare, au învățat doar să reproducă orbitele, dar au dedus o „lege a gravitației” fără sens atunci când li s-a cerut să derive forța care guvernează mișcarea.

Potrivit lui Vafa, „un model lingvistic antrenat să prezică rezultatele unui experiment de fizică nu va codifica conceptele în același mod simplu și concis ca oamenii, ci va crea adesea o reprezentare non-intuitivă”.

Experții spun că inteligența artificială capabilă să deducă legi este utilă, dar pentru a face descoperiri științifice cu adevărat independente, este nevoie să parcurgă mai mulți pași: definirea unei probleme, propunerea de experimente, analizarea datelor și testarea ipotezelor.

Conform lui David Powers (Universitatea Flinders), știința experimentală necesită identificarea variabilelor cheie și efectuarea de experimente sistematice.

Fizicianul Yan-Qing Ma de la Universitatea din Peking este de acord că inteligența artificială de tip Newton este departe de asta, dar subliniază că modelul ar putea deschide calea pentru viitoarele sisteme de inteligență artificială care pot folosi date reale pentru a descoperi singure noi legi fizice.

Echipa testează acum aplicabilitatea sa la teoriile cuantice.

Înapoi la subiect

VNA

Sursă: https://tuoitre.vn/bat-ngo-mo-hinh-ai-trung-quoc-tu-kham-pha-dinh-luat-vat-ly-nhu-nguoi-20251116121246359.htm