น่าประหลาดใจที่โมเดล AI ของจีนค้นพบกฎทางกายภาพเช่นเดียวกับมนุษย์

โมเดล AI-Newton ของจีนสร้างความประหลาดใจด้วยความสามารถในการดึงกฎเกณฑ์จากข้อมูลดิบ ซึ่งเปิดทิศทางใหม่ๆ ให้กับการวิจัยทางวิทยาศาสตร์

จากข้อมูลการทดลอง โมเดล AI ของจีนสามารถเรียนรู้ฟิสิกส์ได้เหมือนมนุษย์ - ภาพประกอบ: hpcwire.com

ตามที่ Nature ได้ระบุไว้ โมเดลปัญญาประดิษฐ์ใหม่ของจีนที่เรียกว่า AI-Newton ได้แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการ " ค้นพบ " หลักการทางฟิสิกส์จากข้อมูลการทดลองดิบ ซึ่งรวมถึงกฎข้อที่สองของนิวตันเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างมวล แรง และความเร่ง

ทีมงานจากมหาวิทยาลัยปักกิ่งกล่าวว่าแบบจำลองนี้เลียนแบบวิธีที่มนุษย์ทำ วิทยาศาสตร์ นั่นคือค่อยๆ สร้างคลังแนวคิดและกฎเกณฑ์จากข้อมูล AI-Newton สามารถดึงความรู้ออกมาได้โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมล่วงหน้า โดยการระบุแนวคิดที่เป็นประโยชน์

คียอน วาฟา นักวิทยาการคอมพิวเตอร์ (มหาวิทยาลัยฮาร์วาร์ด) ระบุว่า ระบบนี้ใช้ "การถดถอยเชิงสัญลักษณ์" (Symbolic Regression: SR) ซึ่งเป็นวิธีการหาสมการทางคณิตศาสตร์ที่ดีที่สุดเพื่ออธิบายปรากฏการณ์ทางกายภาพ วิธีนี้ถือเป็นแนวทางที่มีศักยภาพสำหรับการค้นพบทางวิทยาศาสตร์ เนื่องจากแบบจำลองนี้ได้รับการออกแบบให้อนุมานแนวคิดได้ด้วยตัวเอง

ทีมงานมหาวิทยาลัยปักกิ่งใช้เครื่องจำลองเพื่อสร้างข้อมูลจากการทดลอง 46 ครั้งเกี่ยวกับการเคลื่อนที่อิสระ การชน การแกว่ง และระบบคล้ายลูกตุ้ม และแทรกข้อผิดพลาดโดยเจตนาเพื่อสะท้อนข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง

ตัวอย่างเช่น AI-Newton ได้รับเพียงตำแหน่งของลูกบอลเมื่อเวลาผ่านไป และถูกขอให้หาสมการที่อธิบายความสัมพันธ์ระหว่างปริมาณทั้งสอง แบบจำลองได้สมการความเร็ว จากนั้น ในภารกิจถัดไป แบบจำลองยังคงใช้กฎข้อที่สองของนิวตันเพื่ออนุมานมวลของลูกบอล ผลลัพธ์เหล่านี้ยังไม่ได้รับการตรวจสอบโดยผู้ทรงคุณวุฒิ

ก่อนหน้านี้เคยมีความพยายามสอน AI ให้เข้าใจกฎฟิสิกส์มาก่อน ในปี 2019 ทีมงานจาก ETH Zurich ได้พัฒนา "AI Copernicus" ซึ่งเป็นโครงข่ายประสาทเทียมที่อนุมานวงโคจรของดาวเคราะห์จากข้อมูลการสังเกตการณ์ แต่มนุษย์ก็ยังต้องตีความสมการเหล่านั้นอยู่ดี

Vafa และเพื่อนร่วมงานของเขาที่ MIT ยังได้ทดลองกับโมเดลพื้นฐาน เช่น GPT, Claude หรือ Llama: เมื่อได้รับการฝึกฝนให้ทำนายตำแหน่งของดาวเคราะห์ พวกเขาจะเรียนรู้เฉพาะการจำลองวงโคจรเท่านั้น แต่อนุมาน "กฎแรงโน้มถ่วง" ที่ไม่มีความหมายเมื่อถูกขอให้หาแรงที่ควบคุมการเคลื่อนที่

ตามที่ Vafa กล่าวไว้ว่า “แบบจำลองภาษาที่ได้รับการฝึกให้ทำนายผลลัพธ์ของการทดลองทางฟิสิกส์จะไม่เข้ารหัสแนวคิดในลักษณะที่เรียบง่ายและกระชับเช่นเดียวกับมนุษย์ แต่บ่อยครั้งจะสร้างการแสดงที่ไม่ใช่ตามสัญชาตญาณ”

ผู้เชี่ยวชาญกล่าวว่า AI ที่สามารถอนุมานกฎหมายได้นั้นมีประโยชน์ แต่เพื่อจะค้นพบทางวิทยาศาสตร์ได้อย่างอิสระอย่างแท้จริง พวกเขาจำเป็นต้องดำเนินการในขั้นตอนต่างๆ มากกว่านี้ เช่น การกำหนดปัญหา การเสนอการทดลอง การวิเคราะห์ข้อมูล และการทดสอบสมมติฐาน

ตามที่ David Powers (มหาวิทยาลัย Flinders) กล่าว วิทยาศาสตร์เชิงทดลองต้องระบุตัวแปรสำคัญและดำเนินการทดลองอย่างเป็นระบบ

นักฟิสิกส์ Yan-Qing Ma จากมหาวิทยาลัยปักกิ่งเห็นด้วยว่า AI-Newton ยังห่างไกลจากจุดนั้นมาก แต่เน้นย้ำว่าโมเดลดังกล่าวอาจปูทางไปสู่ระบบ AI ในอนาคตที่สามารถใช้ข้อมูลจริงเพื่อค้นพบกฎทางฟิสิกส์ใหม่ๆ ด้วยตัวเองได้

ขณะนี้ทีมงานกำลังทดสอบความสามารถในการนำไปใช้กับทฤษฎีควอนตัม

กลับสู่หัวข้อ

วีเอ็นเอ

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