Şaşırtıcı bir şekilde, Çin yapay zeka modeli insanlar gibi fiziksel yasaları keşfetti

Çin'in yapay zeka-Newton modeli, ham verilerden kurallar çıkarabilme yeteneğiyle şaşırtıyor ve bilimsel araştırmalar için yeni ufuklar açıyor.

Deneysel verilere göre, Çin yapay zeka modeli insanlar gibi fizik öğrenebiliyor - İllüstrasyon: hpcwire.com

Nature dergisine göre, AI-Newton adı verilen yeni bir Çin yapay zeka modeli, ham deneysel verilerden fiziksel prensipleri " keşfetme " yeteneğini gösterdi. Bu prensipler arasında kütle, kuvvet ve ivme arasındaki ilişkiye dair Newton'un ikinci yasası da yer alıyor.

Pekin Üniversitesi ekibi, modelin insanların bilim yapma biçimini taklit ettiğini, yani verilerden kademeli olarak bir kavram ve yasa deposu oluşturduğunu söyledi. Yapay Zeka-Newton, faydalı kavramları belirleyerek önceden programlanmadan bilgi elde edebiliyor.

Bilgisayar bilimci Keyon Vafa'ya (Harvard Üniversitesi) göre, bu sistem fiziksel bir olguyu tanımlamak için en iyi matematiksel denklemi bulma yöntemi olan "sembolik regresyon"u (SR) kullanıyor. Model, kavramları kendi başına çıkaracak şekilde tasarlandığı için, bu yöntem bilimsel keşifler için potansiyel bir yaklaşım olarak kabul ediliyor.

Pekin Üniversitesi ekibi, serbest hareket, çarpışmalar, salınımlar ve sarkaç benzeri sistemler üzerine 46 deneyden veri üretmek için bir simülatör kullandı ve gerçek dünya verilerini yansıtmak için kasıtlı olarak hatalar ekledi.

Örneğin, AI-Newton'a yalnızca bir topun zaman içindeki konumu verildi ve iki nicelik arasındaki ilişkiyi açıklayan bir denklem bulması istendi. Model, hız denklemini türetti. Ardından, bir sonraki görevde, topun kütlesini çıkarmak için Newton'un ikinci yasasını kullanmaya devam etti. Bu sonuçlar henüz hakem değerlendirmesinden geçmedi.

Yapay zekaya fizik yasalarını türetmeyi öğretme girişimleri daha önce de yapılmıştı. 2019 yılında, ETH Zürih'teki bir ekip, gözlemsel verilerden gezegen yörüngelerini çıkarsayan bir sinir ağı olan "AI Copernicus"u geliştirdi, ancak insanların denklemleri yorumlaması gerekiyordu.

Vafa ve MIT'deki meslektaşları ayrıca GPT, Claude veya Llama gibi temel modellerle de deneyler yaptılar: Gezegenlerin konumlarını tahmin etmeleri için eğitildiklerinde, yalnızca yörüngeleri yeniden üretmeyi öğrendiler, ancak hareketi yöneten kuvveti türetmeleri istendiğinde anlamsız bir "yerçekimi yasası" çıkardılar.

Vafa'ya göre, "bir fizik deneyinin sonuçlarını tahmin etmek üzere eğitilmiş bir dil modeli, kavramları insanlardaki gibi basit ve öz bir şekilde kodlamayacak, ancak çoğu zaman sezgisel olmayan bir temsil yaratacaktır."

Uzmanlar, yasa çıkarabilen yapay zekanın yararlı olduğunu, ancak gerçek anlamda bağımsız bilimsel keşifler yapabilmek için daha fazla adım atmaları gerektiğini söylüyor: Bir problemi tanımlamak, deneyler önermek, verileri analiz etmek ve hipotezleri test etmek.

David Powers'a (Flinders Üniversitesi) göre deneysel bilim, temel değişkenlerin belirlenmesini ve sistematik deneyler yürütülmesini gerektirir.

Pekin Üniversitesi'nden fizikçi Yan-Qing Ma, AI-Newton'un bundan çok uzak olduğunu kabul ediyor ancak modelin, gerçek verileri kullanarak kendi başına yeni fizik yasaları keşfedebilen gelecekteki AI sistemleri için yol açabileceğini vurguluyor.

Ekip şimdi bunun kuantum teorilerine uygulanabilirliğini test ediyor.

Konuya geri dön

VNA

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