A fizika minden törvénye matematikailag kifejezhető állapotváltozók közötti kapcsolatként. Ez a változókészlet alapos és nem redundáns leírást ad az adott rendszerről. A rejtett állapotváltozók észlelésének tényleges folyamata dacolt az automatizálással, a feldolgozási teljesítmény és a mesterséges intelligencia rendelkezésre állása ellenére.
A legtöbb adatvezérelt módszer a fizikai jelenségek modellezésére még mindig azon a feltételezésen alapul, hogy a releváns állapotváltozók már ismertek. Régóta fennálló kérdés, hogy képes-e állapotváltozókat azonosítani csak nagydimenziós megfigyelési adatokból.
A Columbia Engineering tudósai egy elvet javasoltak annak meghatározására, hogy egy megfigyelt rendszer hány állapotváltozóval rendelkezik, és melyek lehetnek ezek a változók. Új mesterségesintelligencia-programot terveztek a fizikai jelenségek videokamerán keresztüli megfigyelésére, majd megpróbálnak megkeresni az alapvető változók minimális halmazát, amelyek teljes mértékben leírják a megfigyelt dinamikát.
Hod Lipson, a Gépészmérnöki Tanszék Kreatív Gépek Laboratóriumának igazgatója elmondta: „Úgy gondoltuk, ez a válasz elég közeli. Főleg, hogy a mesterséges intelligencia csak nyers videofelvételhez férhetett hozzá, fizika vagy geometria ismerete nélkül. De tudni akartuk a változókat, nem csak a számukat.”
A tudósok ezután megjelenítették a program által azonosított tényleges változókat. Mivel a program nem tudja kifejezni a változókat semmilyen intuitív nyelven, amely az emberek számára is elérhető lenne, maguknak a változóknak a kinyerése kihívást jelentett. Hosszas vizsgálat után kiderült, hogy a számítógép által kiválasztott változók közül kettő megegyezik a karok szögével, a másik kettő azonban még ismeretlen.
Boyuan Chen Ph.D. '22, a Duke Egyetem adjunktusa azt mondta: „Megpróbáltuk a többi változót bármivel és mindennel összefüggésbe hozni, ami eszünkbe jutott: szög- és lineáris sebességekkel, kinetikus és potenciális energiával, valamint ismert mennyiségek kombinációival. De úgy tűnt, semmi sem egyezik tökéletesen. Biztosak voltunk abban, hogy a mesterséges intelligencia négy változóból álló jó halmazt talált, mivel jó előrejelzéseket adott, de még nem értjük a matematikai nyelvet, amelyet beszél.”
Ezért számos más fizikai rendszert validáltak ismert megoldásokkal. Olyan rendszerekről készítettek videókat, amelyekre nem tudták a pontos választ. Az első videók egy „légtáncost” mutattak be, amint egy helyi használtautó-telep előtt hullámzott. Néhány órás elemzés után a program 8 változót adott vissza. Egy lávalámpáról készült videó is 8 nyolc változót produkált. Ezután egy üdülési kandallóhurok lángjairól készült videoklipet tápláltak, és a program 24 változót adott vissza.
Lipson azt mondta: „Mindig is azon töprengtem, ha találkozunk egy intelligens idegen fajjal, vajon ugyanazokat a fizikai törvényeket fedezték volna fel, mint mi, vagy másképp írják le az univerzumot?
„Talán néhány jelenség talányosan összetettnek tűnik, mert rossz változókészlettel próbáljuk megérteni őket. A kísérletekben az AI minden újraindulásakor a változók száma azonos volt, de a konkrét változók különböztek. Tehát igen, vannak alternatív módok az univerzum leírására, és nagyon is lehetséges, hogy a döntéseink nem tökéletesek.”
Az ilyen típusú mesterséges intelligencia segíthet a tudósoknak olyan összetett jelenségek feltárásában, amelyek elméleti megértése nem tart lépést az adatok özönével – a biológiától a kozmológiáig terjedő területeken.
Kuang Huang Ph.D. '22, a lap társszerzője, mondott, "Míg ebben a munkában videoadatokat használtunk, bármilyen tömb adatforrást fel lehetett használni – például radartömböket vagy DNS-tömböket."
Lipson ezzel érvel „Lehet, hogy a tudósok sok jelenséget félreértelmeznek vagy nem értenek meg egyszerűen azért, mert nincs megfelelő változókészletük a leírásukhoz.”
„Ezredek óta tudtak az emberek a gyorsan vagy lassan mozgó tárgyakról, de Newton csak akkor fedezhette fel híres mozgástörvényét, amikor a sebesség és a gyorsulás fogalmát formálisan számszerűsítették.
„A hőmérsékletet és nyomást leíró változókat azonosítani kellett, mielőtt formalizálni lehetne a termodinamika törvényeit, és így tovább a tudományos világ minden szegletében. A változók minden elmélet előfutárai.”
Journal Reference:
- Chen, B., Huang, K., Raghupathi, S. et al. A kísérleti adatokban elrejtett alapvető változók automatikus felfedezése. Nat Comput Sci 2, 433–442 (2022). DOI: 10.1038/s43588-022-00281-6
