모든 물리 법칙은 상태 변수 간의 연결로 수학적으로 표현될 수 있습니다. 이 변수 세트는 당면한 시스템에 대한 철저하고 중복되지 않는 설명을 제공합니다. 숨겨진 상태 변수를 감지하는 실제 프로세스는 처리 능력과 인공 지능 가용성에도 불구하고 자동화를 거부했습니다.
물리적 현상을 모델링하기 위한 대부분의 데이터 기반 방법은 여전히 관련 상태 변수가 이미 알려져 있다는 가정에 의존합니다. 오랜 질문은 고차원 관측 데이터에서만 상태 변수를 식별할 수 있는지 여부입니다.
Columbia Engineering의 과학자들은 관찰된 시스템이 가질 가능성이 있는 상태 변수의 수와 이러한 변수가 무엇인지를 결정하는 원리를 제안했습니다. 그들은 비디오 카메라를 통해 물리적 현상을 관찰한 다음 관찰된 역학을 완전히 설명하는 최소한의 기본 변수 집합을 검색하도록 새로운 AI 프로그램을 설계했습니다.
기계 공학과의 Creative Machines Lab 소장인 Hod Lipson은 다음과 같이 말했습니다. “우리는 이 대답이 충분히 가깝다고 생각했습니다. 특히 물리학이나 기하학에 대한 지식 없이 AI가 액세스할 수 있는 모든 것은 원시 비디오 장면이었습니다. 그러나 우리는 숫자뿐만 아니라 변수를 알고 싶었습니다.”
그런 다음 과학자들은 프로그램이 식별한 실제 변수를 시각화했습니다. 프로그램은 인간이 접근할 수 있는 직관적인 언어로 변수를 표현할 수 없기 때문에 변수 자체를 추출하는 것이 어려웠습니다. 상당한 조사 끝에 컴퓨터가 선택한 두 개의 변수가 팔의 각도와 일치하는 것으로 나타났지만 나머지 두 개는 아직 알려지지 않았습니다.
보위안 첸 박사 듀크 대학교의 조교수인 '22는 이렇게 말했습니다. “각 및 선형 속도, 운동 에너지 및 위치 에너지, 알려진 양의 조합 등 우리가 생각할 수 있는 모든 것과 다른 변수를 연관시키려고 했습니다. 그러나 완벽하게 일치하는 것은 하나도 없었습니다. 우리는 AI가 좋은 예측을 하고 있었기 때문에 AI가 XNUMX가지 변수로 구성된 좋은 세트를 찾았다고 확신했지만, 그것이 말하는 수학적 언어를 아직 이해하지 못합니다.”
따라서 그들은 알려진 솔루션으로 여러 다른 물리적 시스템을 검증했습니다. 그들은 명확한 답을 모르는 시스템의 비디오를 제공했습니다. 첫 번째 비디오에는 지역 중고차 주차장 앞에서 물결치는 "에어 댄서"가 등장했습니다. 몇 시간의 분석 후 프로그램은 8개의 변수를 반환했습니다. Lava 램프의 비디오도 8개의 24개 변수를 생성했습니다. 그런 다음 그들은 휴일 벽난로 루프에서 불꽃 비디오 클립을 제공했고 프로그램은 XNUMX개의 변수를 반환했습니다.
립슨이 말했다. "나는 우리가 지적인 외계 종족을 만난 적이 있는지, 그들이 우리와 같은 물리 법칙을 발견했을까, 아니면 우주를 다르게 설명할 수 있을지 항상 궁금했습니다."
“일부 현상은 잘못된 변수 집합을 사용하여 이해하려고 하기 때문에 수수께끼처럼 복잡해 보일 수 있습니다. 실험에서는 AI가 다시 시작될 때마다 변수의 수는 같았지만 구체적인 변수는 달랐다. 예, 우주를 설명하는 다른 방법이 있으며 우리의 선택이 완벽하지 않을 가능성이 큽니다.”
이러한 유형의 AI는 과학자들이 생물학에서 우주론에 이르는 영역에서 이론적인 이해가 데이터의 홍수와 보조를 맞추지 못하는 복잡한 현상을 푸는 데 도움이 될 수 있습니다.
Kuang Huang 박사 논문의 공동저자인 '22, 말했다, "이 작업에서 비디오 데이터를 사용하는 동안 레이더 어레이 또는 DNA 어레이와 같은 모든 어레이 데이터 소스를 사용할 수 있습니다."
립슨은 다음과 같이 주장한다. "과학자들은 단순히 많은 현상을 설명할 좋은 변수가 없기 때문에 많은 현상을 잘못 해석하거나 이해하지 못할 수 있습니다."
"천년 동안 사람들은 물체가 빠르게 또는 느리게 움직이는 것에 대해 알고 있었지만 속도와 가속도의 개념이 공식적으로 정량화되었을 때만 뉴턴이 그의 유명한 운동 법칙 F=MA를 발견할 수 있었습니다."
“열역학 법칙이 공식화되기 전에 온도와 압력을 설명하는 변수를 식별해야 했습니다. 변수는 모든 이론의 선구자입니다.”
저널 참조 :
- Chen, B., Huang, K., Raghupathi, S. et al. 실험 데이터에 숨겨진 기본 변수의 자동 검색. Nat 컴퓨터 과학 2, 433-442 (2022). DOI: 10.1038/s43588-022-00281-6
