Tüm fizik yasaları, durum değişkenleri arasındaki bağlantılar şeklinde matematiksel olarak ifade edilebilir. Bu değişkenler seti, eldeki sistemin ayrıntılı ve gereksiz olmayan bir tanımını sağlar. Gizli durum değişkenlerini tespit etmeye yönelik gerçek süreç, işlem gücüne ve yapay zekanın varlığına rağmen otomasyona meydan okuyor.
Fiziksel olayları modellemeye yönelik veriye dayalı yöntemlerin çoğu hâlâ ilgili durum değişkenlerinin zaten bilindiği varsayımına dayanmaktadır. Uzun süredir devam eden bir soru, durum değişkenlerini yalnızca yüksek boyutlu gözlemsel verilerden tanımlayıp tanımlayamayacağıdır.
Columbia Engineering'deki bilim adamları, gözlemlenen bir sistemin muhtemelen kaç tane durum değişkenine sahip olabileceğini ve bu değişkenlerin neler olabileceğini belirlemek için bir prensip önerdiler. Fiziksel olayları bir video kamera aracılığıyla gözlemlemek ve ardından gözlemlenen dinamikleri tam olarak tanımlayan minimum sayıda temel değişkenleri aramaya çalışmak için yeni bir yapay zeka programı tasarladılar.
Makine Mühendisliği Bölümü Yaratıcı Makineler Laboratuvarı direktörü Hod Lipson şunları söyledi: “Bu cevabın yeterince yakın olduğunu düşündük. Özellikle yapay zekanın erişebildiği tek şey, herhangi bir fizik veya geometri bilgisi olmaksızın ham video görüntüleri olduğundan. Ancak biz sadece sayılarını değil, değişkenleri de bilmek istedik.”
Bilim adamları daha sonra programın tanımladığı gerçek değişkenleri görselleştirdiler. Program, değişkenleri insanların erişebileceği herhangi bir sezgisel dilde ifade edemediğinden değişkenlerin kendilerinin çıkarılması zordu. Kapsamlı bir incelemenin ardından, bilgisayarın seçtiği değişkenlerden ikisinin kolların açılarıyla eşleştiği ancak diğer ikisinin hala bilinmediği ortaya çıktı.
Boyuan Chen Ph.D. '22, Duke Üniversitesi'nde yardımcı doçent şunları söyledi: "Diğer değişkenleri aklımıza gelen her şeyle ilişkilendirmeye çalıştık: açısal ve doğrusal hızlar, kinetik ve potansiyel enerji ve bilinen niceliklerin kombinasyonları. Ama hiçbir şey tam olarak uymuyor gibiydi. Yapay zekanın iyi tahminler yapması nedeniyle dört değişkenden oluşan iyi bir dizi bulduğundan emindik ancak konuştuğu matematiksel dili henüz anlamıyoruz."
Bu nedenle diğer birçok fiziksel sistemi bilinen çözümlerle doğruladılar. Açık cevabını bilmedikleri sistemlerin videolarını beslediler. İlk videolarda yerel bir kullanılmış araba park yerinin önünde dalgalanan bir "hava dansçısı" yer alıyordu. Birkaç saatlik analizin ardından program 8 değişken döndürdü. Bir Lav lambasının videosu da 8 sekiz değişken üretti. Daha sonra bir tatil şöminesi döngüsünden alevlerin bir video klibini beslediler ve program 24 değişken döndürdü.
Lipson şunları söyledi: “Her zaman merak etmişimdir ki, acaba akıllı bir uzaylı ırkıyla tanışmış mıyız, onlar da bizimle aynı fizik yasalarını mı keşfedeceklerdi, yoksa evreni farklı mı tanımlayacaklardı?”
"Belki de bazı fenomenler gizemli bir şekilde karmaşık görünüyor çünkü onları yanlış değişkenler kümesini kullanarak anlamaya çalışıyoruz. Deneylerde, yapay zeka her yeniden başlatıldığında değişken sayısı aynıydı ancak belirli değişkenler farklıydı. Yani evet, evreni tanımlamanın alternatif yolları var ve seçimlerimizin mükemmel olmaması oldukça muhtemel.”
Bu tür yapay zeka, bilim adamlarının, teorik anlayışın veri seline ayak uyduramadığı, biyolojiden kozmolojiye kadar çeşitli alanlardaki karmaşık olayları çözmelerine yardımcı olabilir.
Kuang Huang Doktora Derecesi '22, makalenin ortak yazarlarından biri, şuraya, "Bu çalışmada video verilerini kullanırken, herhangi bir dizi veri kaynağı kullanılabilir; örneğin radar dizileri veya DNA dizileri."
Lipson şunu savunuyor: "Bilim insanları birçok olguyu yanlış yorumluyor ya da anlamakta başarısız olabiliyorlar çünkü onları açıklayacak iyi bir değişkenler dizisine sahip değiller."
"Binlerce yıldır insanlar nesnelerin hızlı veya yavaş hareket ettiğini biliyordu, ancak ancak hız ve ivme kavramı resmi olarak ölçüldüğü zaman Newton ünlü hareket yasasını F=MA keşfedebildi."
“Termodinamiğin yasalarının resmileştirilmesinden önce sıcaklık ve basıncı tanımlayan değişkenlerin tanımlanması gerekiyordu ve bu durum bilim dünyasının her köşesi için geçerli. Değişkenler herhangi bir teorinin öncüsüdür.”
Dergi Referans:
- Chen, B., Huang, K., Raghupathi, S. ve diğerleri. Deneysel verilerde gizli olan temel değişkenlerin otomatik keşfi. Nat Bilgisayar Bilimi 2, 433-442 (2022). DOI: 10.1038/s43588-022-00281-6
