Китайські науковці створили ШІ-фреймворк, який дозволяє знаходити у великих наборах космічних даних нові закономірності. Вони вже випробували його на даних астрофізичних спостережень і переконалися, що він здатний виводити нові формули.
Що може штучний інтелект
Усі знають, що штучний інтелект останніми роками навчився виконувати чимало завдань, які, як раніше вважалося, були під силу тільки людському інтелекту. Однак нещодавно науковці змогли створити систему, яка здатна в прямому сенсі створювати нове наукове знання.
Принаймні, вони самі так заявляють. Йдеться про ШІ-фреймворк, розроблений у китайському Університеті Циньхуа. Це комп’ютерна система, яка поєднує нейромережу з різноманітними математичними програмами та базами даних.
Усі знають, як працює ШІ на основі нейромереж — його спочатку треба навчати на великому обсязі даних, показуючи, де котики, а де — собачки, аби він вже на інших картинках міг їх розпізнавати. Те саме з мовою: зрозумівши її патерни, комп’ютер і сам зможе щось написати.
ШІ вже використовували у науці, аби просіювати великі обсяги даних. Наприклад, нейромережі вже кілька років шукають на зображеннях галактики та класифікують їх. Однак це не той рівень, про який завжди мріяли науковці. Не комп’ютер, здатний створювати нові теорії.
Створення формул
Наука — це пошук нових закономірностей і правил, за якими функціонує світ. Науковець спостерігає за довкіллям, помічає певні особливості й перевіряє їх експериментально — вимірюючи дані та створюючи на їхній основі математичні моделі.
Саме цим і займається нова система PhyE2E. Вона перебирає набори даних і вміє шукати у них певні математичні закономірності так само як інші ШІ бачать котиків і собачок на картинках. Для цього її достатньо довго навчали на раніше встановлених людьми закономірностях.
Загалом PhyE2E може, використовуючи різні математичні методи, аналізувати будь-які масиви фізичних даних. Однак розробники вирішили протестувати його саме на астрофізиці — галузі, де накопичено величезну кількість спостережень. У результаті система змогла на основі цих даних самостійно побудувати п’ять формул, дуже подібних до тих, які раніше створили люди.
По суті, нова модель штучного інтелекту, розроблена цією дослідницькою групою, вчиться розбивати складні фізичні проблеми на простіші частини. Спираючись на існуючі та добре встановлені рівняння, він може генерувати нові формули, які ефективно описують зв’язок між різними змінними.
PhyE2E незабаром може бути використаний для аналізу інших експериментальних та астрофізичних даних, що може дати формули, які краще описують конкретні фізичні явища або взаємодії. У майбутньому його також можна буде адаптувати та застосовувати до інших дисциплін, потенційно сприяючи науковим відкриттям у різних галузях.
За матеріалами phys.org
