Джакарта –
Если мы вспомним новую теорию, которая позже была связана с физикой, возможно, мы вспомним об Альберте Эйнштейне или Исааке Ньютоне. Нобелевские премии также были присуждены многим новым теориям.
Исследователи из Forschungszentrum Jülich запрограммировали искусственный интеллект, получивший Нобелевскую премию. Способность ИИ распознавать закономерности в сложных наборах данных и формулировать физические теории.
Мориц Хелиас из Института перспективного моделирования Юлиха (IAS-6) объясняет «физику искусственного интеллекта» и ее отличие от традиционных подходов.
Процесс предложения физиками новых теорий
Обычно, пытаясь объяснить поведение системы, физики начинают с наблюдений за самой системой, а затем рассматривают взаимодействие ее компонентов. Отсюда можно создавать и проверять новые гипотезы.
Известным примером является закон гравитации Исаака Ньютона, который не только объясняет силу гравитации на Земле, но и с хорошей точностью предсказывает движения планет, лун и комет. Для выдвижения гипотезы используются различные подходы. Выбор правильного подхода и его адаптация в случае необходимости – это сложная задача, которую необходимо решить.
ИИ-подход к теории генерации
Как сообщает Sci Tech Daily, обычно используется подход «физика для машинного обучения». Forschungszentrum и члены его группы используют физические методы для анализа и понимания сложного функционирования ИИ.
Клаудия Мергер, член исследовательской группы Forschungszentrum, разработала новую идею, а именно использование нейронных сетей, которые учатся точно отображать сложное поведение, адаптированное к более простым системам. В другом смысле ИИ стремится упростить все сложные взаимодействия, наблюдаемые между компонентами системы.
Затем эти физики использовали упрощенную систему и создали обратное отображение с помощью обученного ИИ. Когда они возвращаются к сложным системам, они разрабатывают новые теории, выстраивая сложные взаимодействия из более простых взаимодействий.
Применение ИИ
В конечном счете, этот подход не слишком отличается от подхода физиков, но его отличает то, как взаимодействия описываются на основе параметров ИИ. Этот взгляд на мир, описываемый через взаимодействия между его компонентами, подчиняющимися определенным законам, составляет основу физики ИИ, которая сочетает в себе принципы физики с пониманием взаимодействий, основанным на искусственном интеллекте.
ИИ применяется, например, к набору данных черно-белых изображений с рукописными цифрами при работе с нейронными сетями. В рамках своей докторской диссертации Клаудия Мергер исследовала, как небольшие подструктуры изображений, такие как края чисел, взаимодействуют с пикселями. Результаты его исследования показали, что существуют группы пикселей, которые имеют тенденцию быть более яркими, что затем играет важную роль в формировании краев чисел.
ИИ можно использовать для быстрого расчета трюков при большом количестве возможных взаимодействий. Без этого трюка шансы увидеть систему очень малы. Вычислительные усилия ИИ остаются высокими из-за большого количества возможных взаимодействий даже в системах со многими компонентами.
Однако исследовательской группе удалось эффективно настроить эти параметры взаимодействия, что позволило нам проанализировать систему примерно с 1000 взаимодействующих компонентов, что соответствует площади изображения до 1000 пикселей. Существует возможность гораздо более широкого использования системы в будущем за счет увеличения усилий по оптимизации.
Многие ИИ обучены изучать теорию данных. Однако теории, которые изучает ИИ, обычно не поддаются интерпретации. Напротив, ИИ скрыт в неявно обученных параметрах. Этот подход физиков извлекает изучаемую теорию и формулирует взаимодействие между компонентами системы, лежащее в основе физики.
Таким образом, это часть области ИИ, которую можно описать, особенно в контексте «физики ИИ», где язык физики полезен для описания результатов ИИ. Языки взаимодействия используются для формирования связей между сложностью операций ИИ и теориями, которые могут понять люди.
Посмотрите видео «Коминфо говорит, что SE AI — это мягкое регулирование, дополняющее закон ITE»
(нет/нет)
2024-03-23 20:00:00
1711224888
#Ворота #революции #теоретической #физике
