Немски учени обучиха ИИ-модел да мисли като Айнщайн и Нютон

Учени от Forschungszentrum Jülich (национална изследователска институция) в Германия успешно са обучили модел с изкуствен интелект (ИИ) да мисли като Алберт Айнщайн или Исак Нютон. Използвайки това обучение, моделът може да разпознава модели в сложни набори от данни и да формира физически теории около тях.

Историята помни имена като Айнщайн или Нютон, защото те са ни дали по-нови теории, които са издържали проверката на времето, както и безброй експерименти, проведени от учени, дошли след тях. Такива теории обясняват наблюденията, направени от тях, но и други явления, които може да се случват около нас.

Например, законите за гравитацията на Нютон ни помагат да обясним гравитационната сила не само на Земята, но и да предскажем точно движението на други планети, Луната и други небесни обекти.

Обучение на ИИ да мисли като физик

Съществуват два основни подхода за формиране на нова теория или хипотеза. Може да се тръгне от известните закони на областта и от тях да се изведат нови хипотези. Или пък да се опитаме да обясним поведението на даден обект или ново явление с нова теория. Сложната част обаче е да се избере правилният подход, за да се стигне до хипотезата.

Преди да се опитат да обучат ИИ да мисли за физиката, изследователите са използвали физиката, за да разберат функционирането на самия ИИ. Изследователката Клаудия Мърджър от института използва изкуствен интелект, за да картографира точно сложното поведение в по-проста система. ИИ прави това, като опростява сложните взаимодействия между компонентите на системата.

След това изследователският екип използва опростената система, за да създаде обратна карта с обучен изкуствен интелект. Тъй като системата се връщала от прости компоненти към сложни, тя развивала нова теория. Подходът бил подобен на този, който би могъл да избере един физик. С изключение на това, че взаимодействията били разчетени в параметрите, определени от ИИ.

Изследователите наричат това „физика на ИИ“.

По какво се различава този ИИ-модел от другите?

Сливането изследва как по-малките подструктури в ръкописните числа се състоят от взаимодействия между пикселите, за да демонстрира как моделът на ИИ може да мисли. С помощта на ИИ изследователите изказват теорията, че групите от по-ярки пиксели допринасят за формата на ръкописното число.

Използването на изкуствен интелект е полезно, тъй като позволява да се изследват голям брой взаимодействия едновременно. Въпреки че това увеличава изчислителните усилия, човек може да разглежда само изключително малки системи, без да включва изкуствен интелект.

Това, по което системата се различава от другите модели на ИИ, които вече са пуснати е начинът на обучение и нашето разбиране за това как работи. Обикновено моделите на ИИ се учат на теорията на данните, използвани за тяхното обучение. Това обучение е скрито в параметрите на обучената система.

Вместо да използват подхода на физиката на ИИ, изследователите успешно са извлекли теорията, научена от компютъра и езика, който той използва, за да обясни взаимодействията между компонентите на системата. След това това може да се използва за изграждане на мост между сложното функциониране на ИИ и теориите, които хората могат да разберат.

Резултатите от изследването са публикувани в списание Physical Review X.