يمكن للذكاء الاصطناعي القائم على الفيزياء أن يستنتج قوانين الأكوان الخيالية

بعد تدريس حيل الذكاء الاصطناعي التي يستخدمها الفيزيائيون لفهم العالم الحقيقي ، آلة قوية للغاية

هناك قصة مشهورة حول كيف لاحظ غاليليو تأرجح مصباح في كاتدرائية بيزا ، وقياسه بالنسبة لنبضه. وخلص إلى أن الفترة ثابتة ومستقلة عن السعة.

اقترح غاليليو أن البندول يمكن أن يتحكم في الساعة ، وقام فيما بعد بتطوير جهاز مماثل ، على الرغم من أن Huygens قام ببناء الساعة الأولى من هذا النوع بعد 15 عامًا من وفاة جاليليو.

عند الاكتشاف ، تجاهل عبقرية جاليليو جميع التفاصيل غير السارة التي يمكن أخذها في الاعتبار - مقاومة الهواء ، ودرجة الحرارة ، والضوء الخافت ، والضوضاء ، وغيرهم من الأشخاص. اعتبر أبسط نموذج لمصباح متأرجح ، يستخدم فقط فترةه ، مع التركيز على الميزة الأكثر وضوحًا.

يعتقد العديد من المؤرخين أن نهج جاليليو يمثل المرحلة الأولى في تطور المنهج العلمي - العملية التي أعطتنا الرحلات الجوية ، ونظرية الكم ، وأجهزة الكمبيوتر الإلكترونية ، والنسبية العامة والذكاء الاصطناعي.

في السنوات الأخيرة ، بدأت أنظمة الذكاء الاصطناعي في العثور على أنماط مثيرة للاهتمام في البيانات وحتى اشتقاق بعض قوانين الفيزياء بشكل مستقل. ولكن في هذه الحالات ، دأبت منظمة العفو الدولية دائمًا على دراسة مجموعة معينة من البيانات المعزولة عن مشتتات العالم الحقيقي. قدرات أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه بعيدة عن الوصول إلى قدرات أشخاص مثل غاليليو.

وهذا يثير سؤالًا مثيرًا للاهتمام: هل من الممكن تطوير نظام ذكاء اصطناعي يطور النظريات ، كما فعلت جاليليو ، مع التركيز على المعلومات اللازمة لشرح الجوانب المختلفة للعالم التي تلاحظها؟

اليوم ، بفضل عمل Tylin Wu و Max Tegmark من MIT ، نعرف الإجابة. لقد طوروا الذكاء الاصطناعي ، ونسخ نهج جاليليو وبعض الحيل الأخرى التي تعلمها الفيزيائيون على مر القرون. إن نظام فيزيائي الذكاء الاصطناعي الخاص بهم قادر على استنباط العديد من قوانين الفيزياء في عوالم غامضة ، تم إنشاؤها خصيصًا لمحاكاة تعقيد كوننا.

بدأ Wu و Tegmark بتحديد ضعف كبير في الذكاء الاصطناعي الحديث. في مجموعة بيانات كبيرة ، يبحثون عادةً عن نظرية موحدة تحكم المجموعة بأكملها. ولكن كلما أصبحت مجموعة البيانات أكبر وأكثر تجزئة ، زادت صعوبة القيام بها. بالنسبة لمنظمة العفو الدولية الحالية ، سيكون من المستحيل البحث عن قوانين الفيزياء في الكاتدرائية.

للتعامل مع هذه المشكلة ، يستخدم الفيزيائيون طرقًا مختلفة في التفكير تبسط المهمة. الأول هو تطوير النظريات التي تصف جزءًا صغيرًا من البيانات. والنتيجة هي عدة نظريات تصف جوانب مختلفة من البيانات - على سبيل المثال ، ميكانيكا الكم ، أو نظرية النسبية. صمم وو و Tegmark فيزيائي AI ليشبه مجموعات البيانات الكبيرة بنفس الطريقة.

آخر من القواعد الأساسية للفيزيائيين هو ماكينة حلاقة أوكام ، أو فكرة تفوق الأفكار البسيطة. لذلك ، يتجاهل الفيزيائيون النظريات التي تتطلب مبدعًا أنشأ الكون أو الأرض: إن وجود مبدع يثير مجموعته من الأسئلة حول طبيعته أو أصله.

من المعروف أن الذكاء الاصطناعي يميل إلى إنتاج نماذج معقدة للغاية تصف البيانات التي يتم تدريبهم عليها. لذلك ، قام وو و Tegmark أيضًا بتدريب النظام على تفضيل النظريات الأبسط على النظريات المعقدة. استخدموا مقياسًا بسيطًا للتعقيد بناءً على كمية المعلومات التي تغطيها النظرية.

إحدى الحيل الشهيرة للفيزيائيين هي البحث عن طرق لتوحيد النظريات. إذا كانت إحدى النظريات قادرة على التعامل مع مهام اثنتين ، فمن الأرجح أنها أفضل. هذا دفع الفيزيائيين للبحث عن قانون واحد يحكم كل شيء (على الرغم من عدم وجود دليل حقيقي على وجود مثل هذه النظرية).

المبدأ الأخير الذي ساعد الفيزيائيين في أبحاثهم: إذا نجح شيء ما في وقت سابق ، فيمكنه العمل مع المهام المستقبلية. لذلك ، يتذكر فيزيائي AI من Wu و Tegmark الحلول التي تم الحصول عليها للمشكلات ويحاول تطبيقها على المهام المستقبلية.

مسلحين بهذه التقنيات ، أرسل وو و Tegmark فيزيائي AI للعمل. طوروا 40 عوالم غامضة تحكمها قوانين الفيزياء ، تتغير من مكان إلى آخر. في أحد هذه العوالم ، يمكن أن تقع الكرة المهجورة تحت تأثير الجاذبية في منطقة تسيطر عليها الإمكانات الكهرومغناطيسية ، ثم تقع في منطقة تسيطر عليها الإمكانات التوافقية ، وما إلى ذلك.

تساءل وو و Tegmark عما إذا كان فيزيائي AI الخاص بهما قادرًا على اشتقاق قوانين الفيزياء المقابلة من خلال دراسة حركة الكرة ببساطة. وقارنوا سلوك فيزيائي الذكاء الاصطناعي بسلوك "فيزيائي حديثي الولادة" باستخدام نهج مماثل ، ولكن بدون فرص التعلم ، وكذلك مع عمل شبكة عصبية كلاسيكية.

اتضح أن كلاً من فيزيائي الذكاء الاصطناعي و "فيزيائي حديثي الولادة" يمكنهما استخلاص القوانين الصحيحة. ويقولون: "كلا الكيانين قادران على فهم أكثر من 90٪ من العوالم الغامضة الأربعين".

الميزة الرئيسية لفيزيائي الذكاء الاصطناعي على "الوليد" هي عملية التعلم المتسارعة والحاجة إلى مجموعة بيانات أصغر. يقول وو وتيغمارك: "يبدو أن عالماً من ذوي الخبرة يمكنه حل المشاكل الجديدة بشكل أسرع من المبتدئ ، بالاعتماد على المعرفة الموجودة بمشاكل مماثلة".

يعمل نظامهم بشكل أفضل بكثير من الشبكة العصبية العادية. ويقولون: "يتعلم فيزيائي الذكاء الاصطناعي الخاص بنا بشكل أسرع وينتج توقعًا يعني خطأ مربعًا أصغر بمليارات المرات من الشبكة العصبية القياسية ذات التمثيل المباشر ذات التعقيد المماثل".

هذا عمل مثير للإعجاب يشير إلى أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يؤثر بشكل كبير على التقدم العلمي. بالطبع ، سيكون الاختبار الحقيقي هو السماح للفيزيائي بالذكاء الاصطناعي على أرض الواقع ، على سبيل المثال ، وضعه في كاتدرائية بيزا ، ومعرفة ما إذا كان يعرض مبدأ عمل الساعة الميكانيكية. أو نقلها إلى بيانات معقدة أخرى ، مثل البيانات التي تحير الاقتصاديين وعلماء الأحياء وعلماء المناخ. من الواضح أن هذه مهمة سهلة لمثل هذا النظام.

وإذا نجح عمل فيزيائي الذكاء الاصطناعي ، فسيكون المؤرخون العلميون قادرين على اعتباره الخطوة الأولى في عصر جديد لتطور المنهج العلمي منذ زمن غاليليو ورفاقه من البشر. لا أحد يعرف إلى أين يمكنها أن تقودنا.