भौतिकी-आधारित कृत्रिम बुद्धि काल्पनिक ब्रह्मांडों के नियमों का अनुमान लगा सकती है

एआई के गुर सिखाने के बाद जो भौतिक विज्ञानी वास्तविक दुनिया को समझने के लिए उपयोग करते हैं, एक अत्यंत शक्तिशाली मशीन है

इस बारे में एक प्रसिद्ध कहानी है कि गैलीलियो ने कैसे पीसा के कैथेड्रल में एक दीपक के झूले का अवलोकन किया, और अपनी नाड़ी के संबंध में इसे मापा। वह इस निष्कर्ष पर पहुंचा था कि अवधि स्थिर और आयाम से स्वतंत्र है।

गैलीलियो ने सुझाव दिया कि पेंडुलम घड़ी को नियंत्रित कर सकता है, और बाद में एक समान उपकरण विकसित किया है, हालांकि हुइलेन्स ने गैलीलियो की मृत्यु के 15 साल बाद इस प्रकार की पहली घड़ी का निर्माण किया था।

एक खोज करते हुए, गैलीलियो की प्रतिभा ने उन सभी अप्रिय विवरणों को नजरअंदाज कर दिया, जिन्हें ध्यान में रखा जा सकता है - वायु प्रतिरोध, तापमान, टिमटिमाता प्रकाश, शोर, अन्य लोग, आदि। उन्होंने एक झूलते हुए दीपक का सबसे सरल मॉडल माना, केवल इसकी अवधि का उपयोग करते हुए, सबसे अधिक ध्यान देने योग्य विशेषता पर ध्यान केंद्रित किया।

कई इतिहासकारों का मानना ​​है कि गैलीलियो दृष्टिकोण वैज्ञानिक पद्धति के विकास में सबसे प्रारंभिक चरण का प्रतिनिधित्व करता है - वह प्रक्रिया जिसने हमें उड़ानें, क्वांटम सिद्धांत, इलेक्ट्रॉनिक कंप्यूटर, सामान्य सापेक्षता और कृत्रिम बुद्धि दी।

हाल के वर्षों में, AI सिस्टम ने डेटा में दिलचस्प पैटर्न ढूंढना शुरू कर दिया है और यहां तक ​​कि स्वतंत्र रूप से भौतिकी के कुछ कानूनों को भी प्राप्त किया है। लेकिन इन मामलों में, एआई ने हमेशा वास्तविक दुनिया के ध्यान भंग से पृथक डेटा के एक विशेष सेट का अध्ययन किया है। इन AI सिस्टम की क्षमताएं गैलीलियो जैसे लोगों की क्षमताओं तक पहुंचने से बहुत दूर हैं।

यह एक दिलचस्प सवाल उठाता है: क्या एआई प्रणाली विकसित करना संभव है जो सिद्धांतों को विकसित करता है, जैसा कि गैलीलियो ने दुनिया के विभिन्न पहलुओं की व्याख्या करने के लिए आवश्यक जानकारी पर ध्यान केंद्रित करते हुए कहा था कि वह देखती है?

आज, एमआईटी के टायलिन वू और मैक्स टेगमार्क के काम के लिए धन्यवाद, हम जवाब जानते हैं। उन्होंने एआई को विकसित किया, गैलीलियो के दृष्टिकोण और कुछ अन्य तरकीबों की नकल करते हुए जो भौतिकविदों ने सदियों से सीखा है। उनकी एआई भौतिकीविद् प्रणाली रहस्यमय दुनिया में भौतिकी के कई नियमों को प्राप्त करने में सक्षम है, विशेष रूप से हमारे ब्रह्मांड की जटिलता का अनुकरण करने के लिए बनाई गई है।

वू और टेगमार्क आधुनिक एआई में एक महत्वपूर्ण कमजोरी की पहचान करके शुरू हुए। एक बड़े डेटा सेट पर, वे आमतौर पर एक एकीकृत सिद्धांत की तलाश करते हैं जो पूरे सेट को नियंत्रित करता है। लेकिन जितना बड़ा और अधिक खंडित डेटा सेट बन जाता है, उतना ही मुश्किल होता है। वर्तमान एआई के लिए, कैथेड्रल में भौतिकी के नियमों की खोज करना असंभव होगा।

इस समस्या से निपटने के लिए, भौतिकविद विभिन्न तरीकों का उपयोग करते हैं जो कार्य को सरल बनाते हैं। पहला सिद्धांत विकसित करना है जो डेटा के एक छोटे से अंश का वर्णन करता है। परिणाम कई सिद्धांत हैं जो डेटा के विभिन्न पहलुओं का वर्णन करते हैं - उदाहरण के लिए, क्वांटम यांत्रिकी, या सापेक्षता का सिद्धांत। वू और टेगमार्क ने एआई फिजिसिस्ट को एक ही विधि के साथ बड़े डेटा सेट के समान डिजाइन किया।

भौतिकविदों के मूल नियमों में से एक है ओकाम का उस्तरा, या सरल विचारों की श्रेष्ठता का विचार। इसलिए, भौतिक विज्ञानी उन सिद्धांतों को छोड़ देते हैं जिनके लिए एक निर्माता की आवश्यकता होती है जो ब्रह्मांड या पृथ्वी का निर्माण करता है: एक निर्माता का अस्तित्व इसकी प्रकृति या उत्पत्ति के बारे में अपने स्वयं के प्रश्नों को उठाता है।

एआई को उन जटिल मॉडल का उत्पादन करने के लिए जाना जाता है जो उस डेटा का वर्णन करते हैं जिस पर उन्हें प्रशिक्षित किया जाता है। इसलिए, वू और टेगमार्क ने जटिल लोगों पर सरल सिद्धांतों को प्राथमिकता देने के लिए प्रणाली को भी प्रशिक्षित किया। सिद्धांत कवर की मात्रा के आधार पर उन्होंने जटिलता के एक सरल उपाय का उपयोग किया।

भौतिकविदों की प्रसिद्ध चालों में से एक सिद्धांत को एकजुट करने के तरीकों की खोज है। यदि कोई सिद्धांत दो कार्यों के साथ मुकाबला करने में सक्षम है, तो यह सबसे बेहतर है। इसने भौतिकविदों को सब कुछ नियंत्रित करने वाले एक कानून की खोज करने के लिए प्रेरित किया (हालांकि इस तरह के सिद्धांत के अस्तित्व के लिए व्यावहारिक रूप से कोई वास्तविक सबूत नहीं है)।

अंतिम सिद्धांत जो भौतिकविदों को उनके शोध में मदद करता था: यदि पहले कुछ काम किया गया था, तो यह भविष्य के कार्यों के साथ काम कर सकता है। इसलिए, वू और टेगमार्क के एआई भौतिक विज्ञानी समस्याओं के प्राप्त समाधानों को याद करते हैं और उन्हें भविष्य के कार्यों में लागू करने की कोशिश करते हैं।

इन तकनीकों के साथ, वू और टेगमार्क ने AI फिजिसिस्ट को काम करने के लिए भेजा। उन्होंने भौतिकी के नियमों द्वारा शासित 40 रहस्यमय दुनिया विकसित की, जो जगह-जगह से बदल रही थीं। इनमें से एक दुनिया में, एक परित्यक्त गेंद विद्युत चुम्बकीय क्षमता द्वारा नियंत्रित क्षेत्र में गुरुत्वाकर्षण के प्रभाव में गिर सकती है, और फिर हार्मोनिक क्षमता द्वारा नियंत्रित क्षेत्र में गिर सकती है, और इसी तरह।

वू और टेगमार्क ने आश्चर्यचकित किया कि क्या उनका एआई भौतिक विज्ञानी केवल गेंद की गति का अध्ययन करके भौतिकी के संबंधित नियमों को प्राप्त करने में सक्षम होगा। उन्होंने एआई फिजिसिस्ट के व्यवहार की तुलना एक समान दृष्टिकोण का उपयोग करके "नवजात शिशु भौतिक विज्ञानी" के व्यवहार के साथ की, लेकिन सीखने के अवसरों के साथ-साथ एक शास्त्रीय तंत्रिका नेटवर्क के काम के साथ भी।

यह पता चला है कि एआई भौतिक विज्ञानी और "नवजात भौतिक विज्ञानी" दोनों सही कानूनों को प्राप्त कर सकते हैं। "दोनों संस्थाएं सभी 40 रहस्यमय दुनिया के 90% से अधिक समझने में सक्षम हैं," वे कहते हैं।

"नवजात शिशु" पर एआई भौतिकीविद का मुख्य लाभ त्वरित सीखने की प्रक्रिया और एक छोटे डेटा सेट की आवश्यकता है। "ऐसा लगता है कि एक अनुभवी वैज्ञानिक एक नौसिखिया की तुलना में तेजी से नई समस्याओं को हल कर सकता है, इसी तरह की समस्याओं के मौजूदा ज्ञान पर भरोसा करता है," वू और टेगमार्क कहते हैं।

उनका सिस्टम एक सामान्य तंत्रिका नेटवर्क की तुलना में बहुत बेहतर काम करता है। "हमारे एआई भौतिक विज्ञानी आमतौर पर तेजी से सीखते हैं और एक भविष्यवाणी मानक त्रुटि पैदा करते हैं जो समान जटिलता के मानक प्रत्यक्ष-अभिनय तंत्रिका नेटवर्क की तुलना में अरबों गुना छोटा है," वे कहते हैं।

यह काम का एक प्रभावशाली टुकड़ा है जो बताता है कि एआई वैज्ञानिक प्रगति को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित कर सकता है। बेशक, एक वास्तविक परीक्षा एआई भौतिक विज्ञानी को वास्तविकता में जाने के लिए होगी, उदाहरण के लिए, इसे पीसा के कैथेड्रल में डालें, और देखें कि क्या यह एक यांत्रिक घड़ी की कार्रवाई के सिद्धांत को प्रदर्शित करता है। या इसे अन्य जटिल डेटा में प्रवाहित कर सकते हैं, जैसे कि डेटा जो अर्थशास्त्रियों, जीवविज्ञानी और जलवायुविदों को चकित करता है। यह स्पष्ट रूप से ऐसी प्रणाली के लिए एक आसान काम है।

और अगर एआई भौतिक विज्ञानी का काम सफल होता है, तो विज्ञान के इतिहासकार गैलीलियो और उनके साथी मनुष्यों के समय से वैज्ञानिक पद्धति के विकास के एक नए युग में इसे पहला कदम मानने में सक्षम होंगे। कोई नहीं जानता कि वह हमें कहां ले जा सकती है।