Une IA qui vient de découvrir indépendamment la physique alternative

Prenez n’importe quel livre de physique et vous trouverez formule après formule décrivant comment les choses vacillent, volent, s’écartent et s’arrêtent. Les formules décrivent des actions que nous pouvons observer, mais derrière chacune d’elles peuvent se trouver une série de facteurs qui ne sont pas immédiatement apparents.

Maintenant, un nouveau programme d’IA développé par des chercheurs de l’Université de Columbia a apparemment découvert sa propre physique alternative.

Après avoir vu des vidéos de phénomènes physiques sur Terre, l’IA n’a pas redécouvert les variables actuelles que nous utilisons ; au lieu de cela, il a proposé de nouvelles variables pour expliquer ce qu’il a vu.

Pour être clair, cela ne signifie pas que notre physique actuelle est défectueuse ou qu’il existe un modèle plus approprié pour expliquer le monde qui nous entoure. (Les lois d’Einstein se sont avérées incroyablement robustes.) Mais ces lois ne pouvaient exister que parce qu’elles étaient construites sur le dos d’un “langage” préexistant de théories et de principes établis par des siècles de tradition.

Étant donné une chronologie alternative dans laquelle d’autres fantômes ont abordé les mêmes problèmes avec des perspectives légèrement différentes, encadrerions-nous toujours les mécanismes qui expliquent notre univers de la même manière ?

Même avec les nouvelles technologies d’imagerie des trous noirs et de détection de mondes étranges et lointains, ces lois ont résisté à maintes reprises (remarque : la mécanique quantique est une autre histoire, mais restons-en au monde visible ici).

Cette nouvelle IA n’a regardé que des vidéos d’une poignée de phénomènes physiques, elle n’est donc en aucun cas capable de proposer une nouvelle physique pour expliquer l’univers ou surpasser Einstein. Ce n’était pas le but ici.

“Je me suis toujours demandé si nous rencontrerions jamais une race extraterrestre intelligente, auraient-ils découvert les mêmes lois de la physique que nous, ou pourraient-ils décrire l’univers d’une manière différente?” dit le roboticien Hod Lipson du Creative Machines Lab à Columbia.

“Dans les expériences, le nombre de variables était le même à chaque redémarrage de l’IA, mais les variables spécifiques étaient différentes à chaque fois. Alors oui, il existe des façons alternatives de décrire l’univers et il est très possible que nos choix n’aient pas été parfait. être .”

De plus, l’équipe voulait savoir si l’IA peut réellement trouver de nouvelles variables – et donc nous aider à expliquer de nouveaux phénomènes complexes qui surgissent dans notre déluge actuel de données que nous n’avons pas actuellement la compréhension théorique pour suivre.

Par exemple, les nouvelles données provenant d’expériences gigantesques comme le Large Hadron Collider indiquent une nouvelle physique.

“Quelles autres lois manquons-nous simplement parce que nous n’avons pas les variables?” dit le mathématicien Qiang Du de l’Université de Columbia.

Alors, comment une IA trouve-t-elle une nouvelle physique ? Pour commencer, l’équipe a fourni au système des séquences vidéo brutes de phénomènes qu’elle comprenait déjà et a posé au programme une question simple : quelles sont les variables fondamentales minimales nécessaires pour décrire ce qui se passe ?

La première vidéo montrait un double pendule oscillant connu pour avoir quatre variables d’état en jeu : l’angle et la vitesse angulaire de chacun des deux pendules.

L’IA a réfléchi aux images et à la question pendant quelques heures, puis a craché une réponse : ce phénomène prendrait 4,7 variables pour l’expliquer, a-t-elle déclaré.

C’est assez proche des quatre que nous connaissons … mais cela n’expliquait toujours pas ce que l’IA pensait que les variables étaient.

L’équipe a donc essayé de faire correspondre les variables connues avec les variables que l’IA avait choisies. Deux d’entre eux correspondaient vaguement aux angles des bras, mais les deux autres variables restaient un mystère. Pourtant, l’IA était capable de faire des prédictions précises sur ce que le système ferait ensuite, alors l’équipe a pensé que l’IA était sur quelque chose qu’elle ne pouvait pas tout à fait saisir.

“Nous avons essayé de corréler les autres variables avec tout ce à quoi nous pouvions penser : les vitesses angulaires et linéaires, l’énergie cinétique et potentielle, et diverses combinaisons de quantités connues”, a déclaré le chercheur en logiciel Boyuan Chen, aujourd’hui professeur adjoint à l’université Duke, qui a dirigé l’oeuvre.

“Mais rien ne semblait correspondre parfaitement… nous ne comprenons pas encore le langage mathématique qu’il parle.”

L’équipe a ensuite montré à l’IA d’autres vidéos. Le premier avait un “danseur de l’air” avec un bras ondulant qui soufflait dans le vent (l’IA a dit que cela avait huit variables). Les images des lampes à lave ont également donné huit variables. Un clip vidéo de flammes est revenu avec 24 variables.

A chaque fois les variables étaient uniques.

“Sans aucune connaissance préalable de la physique sous-jacente, notre algorithme découvre la dimension intrinsèque de la dynamique observée et identifie les ensembles candidats de variables d’état”, écrivent les chercheurs dans leur article.

Cela suggère que l’IA pourrait à l’avenir nous aider à identifier des variables sous-jacentes à de nouveaux concepts dont nous ignorons actuellement l’existence. Découvrez cet espace.

La recherche a été publiée dans Science computationnelle de la nature.

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