Az NJSZT blogja a legfejlettebb infokom technológiákról

Jelenből a Jövőbe

Tudós MI magyarázza el a virtuális világok fizikáját

2018. november 06. - ferenck

Mesterségesintelligencia-fejlesztők egyik legnagyobb kihívása a körülötte lévő világot értő és elmagyarázó rendszer építése. Párhuzamként gondoljunk az önvezető járművekre, és arra a tényre, hogy milyen hosszú ideje dolgoznak rajtuk vezető IT-cégek és autógyártók csúcslaboratóriumaiban.

Az utóbbi évek MI-jei egyre érdekesebb mintázatokat találnak az adatokban, sőt, mintázatokból következtettek már egyes fizikai törvényekre is. Ezekben az esetekben a rendszer azonban a valóság „zavaró” tényezőitől érintetlen speciális adatsorokon gyakoroltak.

ai_fizikus.jpg

Képességeik nem is hasonlíthatók az emberéhez, fizikusokéhoz pedig végképp nem.

Max Tegmark és Tailin Wu, az MIT (Massachusetts Institute of Technology) két fizikusa szimulált világok sorát hozta létre, amelyekben egy labda a gravitációs és az elektromos mezők által befolyásolt területeken pörgött keresztül. Az adatokat erre a célra létrehozott mesterségesintelligencia-rendszerbe táplálták, majd az MI-nek kiadták a feladatot: határozza meg a szóban forgó virtuális világok fizikáját.

ai_fizikus0.jpg

Tudományos módszertanhoz hasonló eljárásokat alkalmazva, környezetéről folyamatosan tanuló algoritmus lett a kutatás végeredménye.

A legtöbb gépitanulás-algoritmus a gyakorlóadatokat próbálja értelmezni, átfogó szabályokat és feltevéseket használ hozzájuk. A fejlesztői által MI Fizikusnak hívott rendszer részekre tudja osztani, azaz leegyszerűsíti a gyakorlóadatokat. Ez a képessége teszi lehetővé, hogy fizikai környezetéről változatos, a fizika különféle területein alapuló elméleteket alkosson. Így tanulja meg például, hogy a mechanika és az elektromágnesesség hogyan működik egyszerre.

Tegmark és Wu szerint elképzelhető, hogy az MI tudományos kutatásokban segédkezzen. A gépitanulás-rendszerek kiválóak mintafelismerésben és a mintázatok alapján előrejelzéseket készítenek. Ez a tulajdonságuk azokban az esetekben különösen hasznos, ha túl sok az adat, és az ember által nehezen kimutatható, vagy kimutathatatlan homályos összefüggésekre kellene fényt deríteni.

A keresési eredményeit leegyszerűsítő és finomhangoló algoritmussal mindenféle tudományterületen olyan felfedezések érhetők el, amelyekre húsvér tudósok csak hosszú évek sziszifuszi munkájával jönnének rá.

A bejegyzés trackback címe:

https://jelenbolajovobe.blog.hu/api/trackback/id/tr114352603

Kommentek:

A hozzászólások a vonatkozó jogszabályok  értelmében felhasználói tartalomnak minősülnek, értük a szolgáltatás technikai  üzemeltetője semmilyen felelősséget nem vállal, azokat nem ellenőrzi. Kifogás esetén forduljon a blog szerkesztőjéhez. Részletek a  Felhasználási feltételekben és az adatvédelmi tájékoztatóban.

Nincsenek hozzászólások.