Чтобы добиться этого, ее создатели намеренно делали свой искусственный интеллект наиболее простым
ТАСС, 8 ноября. Физики создали нейросеть - совокупность математических алгоритмов, которые работают подобно человеческому мозгу, которая может анализировать результаты экспериментов и искать в них математические закономерности. Она смогла объяснить то, почему Марс иногда движется "назад" по орбите, что было большой загадкой для астрономов до создания гелиоцентрической системы мира. Об этом сообщила новостная служба журнала Nature.
"Используя лишь замеры положения Солнца и Марса на небе при наблюдениях с Земли, эта нейросеть вывела формулы, которые составляют основу гелиоцентрической системы мира. Иными словами, она повторно совершила открытие, которое повлекло за собой одну из самых важных смен парадигм во всей истории науки", - прокомментировал сайту Nature свое открытие Марио Кренн, физик из Торонтского университета.
В последние годы благодаря развитию математики и росту вычислительных мощностей компьютеров, у ученых появилась возможность собирать сложные нейросети, системы искусственного интеллекта (ИИ), которые могут выполнять нетривиальные задачи и даже мыслить подобно человеку, создавая новые образцы искусства и технологий.
К примеру, недавно ученые создали системы ИИ, которые могут распознавать следы меланомы, рака кожи, и превосходят в этом отношении ведущих экспертов-онкологов, а также проводить аналогичную диагностику рака груди и ряда других болезней.
Физики, химики и другие представители естественных наук давно пытаются научить нейросети совершать открытия, анализируя большие наборы данных. Ученые уже применяют подобные системы для того, чтобы первично обрабатывать информацию, которая поступает с Большого адронного коллайдера.
Физик из Федерального технологического института Швейцарии Ренато Реннер и его коллеги попытались пойти дальше и создать такую нейросеть, которая смогла бы выводить полноценные физические законы и формулы, пользуясь лишь некоторыми простыми законами логики при обработке результатов эксперимента и не опираясь на знания и помощь человека. Кибернетический Коперник
Решить эту задачу довольно сложно по одной причине: нейросети можно обучить сортировать информацию и улавливать закономерности в данных, однако сами принципы их работы до сих пор остаются для ученых загадкой. Поэтому человек не может заглянуть внутрь "черного ящика" и понять, как именно ИИ обрабатывает фотографии или научные данные.
Швейцарские ученые обошли эту проблему, создав максимально простую нейросеть. Она состояла из двух отдельных подблоков. Первый обрабатывал данные и улавливал закономерности, а второй использовал результаты работы первого для того, чтобы выдвигать и проверять гипотезы. Между ними специально было очень мало связей, что вынуждало первую сеть передавать собранные закономерности в максимально сжатом виде.
Используя эту систему ИИ, которую назвали SciNet, исследователи попытались повторить несколько важных открытий, которые сделали великие физики и астрономы прошлых эпох. В частности, они успешно вывели при ее помощи набор дифференциальных уравнений, которые описывают движение маятника и результаты столкновения двух частиц.
После этого нейросеть успешно определила принципы, которые управляют взаимодействиями кубитов, ячеек памяти квантового компьютера, и вывела набор формул, которые описывают движение планет в гелиоцентрической системе. Она совершила это открытие, опираясь на те же замеры в положении Марса и Солнца на ночном небе Земли, которые использовали в своей работе Коперник, Кеплер и другие основоположники современной астрономии.
Как надеются ученые, последующие версии SciNet помогут совершить настоящее открытие и выяснить, почему современная квантовая физика в принципе не может непротиворечиво объяснять поведение сложных систем. Первые намеки на это Реннер и его коллеги обнаружили четыре года назад, но тогда они не смогли предложить никаких альтернативных концепций. Швейцарские физики уверены в том, что нейросети рано или поздно решат эту проблему и раскроют истинную природу квантовой механики.
>>6287472 (OP) >Физики создали нейросеть - совокупность математических алгоритмов, которые работают подобно человеческому мозгу, которая может анализировать результаты экспериментов и искать в них математические закономерности
>>6287472 (OP) >однако сами принципы их работы до сих пор остаются для ученых загадкой. Поэтому человек не может заглянуть внутрь "черного ящика" и понять, как именно ИИ обрабатывает фотографии или научные данные. Очередная тупая пизда - эксперт высрался?
>>6287610 А теперь закрой табличку и воспроизведи элементы в порядке роста массы ядра. Не можешь, ведь ты тупепее не только нейросети, но и тхт файлика на 1кб.
Это просто калькулятор, который не только сам считает, но и сам пишет формулы по которым надо считать. Всего лишь новый уровень вычислительной техники, никакой это не искусственный разум.
>>6287472 (OP) >однако сами принципы их работы до сих пор остаются для ученых загадкой Я категорически не понимаю этого. Создают хуй пойми что и не знают как оно работает? Пиздец какой то. Техноблядушки, в двух словах ,как это возможно?
>>6287795 Это имеет смысл если ты ночь за ночью следишь за Марсом на небе. Вот допустим сегодня ночью он у звезды А, потом следующей ночью он у звезды Б, потом следующей ночью у звезды С и как бы арку можешь нарисовать что он по ней движется, но потом он внезапно начинает двигаться в другую сторону как будто сделав петлю. Объяснение этому в том, что орбита Земли меньше диаметром, чем орбита Марса, так что какое-то время она его догоняет(движение от А до Б до С), но потом Земля его обгоняет и начинает удаляться от него, в результате чего наблюдается этот эффект.
типа вот как на картинке Земля его догоняет, потом они поравняются, но потом Земля его обгонит и уйдёт выше и в этот момент Марс начнёт двигаться в обратную сторону для наблюдателя с Земли. Кароч сложно объяснить, установит KSP для прикола и Space Engine
>>6287827 Ну представь, в древней греции умели в фонтаны, а про давление атмосферы ничего не знали. Придумали объяснение типа природа не терпит пустоты как рабочую гипотезу. То есть многие века, пока не разобрались что воздух это газ и он давит, не понимали как эти фонтаны работают
>>6287915 Но это же другое, они создают компуктеры, как то приказывают им, коды хуеды алгоритмы и проч, команды задают ,как то этот ИИ создали и как можно не понимать как он работает когда ты сам его и создал ,охуеть, это не водопровод нихуя. Просто в голове не укладывается. Это же не фундаментальный закон физики пздц.
>>6288385 Магия будет когда какая-нибудь архисетка начнёт сама данные собирать и в себя подавать. Хотя какая это магия, когда повсеместно дебики ходят и думают что у них ДУША.
>>6287915 >Ну представь, в древней греции умели в фонтаны, а про давление атмосферы ничего не знали. Да, не знали, но ты обосрался с примером. Строили они (как и все до 19 века) - водонапорные фонтаны. Какое отношение к работе античных фонтанов (реализованных по принципу сообщающихся сосудов) имеет >давление атмосферы ? Такой будет работать при лютом давлении (даже в вакууме - вода будет кипеть, но литься).
А вот фонтан Герона - он в реальных устройствах тогда практически не применялся и был демонстратором принципа и как-раз демонстрировал действие "пневматических сил", как их тогда понимали. >В трактате «Пневматика» (Πνευματικά) Герон описал различные сифоны, хитроумно устроенные сосуды, автоматы, приводимые в движение сжатым воздухом или паром.
ТАСС, 8 ноября. Физики создали нейросеть - совокупность математических алгоритмов, которые работают подобно человеческому мозгу, которая может анализировать результаты экспериментов и искать в них математические закономерности. Она смогла объяснить то, почему Марс иногда движется "назад" по орбите, что было большой загадкой для астрономов до создания гелиоцентрической системы мира. Об этом сообщила новостная служба журнала Nature.
"Используя лишь замеры положения Солнца и Марса на небе при наблюдениях с Земли, эта нейросеть вывела формулы, которые составляют основу гелиоцентрической системы мира. Иными словами, она повторно совершила открытие, которое повлекло за собой одну из самых важных смен парадигм во всей истории науки", - прокомментировал сайту Nature свое открытие Марио Кренн, физик из Торонтского университета.
В последние годы благодаря развитию математики и росту вычислительных мощностей компьютеров, у ученых появилась возможность собирать сложные нейросети, системы искусственного интеллекта (ИИ), которые могут выполнять нетривиальные задачи и даже мыслить подобно человеку, создавая новые образцы искусства и технологий.
К примеру, недавно ученые создали системы ИИ, которые могут распознавать следы меланомы, рака кожи, и превосходят в этом отношении ведущих экспертов-онкологов, а также проводить аналогичную диагностику рака груди и ряда других болезней.
Физики, химики и другие представители естественных наук давно пытаются научить нейросети совершать открытия, анализируя большие наборы данных. Ученые уже применяют подобные системы для того, чтобы первично обрабатывать информацию, которая поступает с Большого адронного коллайдера.
Физик из Федерального технологического института Швейцарии Ренато Реннер и его коллеги попытались пойти дальше и создать такую нейросеть, которая смогла бы выводить полноценные физические законы и формулы, пользуясь лишь некоторыми простыми законами логики при обработке результатов эксперимента и не опираясь на знания и помощь человека.
Кибернетический Коперник
Решить эту задачу довольно сложно по одной причине: нейросети можно обучить сортировать информацию и улавливать закономерности в данных, однако сами принципы их работы до сих пор остаются для ученых загадкой. Поэтому человек не может заглянуть внутрь "черного ящика" и понять, как именно ИИ обрабатывает фотографии или научные данные.
Швейцарские ученые обошли эту проблему, создав максимально простую нейросеть. Она состояла из двух отдельных подблоков. Первый обрабатывал данные и улавливал закономерности, а второй использовал результаты работы первого для того, чтобы выдвигать и проверять гипотезы. Между ними специально было очень мало связей, что вынуждало первую сеть передавать собранные закономерности в максимально сжатом виде.
Используя эту систему ИИ, которую назвали SciNet, исследователи попытались повторить несколько важных открытий, которые сделали великие физики и астрономы прошлых эпох. В частности, они успешно вывели при ее помощи набор дифференциальных уравнений, которые описывают движение маятника и результаты столкновения двух частиц.
После этого нейросеть успешно определила принципы, которые управляют взаимодействиями кубитов, ячеек памяти квантового компьютера, и вывела набор формул, которые описывают движение планет в гелиоцентрической системе. Она совершила это открытие, опираясь на те же замеры в положении Марса и Солнца на ночном небе Земли, которые использовали в своей работе Коперник, Кеплер и другие основоположники современной астрономии.
Как надеются ученые, последующие версии SciNet помогут совершить настоящее открытие и выяснить, почему современная квантовая физика в принципе не может непротиворечиво объяснять поведение сложных систем. Первые намеки на это Реннер и его коллеги обнаружили четыре года назад, но тогда они не смогли предложить никаких альтернативных концепций. Швейцарские физики уверены в том, что нейросети рано или поздно решат эту проблему и раскроют истинную природу квантовой механики.
https://nauka.tass.ru/nauka/7094735