Познание закона воображаемых вселенных искусственным интеллектом.

Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) изобрели «ИИ-ученого», который способен создавать физические законы воображаемых вселенных. Это достаточно важное изобретение, ведь оно ведет к появлению алгоритмов, на основе которых можно не только находить закономерности, но и предсказывать будущее.

При получении набора данных ИИ проводит их анализ, а после создает модель. Сама модель зависит от задачи, которую ставят перед алгоритмом. К примеру, если нужно научить искусственный интеллект распознавать кроликов на предоставленных картинках, ему необходимо предоставить тысячу (а то и несколько тысяч) фотографий с кроликами, чтобы он смог проанализировать и обобщить характерные черты животного.

Наподобие этого примера ученые создают теории на основе набора практических данных, но есть одно важное исключение. В примере с фотографиями кроликов ИИ получает уже отобранные человеком данные, где представлено лишь одно животное, задача анализа и обобщения в разы усложнилась бы, если бы помимо кролика на фото присутствовали другие детали, допустим, растения или животные.

Двум физикам Массачусетского института − Ву Тайлину и Максу Тегмарку - удалось научить ИИ выделять и избирать нужные данные для создания теории, однако это было не так просто, как казалось.

Они наделили алгоритм машинного обучения четырьмя основным стратегиями, которые используют ученые, чтобы генерировать теории.

После внесения стратегий в программный код алгоритма, физики дополнительно внесли более сложные виртуальные вселенные со странными физическими законами и, естественно, дали задание разобраться в них. Основной задачей ИИ представлялось точное предсказание движения объекта в двух измерениях выдуманной вселенной.

Для такой цели ИИ потребовалось создание физических теорий для каждого из миров. По сравнению с более ранними алгоритмами машинного обучения, ИИ совершал ошибки прогнозирования уже в миллиард раз реже, к тому же он был снабжен научным аппаратом, что тоже играло немаловажную роль.

Проделанная работа опять же несет за собой мощный прогресс, который вскоре будет иметь важные последствия для понимания огромных массивов данных. В конце концов, число ученых может в разы сократиться и оказаться компьютерным кодом.