Искусственный интеллект воспроизвел открытия и расчеты великих ученых

В 1918 году американский химик Ирвинг Ленгмюр опубликовал статью, в которой исследовал поведение молекул газа, прилипающих к твердой поверхности. Он разработал ряд уравнений, описывающих, сколько газа будет прилипать при заданном давлении. Теперь, около ста лет спустя, «ученый ИИ», разработанный исследователями из IBM, Samsung AI и Университета Мэриленда округа Балтимор (США), воспроизвел ключевую часть работы Ленгмюра, получившей Нобелевскую премию.

Система также «открыла» третий закон движения планет Кеплера: расчет времени, необходимого одному космическому объекту для обращения вокруг другого, учитывая расстояние, разделяющее их. А еще ИИ приблизился к релятивистскому времени Эйнштейна: закон замедления, который показывает, что время замедляется для быстро движущихся объектов. Статья с описанием результатов вышла в Nature Communications.

Цель создания «ИИ-ученого» — ускорение научных открытий. В основе этих систем лежит концепция символической регрессии, которая находит уравнения, соответствующие данным. Используя сложение, вычитание, умножение и деление, система может генерировать от сотен до миллионов возможных уравнений в поисках наиболее подходящих.

Наиболее важной отличительной чертой нового алгоритма, которого назвали «Декарт», является способность логически рассуждать. Если есть несколько уравнений, которые хорошо соответствуют данным, система определит, какие лучше всего согласуются с базовой научной теорией. Способность рассуждать отличает систему от программ «генеративного ИИ», таких как ChatGPT, чья языковая модель имеет ограниченные логические навыки и иногда искажает базовую математику.

Самое сложное пока — «загрузить» в ИИ нужную научную теорию, чтобы он мог ей свободно оперировать. Ученые хотели бы в конечном итоге научить машины читать научные статьи и самостоятельно строить базовую теорию.