Мы уже рассказывали, что искусственный интеллект быстрее человека: создает вселенную за 0,2 секунды и обыгрывает человека в компьютерные игры. ИИ даже ИИ создает быстрее и лучше, чем человек. Но люди пошли дальше – научили его легко справляться с тем, что с трудом дается им самим и даже суперкомпьютерам. Расскажем подробнее.
ИИ находит новые знания в научных документах
Когда мы скрупулезно изучаем что-то, мы можем придумать новые пути решения, точки зрения. Но мы не можем запомнить всё. От изучения тысяч научных работ голова вскипит, подобно чайнику. А вот у искусственного интеллекта кипеть нечему.
Так, наверное, подумали исследователи из США и создали алгоритм Word2vec, который изучил 3 300 000 научных работ (с 1922 по 2018). Более того – алгоритм предлагал свое открытие.
Например, открыл новые связи элементов, из которых получатся термоэлектрические материалы:
Сам открыл периодическую таблицу элементов и кристаллическую структуру металлов:
Искусственный интеллект по словосочетаниям понял, что такое кристаллическая структура.
Позже разработчики решили посмотреть, насколько логичны и эффективны открытия. Процесс поглощения информации повторяли, но исключали работы с 2000 по 2018 год. Делали это для проверки – сможет ли ИИ предсказать, какие открытия были в следующие 18 лет. И он смог.
Полное описание работы алгоритма – здесь (английский).
Вот прям вообще полное описание, с объяснениями – здесь (английский. Увы, платно).
ИИ создает квантовые системы
Природа подчиняется законам квантовой физики. Она объясняет многие явления. Простые примеры: свет, звук, тепло. Именно благодаря этому мы понимаем, какая траектория будет, например, у бильярдных шаров.
Но есть проблема – в природе много непонятных взаимодействий частиц. И такие непонятные явления обычно называют – феномен.
Чтобы изучать эти взаимодействия, нужно моделировать квантовые системы многих тел. Это можно сделать посредством уравнений. Но чтобы это делать, нужны большие вычислительные мощности, т.е, наличие суперкомпьютера. Чем больше квантовая система, тем большая мощность требуется. Поэтому до сих пор многие явления именуются как феномен.
Винченцо Савоне и Александре Нэги не хватало имеющихся ресурсов суперкомпьютера. Поэтому ученые обучили нейросеть предсказывать свойства квантовых систем. И да, теперь для моделирования не нужны большие мощности.
В июне 2019 был выпущен доклад, в котором 3 группы ученых создавали квантовые системы, причем разными методами. Полное исследование (английский).
ИИ и вправду быстрее, лучше, внимательнее нас. Не зря Стивен Хокинг вещал, что это может стать последним открытием человечества.